php数据结构堆使用方法 php 树结构

如何使用php实现一个双向队列的数据结构有几种方式

不建议直接用php来做队列，php的array操作虽然勉强能做伪队列，但问题也来了，如果是大量的数据呢？php会不会内存问题直接挂了？

建议：测试的话用用还凑合，但真正去用的话双向队列，用redis的list类型吧，可以满足你的需求，同时数量级上也不是问题，单向队列

httpsqs，rabbitmq等

再看看别人怎么说的。

相关问答

Q1: 数据结构：堆（Heap）

堆就是用数组实现的二叉树，所以它没有使用父指针或者子指针。堆根据“堆属性”来排序，“堆属性”决定了树中节点的位置。

堆的常用方法：

堆分为两种： 最大堆 和 最小堆 ，两者的差别在于节点的排序方式。

在最大堆中，父节点的值比每一个子节点的值都要大。在最小堆中，父节点的值比每一个子节点的值都要小。这就是所谓的“堆属性”，并且这个属性对堆中的每一个节点都成立。

例子：

这是一个最大堆，，因为每一个父节点的值都比其子节点要大。 10 比 7 和 2 都大。 7 比 5 和 1 都大。

根据这一属性，那么最大堆总是将其中的最大值存放在树的根节点。而对于最小堆，根节点中的元素总是树中的最小值。堆属性非常有用，因为堆常常被当做优先队列使用，因为可以快速地访问到“最重要”的元素。

堆并不能取代二叉搜索树，它们之间有相似之处也有一些不同。我们来看一下两者的主要差别：

节点的顺序。 在二叉搜索树中，左子节点必须比父节点小，右子节点必须必比父节点大。但是在堆中并非如此。在最大堆中两个子节点都必须比父节点小，而在最小堆中，它们都必须比父节点大。

内存占用。 普通树占用的内存空间比它们存储的数据要多。你必须为节点对象以及左/右子节点指针分配内存。堆仅仅使用一个数据来存储数组，且不使用指针。

平衡。 二叉搜索树必须是“平衡”的情况下，其大部分操作的复杂度才能达到 O(log n) 。你可以按任意顺序位置插入/删除数据，或者使用 AVL 树或者红黑树，但是在堆中实际上不需要整棵树都是有序的。我们只需要满足堆属性即可，所以在堆中平衡不是问题。因为堆中数据的组织方式可以保证 O(log n) 的性能。

搜索。 在二叉树中搜索会很快，但是在堆中搜索会很慢。在堆中搜索不是第一优先级，因为使用堆的目的是将最大（或者最小）的节点放在最前面，从而快速的进行相关插入、删除操作。

用数组来实现树相关的数据结构也许看起来有点古怪，但是它在时间和空间上都是很高效的。

我们准备将上面例子中的树这样存储：

就这么多！我们除了一个简单的数组以外，不需要任何额外的空间。

如果我们不允许使用指针，那么我们怎么知道哪一个节点是父节点，哪一个节点是它的子节点呢？问得好！节点在数组中的位置index 和它的父节点以及子节点的索引之间有一个映射关系。

如果 i 是节点的索引，那么下面的公式就给出了它的父节点和子节点在数组中的位置：

注意 right(i) 就是简单的 left(i) + 1 。左右节点总是处于相邻的位置。

我们将写公式放到前面的例子中验证一下。

复习一下，在最大堆中，父节点的值总是要大于（或者等于）其子节点的值。这意味下面的公式对数组中任意一个索引 i 都成立：

可以用上面的例子来验证一下这个堆属性。

如你所见，这些公式允许我们不使用指针就可以找到任何一个节点的父节点或者子节点。事情比简单的去掉指针要复杂，但这就是交易：我们节约了空间，但是要进行更多计算。幸好这些计算很快并且只需要 O(1) 的时间。

