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알고리즘 & 자료구조/자료구조-Java

힙(Heap)

by 신재권 2021. 7. 1.
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;

public class Heap {
//	힙(Heap) 이란?
//	힙 : 데이터에서 최대값과 최소값을 빠르게 찾아내기 위해 고안된 완전 이진 트리(Complete Binary Tree)
//	완전 이진 트리 : 노드를 삽입할 때 최하단 왼쪽 노드부터 차례대로 삽입하는 트리
//	
//	힙을 사용하는 이유 : 
//		배열에 데이터를 넣고, 최대값과 최소값을 찾으려면 O(n)이 걸림
//		이에 반해 , 힙에 데이터를 넣고, 최대값과 최소값을 찾으려면 O(logn)이 걸림
//		우선순위 큐와 같이 최대값 또는 최소값을 빠르게 찾아야 하는 자료구조 및 알고리즘 구현 등에 활용됨
		
//	힙(Heap) 구조
//	힙은 최대값을 구하기 위한 구조(최대 힙, Max Heap)와, 최소값을 구하기 위한 구조(최소힙, MinHeap)로 분류할 수 있음
//	힙은 다음과 같이 두 가지 조건을 가지고 있는 자료구조 임
//		1. 각 노드의 값은 해당 노드의 자식 노드가 가진 값보다 크거나 같다.(최대 힙의 경우)
//			최소 힙의 경우는 각 노드의 값은 해당 노드의 자식 노드가 가진 값보다 작거나 같음
//		2. 완전 이진트리 형태를 가짐
//		
//	힙과 이진 탐색 트리의 공통점과 차이점
//	공통점 : 힙과 이진 탐색 트리는 모두 이진트리이다.
//	차이점 :
//		힙은 각 노드의 값이 자식 노드보다 크거나 같음(Max Heap의 경우)
//		이진 탐색 트리는 왼쪽 자식 노드의 값이 가장 작고, 그 다음 부모 노드, 그 다음 오른쪽 자식 노드 값이 가장 큼
//		힙은 이진 탐색 트리의 조건인 자식 노드에서 작은 값은 왼쪽, 큰 값은 오른쪽이라는 조건은 없음
//			힙의 왼쪽 및 오른쪽 자식 노드의 값은 오른쪽이 클 수도 있고, 왼쪽이 클 수도 있음
//		이진 탐색 트리는 탐색을 위한 구조, 힙은 최대/최소값을 검색을 위한 구조 중 하나로 이해하면 된다.
		
//	힙(Heap) 동작
//	데이터를 힙 구조에 삽입, 삭제하는 과정 
//	
//	힙에 데이터 삽입하기 - 기본 동작
//	힙은 완전 이진 트리이므로, 삽입할 노드는 기본적으로 왼쪽 최하단부 노드부터 채워지는 형태로 삽입
//	
//	힙에 데이터 삽입하기 - 삽입할 데이터가 힙의 데이터보다 클 경우(Max Heap의 예)
//	먼저 삽입된 데이터는 완전 이진 트리 구조에 맞추어, 최하단부 왼쪽 노드부터 채워짐
//	채워진 노드 위치에서, 부모 노드보다 값이 클 경우, 부모 노드와 위치를 바꿔주는 작업을 반복합(swap)
	
//	힙의 데이터 삭제하기(Max Heap의 예)
//	보통 삭제는 최상단 노드(root 노드)를 삭제하는 것이 일반적이다
//		힙의 용도는 최대값 또는 최소값을 root노드에 놓아서, 최대값과 최소값을 바로 꺼내 쓸수 있도록 하는 것임
//	상단의 데이터 삭제시, 가장 최하단부 왼쪽에 위치한 노드(일반적으로 가장 마지막에 추가한 노드)를 root노드로 이동
//	root 노드의 값이 child node보다 작을 경우, root 노드의 child node중 가장 큰 값을 가진 노드와 root 노드 위치를 바꿔주는 작업을
//	반복한다(swap)
	
//	힙구현 
//	힙과 배열
//	일반적으로 힙 구현시 배열 자료구조를 활용한다
//	배열은 인덱스가 0번부터 시작하지만, 힙 구현의 편의를 위해 root노드 인덱스 번호를 1로 지정하면 구현이 좀더 수월하다.
//		부모 노드 인덱스 번호(parent node's index) = 자식 노드 인덱스 번호(child node's index)/2
//			Java에서는 / 연산자로 몫을 구할 수 있음
//		왼쪽 자식 노드 인덱스 번호(left child node's index) = 부모 노드 인덱스 번호(parent node's index)*2
//		오른쪽 자식 노드 인덱스 번호(right child node's index) = 부모 노드 인덱스 번호(parent node's index)*2+1
	
