Двійкова купа — Вікіпедія

Двійкова купа^[1] (англ. binary heap) — це структура даних, що є масивом, який можна розглядати як майже повне двійкове дерево. Кожен вузол цього дерева відповідає певному елементу масива. На всіх рівнях, крім, можливо останнього, дерево повністю заповнене (заповнений рівень — такий, що містить максимально можливу кількість вузлів). Останній рівень заповнюється послідовно зліва направо до тих пір, доки в масиві не закінчаться елементи.

Для масиву A у корені дерева знаходиться елемент A[1]. Далі дерево будується за наступним принципом: якщо якомусь вузлу відповідає індекс i, то індекс його батьківського вузла обчислюється за допомогою процедури Parent(i), індекс лівого дочірнього вузла — за допомогою процедури Left(i), а індекс правого дочірнього вузла — за допомогою процедури Right(i):

Parent(i)     return ${\displaystyle \lfloor \;i/2\rfloor }$  Left(i)     return ${\displaystyle 2i}$  Right(i)     return ${\displaystyle 2i+1}$  

Розглядають два види бінарних куп: неспадні і незростаючі. В обох видах значення, що розташовані у вузлах купи, задовільняють властивості купи (англ. heap property). Властивісь незростаючої купи (англ. max-heap property) полягає в тому, що для кожного вузла крім кореневого виконується нерівність:

${\displaystyle A[Parent(i)]\geqslant A[i]}$.

Іншими словами, значення вузла не перевищує значення батьківського вузла. Таким чином найбільший елемент знаходиться в корені дерева. Принцип побудови неспадної купи (англ. min-heap) протилежний. Властивість неспадної купи (англ. min-heap property) полягає в тому, що кожен елемент крім кореневого є неменшим за свій батьківський елемент:

${\displaystyle A[Parent(i)]\leqslant A[i]}$.

Підтримку властивості купи можна здійснювати за допомогою процедури Max_Heapify (для незростаючих бінарних куп). На вхід подається масив A й індекс i цього масиву. При виклику процедури Max_Heapify припускається, що бінарні дерева, коренями яких є елементи Left(i) і Right(i) є незростаючими купами, але сам елемент A[i] може бути меншим за його дочірні елементи і тим самим порушувати властивість незростаючої купи. Процедура Max_Heapify спускає значення елемента A[i] вниз по купі до тих пір, доки дерево в якому цей елемент буде корнем не стане незростаючою бінарною купою:

Max_Heapify(A,i)   1 ${\displaystyle l\gets \;Left(i)}$  2 ${\displaystyle r\gets \;Right(i)}$  3 if ${\displaystyle l\leq \;heap\_size[A]}$ and ${\displaystyle A[l]>A[i]}$  4     then ${\displaystyle largest\gets \;l}$  5     else ${\displaystyle largest\gets \;i}$  6 if ${\displaystyle r\leq \;heap\_size[A]}$ and ${\displaystyle A[r]>A[largest]}$  7     then ${\displaystyle largest\gets \;r}$  8 if ${\displaystyle largest\neq \;i}$  9     then Swap ${\displaystyle A[i]\leftrightarrow \;A[largest]}$  10         Max_Heapify(A,largest) 

Час роботи процедури в найгіршому випадку пропорційний висоті купи. Якщо купа складається з n елементів, то її висота log₂(n) . Тому оцінка часу роботи одного виклику Max_Heapify є O(log n).

Для підтримки властивості неспадної бінарної купи можна скористатись процедурою Min_Heapify. Вона повністю подібна до Max_Heapify, тільки в рядках 3 і 6 алгоритму знак «>» треба замінити на «<».

За допомогою процедури Max_Heapify можна перетворити масив A[1..n], де n = length[A], у незростаючу купу. Всі елементи підмасиву ${\displaystyle A[(\lfloor \;n/2\rfloor \;+1)..n]}$ є листами дерева, тому кожен з них можна вважати одноелементною купою, з якої можна почати процес побудови. Процедура Build_Max_Heap проходить по всіх інших вузлах і для кожного з них виконує процедуру Max_Heapify:

Build_Max_Heap(A)  1 ${\displaystyle heap\_size[A]\gets \;length[A]}$ 2 for ${\displaystyle i\gets \;\lfloor \;length[A]/2\rfloor }$ downto 1 3     do Max_Heapify(A,i)  

По завершенню роботи процедури, масив A організується в незростаючу купу. Час роботи процедури Build_Max_Heap можна записати так:

${\displaystyle O\left(n\sum _{h=0}^{\lfloor \;\log _{2}n\rfloor }{\frac {h}{2^{h}}}\right)=O\left(n\sum _{h=0}^{\infty }{\frac {h}{2^{h}}}\right)=O(n)}$

Для створення неспадної купи, необхідно замінити у третьому рядку алгоритму виклик Max_Heapify на Min_Heapify.