理解数组索引和节点位置之间的关系非常重要。这里有一个更大的堆，它有15个节点被分成了4层：

图片中的数字不是节点的值，而是存储这个节点的数组索引！这里是数组索引和树的层级之间的关系：

由上图可以看到，数组中父节点总是在子节点的前面。

注意这个方案与一些限制。你可以在普通二叉树中按照下面的方式组织数据，但是在堆中不可以：

在堆中，在当前层级所有的节点都已经填满之前不允许开是下一层的填充，所以堆总是有这样的形状：

小测验，假设我们有这样一个数组：

这是一个有效的堆吗？答案是 yes ！一个从低到高有序排列的数组是以有效的最小堆，我们可以将这个堆画出来：

堆属性适用于每一个节点，因为父节点总是比它的字节点小。（你也可以验证一下：一个从高到低有序排列的数组是一个有效的最大堆）

如果你好奇，这里有更多的公式描述了堆的一些确定属性。你不需要知道这些，但它们有时会派上用场。 可以直接跳过此部分！

树的 高度 是指从树的根节点到最低的叶节点所需要的步数，或者更正式的定义：高度是指节点之间的边的最大值。一个高度为 h 的堆有 h+1 层。

下面这个对的高度是3，所以它有4层：

如果一个堆有 n 个节点，那么它的高度是 h = floor(log2(n)) 。这是因为我们总是要将这一层完全填满以后才会填充新的一层。上面的例子有 15 个节点，所以它的高度是 floor(log2(15)) = floor(3.91) = 3 。

如果最下面的一层已经填满，那么那一层包含 2^h 个节点。树中这一层以上所有的节点数目为 2^h - 1 。同样是上面这个例子，最下面的一层有8个节点，实际上就是 2^3 = 8 。前面的三层一共包含7的节点，即： 2^3 - 1 = 8 - 1 = 7 。

所以整个堆中的节点数目为：* 2^(h+1) - 1*。上面的例子中， 2^4 - 1 = 16 - 1 = 15

叶节点总是位于数组的 floor(n/2) 和 n-1 之间。

有两个原始操作用于保证插入或删除节点以后堆是一个有效的最大堆或者最小堆：

shiftUp 或者 shiftDown 是一个递归的过程，所以它的时间复杂度是 O(log n) 。

基于这两个原始操作还有一些其他的操作：

上面所有的操作的时间复杂度都是 O(log n) ，因为 shiftUp 和 shiftDown 都很费时。还有少数一些操作需要更多的时间：

堆还有一个 peek() 方法，不用删除节点就返回最大值（最大堆）或者最小值（最小堆）。时间复杂度 O(1) 。

我们通过一个插入例子来看看插入操作的细节。我们将数字 16 插入到这个堆中：

堆的数组是： [ 10, 7, 2, 5, 1 ] 。

第一股是将新的元素插入到数组的尾部。数组变成：

相应的树变成了：

16 被添加最后一行的第一个空位。

不行的是，现在堆属性不满足，因为 2 在 16 的上面，我们需要将大的数字在上面（这是一个最大堆）

为了恢复堆属性，我们需要交换 16 和 2 。

现在还没有完成，因为 10 也比 16 小。我们继续交换我们的插入元素和它的父节点，直到它的父节点比它大或者我们到达树的顶部。这就是所谓的 shift-up ，每一次插入操作后都需要进行。它将一个太大或者太小的数字“浮起”到树的顶部。

最后我们得到的堆：

现在每一个父节点都比它的子节点大。

我们将这个树中的 (10) 删除：

现在顶部有一个空的节点，怎么处理？

当插入节点的时候，我们将新的值返给数组的尾部。现在我们来做相反的事情：我们取出数组中的最后一个元素，将它放到树的顶部，然后再修复堆属性。

现在来看怎么 shift-down (1) 。为了保持最大堆的堆属性，我们需要树的顶部是最大的数据。现在有两个数字可用于交换 7 和 2 。我们选择这两者中的较大者称为最大值放在树的顶部，所以交换 7 和 1 ，现在树变成了：

