二十七、最小堆


在 Scheduler 中,使用最小堆的数据结构在对任务进行排序。

// 两个任务队列
var taskQueue: Array<Task> = []; 
var timerQueue: Array<Task> = [];

push(timerQueue, newTask); // 像数组中推入一个任务
pop(timerQueue); // 从数组中弹出一个任务
timer = peek(timerQueue); // 从数组中获取第一个任务

二叉堆基本知识

二叉树

所谓二叉树,指的是一个父节点只能有1个或者2个子节点,例如下图:


总之就是不能多于两个节点。

完全树

所谓完全树,指的是一棵树再进行填写的时候,遵循的是“从左往右,从上往下”

例如下面的这些树,就都是完全树:

再例如,下面的这些树,就不是完全树:

完全树中的数值

可以分为两大类:

  • 最大堆:父节点的数值大于或者等于所有的子节点
  • 最小堆:刚好相反,父节点的数值小于或者等于所有的子节点

最大堆示例:

最小堆示例:

  • 无论是最大堆还是最小堆,第一个节点一定是这个堆中最大的或者最小的
  • 每一层并非是按照一定顺序来排列的,比如下面的例子,6可以在左分支,3可以在右分支

  • 每一层的所有元素并非一定比下一层(非自己的子节点)大或者小

堆的实现

堆一般来讲,可以使用数组来实现

通过数组,我们可以非常方便的找到一个节点的所有亲属

  • 父节点:Math.floor((当前节点的下标 - 1) / 2)
子节点 父节点
1 0
3 1
4 1
5 2
  • 左分支节点:当前节点下标 * 2 + 1
父节点 左分支节点
0 1
1 3
2 5
  • 右分支节点:当前节点下标 * 2 + 2
父节点 右分支节点
0 2
1 4
2 6

react 中对最小堆的应用

在 react 中,最小堆对应的源码在 SchedulerMinHeap.js 文件中,总共有 6 个方法,其中向外暴露了 3 个方法

  • push:向最小堆推入一个元素
  • pop:弹出一个
  • peek:取出第一个

没有暴露的是:

  • siftUp:向上调整
  • siftDown:向下调整
  • compare:这是一个辅助方法,就是两个元素做比较的

所谓向上调整,就是指将一个元素和它的父节点做比较,如果比父节点小,那么就应该和父节点做交换,交换完了之后继续和上一层的父节点做比较,依此类推,直到该元素放置到了正确的位置

向下调整,就刚好相反,元素往下走,先和左分支进行比较,如果比左分支小,那就交换。

peek

取出堆顶的任务,堆顶一定是最小的

这个方法极其的简单,如下:

peek(timerQueue);
export function peek(heap) {
  // 返回这个数组的第一个元素
  return heap.length === 0 ? null : heap[0];
}

push

向最小堆推入一个新任务,因为使用的是数组,所以在推入任务的时候,首先该任务是被推入到数组的最后一项,但是这个时候,涉及到一个调整,我们需要向上调整,把这个任务调整到合适的位置

push(timerQueue, newTask);
export function push(heap, node) {
  const index = heap.length;
  // 推入到数组的最后一位
  heap.push(node);
  // 向上调整,调整到合适的位置
  siftUp(heap, node, index);
}

pop

pop 是从任务堆里面弹出第一个任务,也就是意味着该任务已经没有在队列里面了

pop(taskQueue);
export function pop(heap) {
  if (heap.length === 0) {
    return null;
  }
  // 获取数组的第一个任务(一定是最小的)
  const first = heap[0];
  // 拿到数组的最后一个
  const last = heap.pop();
  if (last !== first) {
    // 将最后一个任务放到第一个
    heap[0] = last;
    // 接下来向下调整
    siftDown(heap, last, 0);
  }
  return first;
}

具体的调整示意图如下:


文章作者: 吴俊杰
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