Робота алгоритму сортування купою починається з виклику процедури Build_Max_H, за допомогою якої з початкового масиву A[1..n] створюється незростаюча купа. Далі послідовно з купи виймається найбільший елемент, який міняють з останнім в купі. Після кожного обміну розмір купи зменшують на одиницю. В кінці отримують повністю відсортований неспадній масив:

Heapsort(A) 1 Build_Max_Heap(A) 2 for ${\displaystyle i\gets \;length[A]}$ downto 2 3     do Поміняти ${\displaystyle A[1]\leftrightarrow \;A[i]}$ 4        ${\displaystyle heap\_size[A]\gets \;heap\_size[A]-1}$ 5        Max_Heapify(A,1) 

Час роботи процедури Heapsort рівний O(n log n), оскільки всього потрібно n-1 викликів Max_Heapify, кожен з яких працює за O(log n).

Для того, щоб реалізувати на купі операції черги з пріоритетами використовують ще одну допоміжну процедуру Un_Max_Heapify(A,i). Ця процедура підтримує властивість незростаючої купи (аналогічно Un_Min_Heapify(A,i) для неспадної купи), за умови якщо властивість купи порушується в елементі з індексом i — він може бути більшим за батьківський елемент. При цьому припускається, що в усіх інших елементах властивість виконується і батьківський елемент i-го більший кожного з нащадків i-го елемента. Процедура «піднімає» елемент угору по дереву доти, доки він не перестане порушувати властивість купи:

Un_Max_Heapify(A,i) 1 if i = 1 2    then return 3 if A[Parent(i)]<A[i] 4    then Поміняти ${\displaystyle A[Parent(i)]\leftrightarrow \;A[i]}$ 5         Un_Max_Heapify(A,Parent(i)) 

Час роботи процедури є ${\displaystyle O(logn)}$.

Процедура черги з пріоритетами Insert реалізується таким чином: в кінець купи дописується один елемент (при цьому розмір купи збільшується на 1), потім за допомогою Un_Max_Heapify цей елемент піднімається на необхідний рівень.

Insert(A,x) 1 ${\displaystyle heap\_size[A]\gets \;heap\_size[A]+1}$ 2 ${\displaystyle A[heap\_size[A]]\gets \;x}$ 3 Un_Max_Heapify(A,heap_size[A]) 

Максимальний елемент знаходиться в першому елементі купи, тому процедура Maximum реалізується тривіально:

Maximum(A) 1 if heap_size[A] = 0 2    then Помилка "Черга пуста" 3    else return A[1] 

В процедурі Extract_Max розмір купи зменшується на 1, останній елемент записується на місце першого (при цьому порушується властивість купи). Властивість купи відновлюється процедурою Max_Heapify.

Extract_Max(A) 1 if heap_size[A] = 0 2    then Помилка "Черга пуста" 3 ${\displaystyle max\gets \;A[1]}$ 4 ${\displaystyle A[1]\gets \;A[heap\_size[A]]}$ 5 ${\displaystyle heap\_size[A]\gets \;heap\_size[A]-1}$ 6 if heap_size[A] > 0 7    then Max_Heapify(A,1) 8 return max 

У процедурі Change_Key можливі три варіанти:

1. ключ елемента збільшився
2. ключ елемента зменшився
3. ключ елемента не змінився

В залежності від варіанту властивість купи після зміни ключа треба відновлювати або процедурою Un_Max_Heapify або процедурою Max_Heapify:

Change_Key(A,i,k)  1 ${\displaystyle old\_key\gets \;A[i]}$ 2 ${\displaystyle A[i]\gets \;k}$ 3 if k>old_key 4     then Un_Max_Heapify(A,i) 5     elseif k < old_key 6            Max_Heapify(A,i) 

Процедура Maximum виконується за ${\displaystyle {\mathit {O(1)}}}$, процедури Insert, Extract_Max, Change_Key виконуються за ${\displaystyle {\mathit {O(\log _{2}n)}}}$.

• Т. Кормен; Ч. Лейзерсон; Р. Рівест; К. Стайн (2009) [1990]. Розділ 6.1: Купи. Вступ до алгоритмів (вид. 3rd). MIT Press і McGraw-Hill. ISBN 0-262-03384-4.
• Алгоритм сортування купою був запропонований Вільямсом (Williams, J. W. J. (1964), Algorithm 232 - Heapsort, Communications of the ACM, 7 (6): 347—348, doi:10.1145/512274.512284). Він також описав, що за допомогою купи можна реалізувати чергу з пріоритетом.
• Процедура Build_Max_Heap була розроблена Флойдом (Robert W. Floyd. Algorithm 245 (TREESORT). Communications of the ACM, 7:701, 1964).

Це незавершена стаття про інформаційні технології. Ви можете допомогти проєкту, виправивши або дописавши її.