继续堆化直到该节点没有任何子节点或者它比两个子节点都要大为止。对于我们的堆，我们只需要再有一次交换就恢复了堆属性：

绝大多数时候你需要删除的是堆的根节点，因为这就是堆的设计用途。

但是，删除任意节点也很有用。这是 remove() 的通用版本，它可能会使用到 shiftDown 和 shiftUp 。

我们还是用前面的例子，删除 (7) :

[图片上传失败...(image-d46ac4-1534077058042)]

对应的数组是

你知道，移除一个元素会破坏最大堆或者最小堆属性。我们需要将删除的元素和最后一个元素交换：

最后一个元素就是我们需要返回的元素；然后调用 removeLast() 来将它删除。 (1) 比它的子节点小，所以需要 shiftDown() 来修复。

然而，shift down 不是我们要处理的唯一情况。也有可能我们需要 shift up。考虑一下从下面的堆中删除 (5) 会发生什么：

现在 (5) 和 (8) 交换了。因为 (8) 比它的父节点大，我们需要 shiftUp() 。

Q2: 数据结构中堆的定义是？？？

堆(Heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一棵完全二叉树的数组对象。

堆总是满足下列性质：

1.堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值；

2、堆总是一棵完全二叉树。

将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。常见的堆有二叉堆、斐波那契堆等。堆是非线性数据结构，相当于一维数组，有两个直接后继。

扩展资料：

操作实现

在程序中，堆用于动态分配和释放程序所使用的对象。在以下情况中调用堆操作：

1、事先不知道程序所需对象的数量和大小。

2、对象太大，不适合使用堆栈分配器。

堆使用运行期间分配给代码和堆栈以外的部分内存。

传统上，操作系统和运行时库随附了堆实现。当进程开始时，操作系统创建称为进程堆的默认堆。如果没有使用其他堆，则使用进程堆分配块。语言运行时库也可在一个进程内创建单独的堆。

当应用程序或 DLL 创建专用堆时，这些堆驻留于进程空间中并且在进程范围内是可访问的。某一给定堆分配的任何数据应为同一堆所释放。（从一个堆分配并释放给另一个堆没有意义。）

参考资料来源：百度百科-堆

Q3: PHP 数据结构队列(SplQueue)和优先队列(SplPriorityQueue)简单使用实例

队列这种数据结构更简单php数据结构堆使用方法，就像php数据结构堆使用方法我们生活中排队一样，它php数据结构堆使用方法的特性是先进先出(FIFO)。

PHP

SPL中SplQueue类就是实现队列操作，和栈一样，它也可以继承双链表(SplDoublyLinkedList)轻松实现。

SplQueue类摘要如下：

SplQueue简单使用如下：

复制代码

代码如下:

$queue

=

new

SplQueue();

/**

*

可见队列和双链表的区别就是IteratorMode改变php数据结构堆使用方法了而已，栈的IteratorMode只能为：

*

（1）SplDoublyLinkedList::IT_MODE_FIFO

|

SplDoublyLinkedList::IT_MODE_KEEP

（默认值,迭代后数据保存）

*

（2）SplDoublyLinkedList::IT_MODE_FIFO

|

SplDoublyLinkedList::IT_MODE_DELETE

（迭代后数据删除）

*/

$queue-setIteratorMode(SplDoublyLinkedList::IT_MODE_FIFO

|

SplDoublyLinkedList::IT_MODE_DELETE);

//SplQueue::enqueue()其实就是

SplDoublyLinkedList::push()

$queue-enqueue('a');

$queue-enqueue('b');

$queue-enqueue('c');

//SplQueue::dequeue()其实就是

SplDoublyLinkedList::shift()

print_r($queue-dequeue());

foreach($queue

as

$item)

{

echo

$item

.

