【九月打卡】第5天 数据结构之“堆”

课程名称：JavaScript版数据结构与算法
课程章节：第10章 数据结构之“堆”
主讲老师：lewis

课程内容：

今天学习的内容包括：
10-4 LeetCode：347. 前 K 个高频元素——返回出现频率最高的K个元素。
10-5 LeetCode：23. 合并K个排序链表——最小堆的堆顶就是新链表的下一个节点，以此处理即可。
10-6 堆-章节总结——堆是一种特殊的完全二叉树。
10-7 【勤于思考，夯实学习成果】阶段思考题——完成对应作业。

课程收获：

347. 前 K 个高频元素

1、将元素循环插入最小堆。
2、通过h.size()判断堆是否大于K，如果大于K，将堆顶推出，直到只剩下 size 等于 K。
3、返回第K个高频元素，即堆顶。

nums.forEach(n=>{
    h.insert(n)
    if(h.size() > k){
      h.pop()
    }
  })

23. 合并K个排序链表

1、构建一个最小堆，并依次把链表头插入堆中。
2、弹出堆顶接到输出链表，并将堆顶所在链表的新链表头插入堆中。
3、等堆元素全部弹出，合并工作就完成了。

while (h.size()){
    const n = h.pop()
    p.next = n
    p = p.next
    if(n.next) h.insert(n.next)
  }

堆-章节总结

1、堆是一种特殊的完全二叉树。
2、所有的节点都大于等于(最大堆)或小于等于(最小堆)它的子节点。
3、JS 中通常用数组表示堆。
4、堆能高效、快速地找出最大值和最小值，时间复杂度:O(1)。
5、找出第K个最大（小）元素。

个人总结：最小堆MinHeap方法核心记录

1、最小堆插入数据时，做对比交换shiftUp。

 insert(value){
    this.heap.push(value)
    this.shiftUp(this.heap.length-1)
  }
 shiftUp(index){
    if(index === 0) return
    const parentIndex = this.getParentIndex(index)
    if(this.heap[parentIndex] > this.heap[index]){
      this.swap(parentIndex,index)
      this.shiftUp(parentIndex)
    }
  }

2、两个元素互换，在排序算法中也常用到。

  swap(i,j){
    const temp = this.heap[i]
    this.heap[i] = this.heap[j]
    this.heap[j] = temp
  }

3、将堆顶推出后，将尾元素放入堆顶，跟原子节点比对互换。

pop(){
    this.heap[0] = this.heap.pop()
    this.shiftDown(0)
  }
shiftDown(index){
    const leftIndex = this.getLeftIndex(index)
    const rightIndex = this.getRightIndex(index)
    if(this.heap[leftIndex] < this.heap[index]){
      this.swap(leftIndex,index)
      this.shiftDown(leftIndex)
    }
    if(this.heap[rightIndex] < this.heap[index]){
      this.swap(rightIndex,index)
      this.shiftDown(rightIndex)
    }
  }

今天学完了 数据结构之“堆”，理论知识已经会了，怎么在实际工作中使用，如何使用我还是模糊的，慢慢来吧，一步一个脚印，今天先到这把，对自己说一句，加油😀~

坚持打卡，坚持学习！明天见💪~

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