[ DS ] Heap

1. Heap

• 우선순위가 높은 요소가 먼저 나가는 특징을 가진다.
• 루트가 가장 큰 값이 되는 최대 힙과 루트가 가장 작은 값이 되는 최소 힙이 있다.

 

 

  

2. 힙 추가

 

• 요소가 추가 될 때는 트리의 가장 마지막 정점에 위치한다.
• 추가 후 부모 정점보다 우선순위가 높다면 부모 정점과 순서를 바꾼다.
• 완전 이진 트리의 높이는 log n 이기에 힙의 요소 추가 알고리즘은 O(log n) 시간복잡도를 가진다.

 

class maxHeap {
  constructor() {
    this.heap = [null];
  }
 
  push(value) {
    // 힙에 가장 끝에 추가
    this.heap.push(value);
    let currentIdx = this.heap.length - 1;
    let parentIdx = Math.floor(currentIdx/2);
 
    // 부모가 우선 순위가 아니고, 루트가 아니면
    while ( parentIDx !== 0 && this.heap[parentIdx] < value ) {
      const temp = this.heap[parentIdx];
      this.heap[parentIdx] = value;
      this.heap[currentIdx] = temp;
 
      currentIdx = parentIdx;
      parentIdx = Math.floor(currentIdx/2);
    }
  }
}
 

 

 

  

3. 힙 제거

 

• 요서 제거는 루트 정점만 가능합니다..
• 루트가 제거된 후 가장 마지막 정점이 루트로 이동합니다.
• 루트 정점의 두 자식 정점 중 더 우선 순위가 높은 정점과 자리를 바꿉니다.
• 두 자식 정점이 우선 순위가 더 낮을 떄 까지 반복합니다.
• 시간복잡도는 O(log n)만큼 소요됩니다.

 

pop() {
  // 루트 요소를 반환 하기 위해 상수로 저장.
  const returnValue = this.heap[1];
  // 루트 정점을 마지막 정점으로 대체한다.
  this.heap[1] = this.heap.pop();
 
  // 아래로 내려가면서 검사 할 떄 사용하는 인덱스
  let currentIdx = 1;
  let leftIdx = 2;
  let rightIdx = 3;
 
  // 하위 요소의 우선순위보다 현재 우선순위가 높으면 종료
  while (
    this.heap[currentIdx] < this.heap[leftIdx] || this.heap[currentIdx] < this.heap[rightIdx]
  ) {
 
    // 오른쪽 정점이 우선 순위가 더 높은 경우
    if ( this.heap[leftIdx] < this.heap[rightIdx]) {
      const temp = this.heap[currentIdx];
      this.heap[currentIdx] = this.heap[rightIdx];
      this.heap[rightIdx] = temp;
      currentIdx = rightIdx;
    }
 
    else { // 왼쪽 정점이 더 높은 경우
      const temp = this.heap[currentIdx];
      this.heap[currentIdx] = this.heap[leftIdx];
      currentIdx = leftIdx 
    }
    // 좌, 우 인덱스 재 설정.
    leftIdx = currentIdx * 2;
    rightIdx = currentIdx * 2 + 1;
  }
  return returnValue;
}