PHP_EOL;

}

print_r($queue);

而优先队列SplPriorityQueue是基于堆(后文介绍)实现的。

SplPriorityQueue的类摘要如下：

SplPriorityQueue简单使用：

$pq

=

new

SplPriorityQueue();

$pq-insert('a',

10);

$pq-insert('b',

1);

$pq-insert('c',

8);

echo

$pq-count()

.PHP_EOL;

//3

echo

$pq-current()

.

PHP_EOL;

//a

/**

*

设置元素出队模式

*

SplPriorityQueue::EXTR_DATA

仅提取值

*

SplPriorityQueue::EXTR_PRIORITY

仅提取优先级

*

SplPriorityQueue::EXTR_BOTH

提取数组包含值和优先级

*/

$pq-setExtractFlags(SplPriorityQueue::EXTR_DATA);

while($pq-valid())

{

print_r($pq-current());

//a

c

b

$pq-next();

}

Q4: 急！！！数据结构中什么是堆？清举例说明。

堆栈

在计算机领域，堆栈是一个不容忽视的概念，但是很多人甚至是计算机专业的人也没有明确堆栈其实是两种数据结构。

要点：

堆：顺序随意

栈：先进后出

堆和栈的区别

一、预备知识—程序的内存分配

一个由c/C++编译的程序占用的内存分为以下几个部分

1、栈区（stack）— 由编译器自动分配释放 ，存放函数的参数值，局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中的栈。

2、堆区（heap） — 一般由程序员分配释放， 若程序员不释放，程序结束时可能由OS回收 。注意它与数据结构中的堆是两回事，分配方式倒是类似于链表，呵呵。

3、全局区（静态区）（static）—，全局变量和静态变量的存储是放在一块的，初始化的全局变量和静态变量在一块区域， 未初始化的全局变量和未初始化的静态变量在相邻的另一块区域。 - 程序结束后有系统释放

4、文字常量区 —常量字符串就是放在这里的。 程序结束后由系统释放

5、程序代码区—存放函数体的二进制代码。

二、例子程序

这是一个前辈写的，非常详细

//main.cpp

int a = 0; 全局初始化区

char *p1; 全局未初始化区

main()

{

int b; 栈

char s[] = "abc"; 栈

char *p2; 栈

char *p3 = "123456"; 123456在常量区，p3在栈上。

static int c =0； 全局（静态）初始化区

p1 = (char *)malloc(10);

p2 = (char *)malloc(20);

分配得来得10和20字节的区域就在堆区。

strcpy(p1, "123456"); 123456放在常量区，编译器可能会将它与p3所指向的"123456"优化成一个地方。

}

二、堆和栈的理论知识

2.1申请方式

stack:

由系统自动分配。 例如，声明在函数中一个局部变量 int b; 系统自动在栈中为b开辟空间

heap:

需要程序员自己申请，并指明大小，在c中malloc函数

如p1 = (char *)malloc(10);

在C++中用new运算符

如p2 = (char *)malloc(10);

但是注意p1、p2本身是在栈中的。

2.2

申请后系统的响应

栈：只要栈的剩余空间大于所申请空间，系统将为程序提供内存，否则将报异常提示栈溢出。

堆：首先应该知道操作系统有一个记录空闲内存地址的链表，当系统收到程序的申请时，

会遍历该链表，寻找第一个空间大于所申请空间的堆结点，然后将该结点从空闲结点链表中删除，并将该结点的空间分配给程序，另外，对于大多数系统，会在这块内存空间中的首地址处记录本次分配的大小，这样，代码中的delete语句才能正确的释放本内存空间。另外，由于找到的堆结点的大小不一定正好等于申请的大小，系统会自动的将多余的那部分重新放入空闲链表中。

2.3申请大小的限制

栈：在Windows下,栈是向低地址扩展的数据结构，是一块连续的内存的区域。这句话的意思是栈顶的地址和栈的最大容量是系统预先规定好的，在 WINDOWS下，栈的大小是2M（也有的说是1M，总之是一个编译时就确定的常数），如果申请的空间超过栈的剩余空间时，将提示overflow。因此，能从栈获得的空间较小。

