答案:C++中可通过priority_queue或手动实现数组堆来构建大根堆和小根堆。1. priority_queue默认为大根堆,小根堆需使用greater;2. 手动实现时,大根堆通过父节点大于子节点的性质,用shiftUp和shiftDown维护结构,小根堆反之。两种方式均适用于堆排序等场景。

在C++中实现大根堆和小根堆,可以借助标准库中的 priority_queue,也可以手动实现基于数组的堆结构。下面从两种方式出发,介绍如何构建大根堆和小根堆,并结合堆排序的应用说明其使用场景。
使用 priority_queue 实现大根堆和小根堆
C++ 标准库中的 priority_queue 默认是一个大根堆,可以直接使用。若要实现小根堆,需要指定比较函数。
示例代码:
#include#include #include // 大根堆(默认) std::priority_queue
max_heap; // 小根堆(使用 greater) std::priority_queue
, std::greater > min_heap; // 使用示例 max_heap.push(10); max_heap.push(30); max_heap.push(20);
std::cout << "大根堆顶部: " << max_heap.top() << std::endl; // 输出 30
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min_heap.push(10); min_heap.push(30); min_heap.push(20);
std::cout << "小根堆顶部: " << min_heap.top() << std::endl; // 输出 10
手动实现堆结构(数组 + 下标操作)
堆本质是一棵完全二叉树,可用数组表示。父节点与子节点的下标关系如下:
- 父节点下标: (i - 1) / 2
- 左子节点下标: 2 * i + 1
- 右子节点下标: 2 * i + 2
通过 上浮(shift up) 和 下沉(shift down) 操作维护堆性质。
class MaxHeap {
private:
std::vector heap;
void shiftUp(int i) {
while (i youjiankuohaophpcn 0) {
int parent = (i - 1) / 2;
if (heap[i] zuojiankuohaophpcn= heap[parent]) break;
std::swap(heap[i], heap[parent]);
i = parent;
}
}
void shiftDown(int i) {
int n = heap.size();
while (true) {
int maxIndex = i;
int left = 2 * i + 1;
int right = 2 * i + 2;
if (left zuojiankuohaophpcn n && heap[left] youjiankuohaophpcn heap[maxIndex])
maxIndex = left;
if (right zuojiankuohaophpcn n && heap[right] youjiankuohaophpcn heap[maxIndex])
maxIndex = right;
if (maxIndex == i) break;
std::swap(heap[i], heap[maxIndex]);
i = maxIndex;
}
}public:
void push(int val) {
heap.push_back(val);
shiftUp(heap.size() - 1);
}
void pop() {
if (heap.empty()) return;
std::swap(heap[0], heap.back());
heap.pop_back();
shiftDown(0);
}
int top() { return heap.empty() ? -1 : heap[0]; }
bool empty() { return heap.empty(); }};
小根堆只需将比较条件反过来即可(如 > 改为
堆排序的基本原理与实现
堆排序利用大根堆的性质,每次将堆顶最大元素移到末尾,然后调整剩余元素为新堆。
步骤:
- 构建大根堆(从最后一个非叶子节点开始下沉)
- 交换堆顶与堆尾元素
- 缩小堆大小,对新堆顶执行下沉
- 重复直到堆只剩一个元素
void heapify(std::vector& arr, int n, int i) {
int largest = i;
int left = 2 * i + 1;
int right = 2 * i + 2;
if (left zuojiankuohaophpcn n && arr[left] youjiankuohaophpcn arr[largest])
largest = left;
if (right zuojiankuohaophpcn n && arr[right] youjiankuohaophpcn arr[largest])
largest = right;
if (largest != i) {
std::swap(arr[i], arr[largest]);
heapify(arr, n, largest);
}}
void heapSort(std::vector& arr) {
int n = arr.size();
// 构建大根堆
for (int i = n / 2 - 1; i youjiankuohaophpcn= 0; i--)
heapify(arr, n, i);
// 堆排序
for (int i = n - 1; i youjiankuohaophpcn 0; i--) {
std::swap(arr[0], arr[i]);
heapify(arr, i, 0); // 排除已排序部分
}}
堆排序时间复杂度为 O(n log n),空间复杂度 O(1),是一种不稳定的排序算法。
基本上就这些。标准库优先队列适合快速开发,手动实现有助于理解底层机制,堆排序在内存受限或需保证最坏情况性能时很有用。










