本文主要是介绍STL源码分析之大顶堆，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
关于大顶堆和小顶堆这里就不再介绍了，这里通过STL再次回顾一下。
heap为了适应容器大小的不断变化，底层调用vector实现
关于heap的算法（这里是大顶堆）
push_heap（）算法
为了满足完全二叉树的条件，新加入的元素一定是放在最下一层作为叶节点，并填补在由左至右的第一个空格，即插在vector的end()处
我们通过上溯，将新节点与其父节点进行比较，如果键值比父节点的大，就对换位置，如此一直上溯，直到不需要对换或到了根节点为止。
以下即为push_heap的源码，两个迭代器表示heap底部容器（array或vector）的头尾，并且新的元素已经插入到底部容器的最尾端了。
template <classRandomAccessIterator>
inline voidpush_heap(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last) {__push_heap_aux(first, last,distance_type(first), value_type(first));
}template <class RandomAccessIterator,class Distance, class T>
inline void__push_heap_aux(RandomAccessIterator first,RandomAccessIterator last, Distance*, T*) {__push_heap(first, Distance((last - first) -1), Distance(0),T(*(last - 1)));
}//上面为了处理
//不管上面的内容，我们只要知道holeIndex就是插入的新节点在array/vector中的下标位置
template <classRandomAccessIterator, class Distance, class T>
void__push_heap(RandomAccessIterator first, Distance holeIndex,Distance topIndex, T value) {Distance parent = (holeIndex - 1) / 2; //新插入节点的父节点下标//循环的一个判断条件就是父节点是存在的 且 父节点的键值小于新节点的键值while (holeIndex > topIndex && *(first + parent)< value) {//这里的操作本应该是交换父节点和新节点的位置(或值)，因为value被一个变量指向了，所以这里只将新节点的值改为父节点的值，且将要处理的节点改为原来的父节点*(first + holeIndex) = *(first + parent);
holeIndex = parent;
//另求当前处理节点的父节点下标parent = (holeIndex - 1) / 2;} //最后将这个指向新址的变量交给当前处理结束的节点*(first + holeIndex) = value;
}
pop_heap（）算法
该操作取走根节点，即将整个堆最大的元素取走（其实是将此节点与整个堆的最后一个元素交换位置），然后进行下溯操作，调整整棵树
//这里我们只看核心部分
template <classRandomAccessIterator, class T, class Distance>
inline void__pop_heap(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last,RandomAccessIterator result, T value,Distance*) {*result = *first;__adjust_heap(first, Distance(0),Distance(last - first), value);
}template <classRandomAccessIterator, class Distance, class T>
void__adjust_heap(RandomAccessIterator first, Distance holeIndex,Distance len, T value) {Distance topIndex = holeIndex; //当前大顶堆就是从根部开始调整Distance secondChild = 2 * holeIndex + 2; //算出第二个儿子的下标位置。为什么要求第二个儿子的下标呢？因为可能这个节点只有1个儿子，可能都没有while (secondChild < len) { //右子节点存在//如果左子节点的键值大于右子节点的键值
if (*(first +secondChild) < *(first + (secondChild - 1)))
//那么可能要进行交换（有资格去跟父节点键值比较的）的就是左子
//因为是完全二叉树，底部容器是vector,所以求左子就是减一操作secondChild--;//令当前父节点的值直接等于该大的子节点//接下来直接修改要调整的节点为该子节点//原以为会令父子节点进行比较，可没有，是因为这个函数最后又调用了push_heap操作来调整这个节点。。。确实出乎我的意料了*(first + holeIndex) = *(first +secondChild);holeIndex = secondChild;secondChild = 2 * (secondChild + 1);}//如果没有右子，也能说明是走到最后了，因为是完全二叉树嘛if (secondChild == len) {*(first + holeIndex) = *(first +(secondChild - 1));holeIndex = secondChild - 1;}__push_heap(first, holeIndex, topIndex, value);
}
make_heap（）算法
即将一个无序的数组转化为heap形式
template <classRandomAccessIterator>
inline voidmake_heap(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last) {__make_heap(first, last, value_type(first),distance_type(first));
}template <class RandomAccessIterator,class Compare, class T, class Distance>
void__make_heap(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last,Compare comp, T*, Distance*) {//0或1个元素就不操作了if (last - first < 2) return;Distance len = last - first;//从有子节点的元素开始做向下调整Distance parent = (len - 2)/2;while (true) {__adjust_heap(first, parent, len, T(*(first+ parent)), comp);
if (parent == 0) return;
//调整完一个调整继续往前调整，直到根，然后就结束了parent--;}
}这篇关于STL源码分析之大顶堆的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