堆：堆是向高地址扩展的数据结构，是不连续的内存区域。这是由于系统是用链表来存储的空闲内存地址的，自然是不连续的，而链表的遍历方向是由低地址向高地址。堆的大小受限于计算机系统中有效的虚拟内存。由此可见，堆获得的空间比较灵活，也比较大。

2.4申请效率的比较：

栈由系统自动分配，速度较快。但程序员是无法控制的。

堆是由new分配的内存，一般速度比较慢，而且容易产生内存碎片,不过用起来最方便.

另外，在WINDOWS下，最好的方式是用VirtualAlloc分配内存，他不是在堆，也不是在栈是直接在进程的地址空间中保留一快内存，虽然用起来最不方便。但是速度快，也最灵活

2.5堆和栈中的存储内容

栈： 在函数调用时，第一个进栈的是主函数中后的下一条指令（函数调用语句的下一条可执行语句）的地址，然后是函数的各个参数，在大多数的C编译器中，参数是由右往左入栈的，然后是函数中的局部变量。注意静态变量是不入栈的。

当本次函数调用结束后，局部变量先出栈，然后是参数，最后栈顶指针指向最开始存的地址，也就是主函数中的下一条指令，程序由该点继续运行。

堆：一般是在堆的头部用一个字节存放堆的大小。堆中的具体内容有程序员安排。

2.6存取效率的比较

char s1[] = "aaaaaaaaaaaaaaa";

char *s2 = "bbbbbbbbbbbbbbbbb";

aaaaaaaaaaa是在运行时刻赋值的；

而bbbbbbbbbbb是在编译时就确定的；

但是，在以后的存取中，在栈上的数组比指针所指向的字符串(例如堆)快。

比如：

#include

void main()

{

char a = 1;

char c[] = "1234567890";

char *p ="1234567890";

a = c[1];

a = p[1];

return;

}

对应的汇编代码

10: a = c[1];

00401067 8A 4D F1 mov cl,byte ptr [ebp-0Fh]

0040106A 88 4D FC mov byte ptr [ebp-4],cl

11: a = p[1];

0040106D 8B 55 EC mov edx,dword ptr [ebp-14h]

00401070 8A 42 01 mov al,byte ptr [edx+1]

00401073 88 45 FC mov byte ptr [ebp-4],al

第一种在读取时直接就把字符串中的元素读到寄存器cl中，而第二种则要先把指针值读到edx中，在根据edx读取字符，显然慢了。

?

2.7小结：

堆和栈的区别可以用如下的比喻来看出：

使用栈就象我们去饭馆里吃饭，只管点菜（发出申请）、付钱、和吃（使用），吃饱了就走，不必理会切菜、洗菜等准备工作和洗碗、刷锅等扫尾工作，他的好处是快捷，但是自由度小。

使用堆就象是自己动手做喜欢吃的菜肴，比较麻烦，但是比较符合自己的口味，而且自由度大。

堆和栈的区别主要分：

操作系统方面的堆和栈，如上面说的那些，不多说了。

还有就是数据结构方面的堆和栈，这些都是不同的概念。这里的堆实际上指的就是（满足堆性质的）优先队列的一种数据结构，第1个元素有最高的优先权；栈实际上就是满足先进后出的性质的数学或数据结构。

虽然堆栈，堆栈的说法是连起来叫，但是他们还是有很大区别的，连着叫只是由于历史的原因。

Q5: 数据结构 堆排序

答案是B

由46,79,56,38,40,84

构造初始结构：

46

79 56

36 40 84

从最后一个非叶子结点开始，依次调整：

46

79 84

36 40 56

84

79 46

36 40 56

84

79 56

36 40 46

即84,79,56,38,40,46

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