详解Golang如何实现支持随机删除元素的堆

目录

背景

原理

数据结构

随机访问

删除

map里面的元素index维护

Golang实现

数据结构

移除堆顶元素

添加元素

移除元素

push()、pop()和swap()

时间复杂度

总结

背景

堆是一种非常常用的数据结构,它能够支持在O(1)的时间复杂度获取到最大值(或最小值),因此我们经常在需要求最值的场景使用它。

然而普通堆它有一个缺点,它没办法快速的定位一个元素,因此它也没办法快速删除一个堆中元素,需要遍历整个堆去查询目标元素,时间复杂度是O(n),因为堆的结构在逻辑上是这样的:

在实际实现中一般是使用一个数组来模拟:

也就是除了最大值(大顶堆)或最小值(小顶堆),其他元素其实是没有排序的,因此没办法通过二分查找的方式快速定位。

但是我们经常有一种场景,需要堆的快速求最值的性质,又需要能够支持快速的随机访问元素,特别是删除元素。

比如延迟任务的场景,我们可以使用堆对任务的到期时间戳进行排序,从而实现到期任务自动执行,但是它没办法支持随机删除一个延迟任务的需求。

下面将介绍一种支持O(log(n))随机删除元素的堆。

原理 数据结构

一种能够快速随机访问元素的数据结构是map,map如果是哈希表实现则能够在O(1)的复杂度下随机访问任何元素,而heap在知道要删除的元素的下标的情况下,也可以在O(log(n))的复杂度删除一个元素。因此我们可以结合这两个数据结构,使用map来记录heap中每个元素的下标,使用heap来获取最值。

比如对于上面的堆,我们首先给每个元素添加一个Key,这样我们才能够使用map:

然后我们使用map记录每个key对应的下标:

随机访问

这时候比如我们最简单的随机访问一个元素C,那么就是从map[C]得到元素在heap里面的index=2,因此可以拿到元素的值。

index = m[C] // 获取元素C在heap的下标 return h[index] // 获取index在heap的值 删除

而如果我们要删除元素C,我们也是从map[C]得到元素在heap里面的index=2,然后把index为2的元素和堆最后一个元素交换,然后从index=2向上和向下调整堆,也就是:

index = m[C] // 获取元素C在heap的下标 swap(index, n - 1) // 和最后一个元素交换 pop() // 移除最后一个元素,也就是元素C down(index) // 从index向下调整堆 up(index) // 从index向上调整堆 map里面的元素index维护

上面使用的swap(i, j)和pop()操作都会影响到map里面元素的index,其实还有push(k, v)操作也会影响元素的index。

对于swap(i, j)来说需要交换两个元素的index:

h[i], h[j] = h[j], h[i] // 交换堆中两个元素 m[h[i].Key] = i // 交换map元素索引 m[h[j].Key] = j // 交换map元素索引

pop()需要删除元素的索引:

elem = h.removeLast() // 移除最后一个元素 m.remove(elem.Key) // 移除元素索引

push(k, v)需要添加元素索引:

m[key] = n // 添加元素索引 h.addLast(Entry(K, V)) // 添加元素到堆

这样其他操作就不需要维护map里面的索引问题了,保持和正常的堆的实现逻辑基本一致。

Golang实现

由于这个数据结构使用到了map和heap,因此起了一个比较短的名字叫meap,也就是m[ap]+[h]eap

数据结构

其中主要就是一个heap和一个map,由于我们也需要从heap到map的操作,因此heap里面每个元素Entry都记录了Key,这样就可以从heap快速访问到map里面的元素,实现map里面index的修改。

LessFunc主要用于比较两个元素大小。

type Meap[K comparable, V any] struct { h []Entry[K, V] m map[K]int lessFunc LessFunc[K, V] } type Entry[K comparable, V any] struct { Key K Value V } type LessFunc[K comparable, V any] func(e1 Entry[K, V], e2 Entry[K, V]) bool 移除堆顶元素

这里和正常的堆的逻辑是一样的,也就是把堆顶元素和最后一个元素交换,然后调整堆,移除堆中最后一个元素。

func (h *Meap[K, V]) Pop() Entry[K, V] { n := h.Len() - 1 h.swap(0, n) // 堆顶和最后一个元素交换 h.down(0, n) // 调整堆 return h.pop() // 移除堆中最后一个元素 } 添加元素

这里的参数和普通的堆有一点区别,也就是我们有Key和Value,因为map必须使用一个Key,因此多了一个Key参数。

由于有map的存在,我们可以先判断元素是否已经存在,如果存在则设置Value然后调整堆即可。

如果不存在则添加元素到堆的最后,然后调整堆。

func (h *Meap[K, V]) Push(key K, value V) { // 如果堆中已经包含这个元素 // 更新值并调整堆 if h.Contains(key) { index := h.m[key] // 元素在堆中下标 h.h[index].Value = value // 更新堆中元素值 h.fix(index) // 向上向下调整堆 return } // 否则添加元素 h.push(key, value) // 添加元素到堆的最后面 h.up(h.Len() - 1) // 向上调整堆 } 移除元素

我们首先通过key定位元素在堆中下标,然后把这个下标和堆最后一个元素交换,调整堆,最后把堆最后一个元素移除。

func (h *Meap[K, V]) Remove(key K) { i, ok := h.m[key] // 获取元素在堆中下标 if !ok { // 如果元素不存在则直接返回 return } n := h.Len() - 1 // 最后一个元素索引 if n != i { // 如果被移除的元素就是堆中最后一个元素,则没必要调整了,直接移除即可 h.swap(i, n) // 和最后一个元素交换 if !h.down(i, n) { // 向下调整 h.up(i) // 向上调整 } } h.pop() // 移除堆中最后一个元素 } push()、pop()和swap()

涉及到调整map中index的操作都集中到这三个操作之中:

// swap两个元素的时候 // 两个元素在map里的下标也要交换 func (h *Meap[K, V]) swap(i, j int) { h.h[i], h.h[j] = h.h[j], h.h[i] // 交换两个元素 h.m[h.h[i].Key] = i // 更新索引 h.m[h.h[j].Key] = j // 更新索引 } // 添加一个元素到堆的末尾 func (h *Meap[K, V]) push(key K, value V) { h.m[key] = h.Len() // 添加索引 h.h = append(h.h, Entry[K, V]{ // 添加元素到堆尾 Key: key, Value: value, }) } // 从堆的末尾移除元素 func (h *Meap[K, V]) pop() Entry[K, V] { elem := h.h[h.Len()-1] // 堆尾元素 h.h = h.h[:h.Len()-1] // 移除堆尾元素 delete(h.m, elem.Key) // 删除堆尾元素索引 return elem } 时间复杂度

上面Golang实现中关键操作的时间复杂度:

操作时间复杂度描述
Push()O(log(n))添加元素
Pop()O(log(n))移除堆顶元素
Peek()O(1)获取堆顶元素
Get()O(1)获取元素
Remove()O(log(n))删除元素
总结

map的引入解决了heap无法随机删除的问题,从而能够解决更多的最值问题。其实还有其他的数据结构也能够高效的解决最值问题,比如红黑树能够在O(log(n))获取最大最小值,zset也可以在O(log(n))的复杂度下获取最值,而且它们也是能够支持随机删除。当然如果你所使用的语言不支持红黑树或者zset,那么使用map+heap实现也是可以的,毕竟实现一个可删除的堆比实现一个红黑树或者zset容易很多,而且meap获取最值的Peek()操作的时间复杂度是O(1)。

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