//	힙에 데이터 삽입 구현(Max Heap 예)
//	
//	힙 클래스 구현1
//	import java.util.ArrayList를 활용해서 구현
	public ArrayList<Integer> heapArray = null;
	public Heap(Integer data){
		heapArray = new ArrayList<Integer>();
		
		heapArray.add(null); //루트 노드
		heapArray.add(data);
	}
	
//	힙 클래스 구현2 -insert1
//	인덱스 번호는 1번부터 시작하도록 변경
	public boolean insert(Integer data){
		/*if(heapArray == null){ //힙이 존재하지 않다면 
			heapArray = new ArrayList<Integer>();
			
			heapArray.add(null); //루트노드
			heapArray.add(data);
		}else{
			heapArray.add(data);
		}
		return true;*/
		
		Integer inserted_idx, parent_idx;
		
		if(heapArray == null){
			heapArray = new ArrayList<Integer>();
			
			heapArray.add(null);
			heapArray.add(data);
			return true;
		}
		
		this.heapArray.add(data);
		inserted_idx = this.heapArray.size() -1; //인덱스의 길이 -1 = 마지막 삽입한 데이터의 인덱스번호
		
		while(this.move_up(inserted_idx)){
			parent_idx = inserted_idx/2;
			Collections.swap(this.heapArray, inserted_idx, parent_idx);
			inserted_idx = parent_idx;
		}
		return true;	
	}
	
	public boolean move_up(Integer inserted_idx){
		if(inserted_idx <= 1){
			return false; //루트노드보다 작기 때문에 종료 
		}
		Integer parent_idx = inserted_idx/2; //부모 노드의 인덱스 번호 얻어오기
		if(this.heapArray.get(inserted_idx) > this.heapArray.get(parent_idx)){ //inserted_idx가 부모보다 크다면
			return true; //스왑을 해줘야 한다
		}else{
			return false;  //스왑을 안해도 된다
		}
	}
	
//	힙클래스 구현3 -insert2
//	삽입한 노드가 부모 노드의 값보다 클 경우, 보모 노드와 삽입한 노드 위치를 바꿈
//	삽입한 노드가 루트 노드가 되거나, 부모 노드보다 값이 작저나 같을 경우까지 반복
//	
//	특정 노드의 관련 노드 위치 알아내기
//	부모 노드 인덱스 번호 : 자식 노드 인덱스 번호 /2
//	왼쪽 자식 노드 인덱스 번호 : 부모 노드 인덱스 번호 *2
//	오른쪽 자식 노드 인덱스 번호 : 부모 노드 인덱스 번호 *2 +1
	
//	힙 구현에 사용된 Collections.swap()메서드 사용법 이해하기
//	swap(스왑) 이란 , 두 데이터의 위치를 맞바꾸는 것을 의미한다.
//	swap함수를 별도로 구현할 수도 있지만, JAVA에서는 Collection 패키지에서 swap()메서드를 제공해주고 있다
//		하나의 배열 안에 있는 두 데이터의 위치를 서로 맞바꾸고 싶을 때 사용 가능
//	
//	import java.util.Collections;
//	
//	Collections.swqp(List list, int a, int b)
//	list : 스왑할 데이터들이 들어 있는 배열 변수
//	a : 스왑할 데이터 인덱스 번호
//	b : 스왑할 데이터 인덱스 번호
	
	
	
	
	
	public static void main(String[] args) {
		/*Heap heapTest = new Heap(1);
		System.out.println(heapTest.heapArray); //[null, 1]
		System.out.println("###################################");
		heapTest.insert(2);
		heapTest.insert(3);
		heapTest.insert(4);
		heapTest.insert(5);
		System.out.println(heapTest.heapArray); //[null, 1, 2, 3, 4, 5]
		System.out.println("###################################");
		ArrayList<Integer> heapArray = new ArrayList<Integer>(); //swap 테스트
		heapArray.add(1);
		heapArray.add(2);
		System.out.println("변경전 : "+heapArray);
		Collections.swap(heapArray,0,1);
		System.out.println("변경후 : "+heapArray);
		System.out.println("###################################");*/
		Heap heapTest = new Heap(15);
		heapTest.insert(10);
		heapTest.insert(8);
		heapTest.insert(5);
		heapTest.insert(4);
		heapTest.insert(20);
		System.out.println(heapTest.heapArray); //[null, 20, 10, 15, 5, 4, 8] heapArray=public
		

		
	}

}

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