[패스트캠퍼스 수강 후기] {코딩테스트인강} 100% 환급 챌린지 16회차 미션

4. 힙 구현

힙과 배열

-> 일반적으로 힙 구현 시 배열 자료구조를 활용

-> 배열은 인덱스가 0번부터 시작하지만 힙 구현의 편의를 위해 root 노드 인덱스 번호를 1로 지정하면 구현이 좀 더 수월함

- 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 인덱스 번호 * 2 +1

 

#예1 – 10 노드의 부모 노드 인덱스

   2//2

#예1 -15 노드의 왼쪽 자식 노드 인덱스 번호

   1*2

#예1 – 15 노드의 오른쪽 자식 노드 인덱스 번호

              2*2+1

힙에 데이터 삽입 구현 (Mas Heap 예)

      힙 클래스 구현1

    class Heap:

    def __init__(self, data):

        self.heap_array = list()

        self.heap_array.append(None)

        self.heap_array.append(data)

          

           heap = Heap(1)

heap.heap_array

           [None,1]

힙 클래스 구현2 – insert1

             인덱스 번호는 1번부터 시작하도록 변경

      

         class Heap:

    def __init__(self, data):

        self.heap_array = list()

        self.heap_array.append(None)

        self.heap_array.append(data)

    def insert(self, data):

        if len(self.heap_array) == 0:

            self.heap_array.append(None)

            self.heap_array.append(data)

            return True

        self.heap_array.append(data)

        return True

  힙 클래스 구현3 – insert2

-      삽입한 노드가 부모 노드의 값보다 클 경우 부모 노드와 삽입한 노드 위치를 바꿈

-      삽인 노드가 루트 노드가 되거나 부모 노드보다 값이 작거나 같을 경우까지 반복

-> 특정 노드 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

heap = Heap(15)

heap.insert(10)

heap.insert(8)

heap.insert(5)

heap.insert(4)

heap.insert(20)

heap.heap_array

è [ None, 20, 10, 15, 5, 4, 8]

class Heap:

    def __init__(self, data):

        self.heap_array = list()

        self.heap_array.append(None)

        self.heap_array.append(data)

    def move_up(self, inserted_idx):

        if inserted_idx <= 1:

            return False

  

        parent_idx = inserted_idx // 2

        if self.heap_array[inserted_idx] > self.heap_array[parent_idx]:

            return True

        else:

            return False

       

    def insert(self, data):

        if len(self.heap_array) == 0:

            self.heap_array.append(None)

            self.heap_array.append(data)

            return True

       

        self.heap_array.append(data)

       

        inserted_idx = len(self.heap_array) - 1

       

        while self.move_up(inserted_idx):

            parent_idx = inserted_idx // 2

            self.heap_array[inserted_idx], self.heap_array[parent_idx] = self.heap_array[parent_idx], self.heap_array[inserted_idx]

            inserted_idx = parent_idx

       

        return True

힙에 데이터 삭제 구현 (Max Heap)

힙 클래스 구현4 -delete1

보통 삭제는 최상단 노드를 삭제하는 것이 일반적

-      힙의 용도는 최대값 또는 최소값을 root 노드에 놓아서 최대값과 최소값을 바로 꺼내 쓸 수 있도록 하는 것

class Heap:

    def __init__(self, data):

        self.heap_array = list()

        self.heap_array.append(None)

        self.heap_array.append(data)

   

    def pop(self):

        if len(self.heap_array) <= 1:

            return None

       

        returned_data = self.heap_array[1]

        return returned_data

 

 

 

   힙 클래스 구현4 – delete2

-      상단의 데이터 삭제시 가장 최하단부 왼쪽에 위치한 노드 ( 일반적으로 가장 마지막에 추가한 노드) 를 root노드로 이동

-      root 노드의 값이 child node 보다 작을 경우 root 노드의 child node 중 가장 큰 값을 가진 노드와 root 노드 위치를 바꿔주는 작업을 반복 (swap)

특정 노드의 관련 노드 위치 알기

-      부모 노드의 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

heap = Heap(15)

heap.insert(10)

heap.insert(8)

heap.insert(5)

heap.insert(4)

heap.insert(20)

heap.heap_array

->출력: [None, 20, 10,15, 5, 4, 8]

 

강의에 대해 정확하게 알고 싶다면 

https://bit.ly/2FgOONG