패스트 캠퍼스 챌린지 25일차 - 자료구조 힙#4

목차

1. Heap의 pop
2. Heap의 구현(pop)
3. 시간 복잡도

1.Heap의 Insert

• 보통 삭제는 최상단 노드 (root 노드)를 삭제하는 것이 일반적임
  • 힙의 용도는 최대값 또는 최소값을 root 노드에 놓아서, 최대값과 최소값을 바로 꺼내 쓸 수 있도록 하는 것임
• 상단의 데이터 삭제시, 가장 최하단부 왼쪽에 위치한 노드 (일반적으로 가장 마지막에 추가한 노드) 를 root 노드로 이동
• root 노드의 값이 child node 보다 작을 경우, root 노드의 child node 중 가장 큰 값을 가진 노드와 root 노드 위치를 바꿔주는 작업을 반복함 (swap)

• 특정 노드의 관련 노드 위치 알아내기
  • 부모 노드 인덱스 번호 (parent node's index) = 자식 노드 인덱스 번호 (child node's index) // 2
  • 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

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2.Heap의 구현(pop)

class Heap:
    def __init__(self, data):
        self.heap_array = list()
        self.heap_array.append(None)
        self.heap_array.append(data)
    
    def move_down(self, popped_idx):
        left_child_popped_idx = popped_idx * 2
        right_child_popped_idx = popped_idx * 2 + 1
        
        # case1: 왼쪽 자식 노드도 없을 때
        if left_child_popped_idx >= len(self.heap_array):
            return False
        # case2: 오른쪽 자식 노드만 없을 때
        elif right_child_popped_idx >= len(self.heap_array):
            if self.heap_array[popped_idx] < self.heap_array[left_child_popped_idx]:
                return True
            else:
                return False
        # case3: 왼쪽, 오른쪽 자식 노드 모두 있을 때
        else:
            if self.heap_array[left_child_popped_idx] > self.heap_array[right_child_popped_idx]:
                if self.heap_array[popped_idx] < self.heap_array[left_child_popped_idx]:
                    return True
                else:
                    return False
            else:
                if self.heap_array[popped_idx] < self.heap_array[right_child_popped_idx]:
                    return True
                else:
                    return False
    
    def pop(self):
        if len(self.heap_array) <= 1:
            return None
        
        returned_data = self.heap_array[1]
        self.heap_array[1] = self.heap_array[-1]
        del self.heap_array[-1]
        popped_idx = 1
        
        while self.move_down(popped_idx):
            left_child_popped_idx = popped_idx * 2
            right_child_popped_idx = popped_idx * 2 + 1

            # case2: 오른쪽 자식 노드만 없을 때
            if right_child_popped_idx >= len(self.heap_array):
                if self.heap_array[popped_idx] < self.heap_array[left_child_popped_idx]:
                    self.heap_array[popped_idx], self.heap_array[left_child_popped_idx] = self.heap_array[left_child_popped_idx], self.heap_array[popped_idx]
                    popped_idx = left_child_popped_idx
            # case3: 왼쪽, 오른쪽 자식 노드 모두 있을 때
            else:
                if self.heap_array[left_child_popped_idx] > self.heap_array[right_child_popped_idx]:
                    if self.heap_array[popped_idx] < self.heap_array[left_child_popped_idx]:
                        self.heap_array[popped_idx], self.heap_array[left_child_popped_idx] = self.heap_array[left_child_popped_idx], self.heap_array[popped_idx]
                        popped_idx = left_child_popped_idx
                else:
                    if self.heap_array[popped_idx] < self.heap_array[right_child_popped_idx]:
                        self.heap_array[popped_idx], self.heap_array[right_child_popped_idx] = self.heap_array[right_child_popped_idx], self.heap_array[popped_idx]
                        popped_idx = right_child_popped_idx
        
        return returned_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) == 1:
            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

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3.시간복잡도

• depth (트리의 높이) 를 h라고 표기한다면,
• n개의 노드를 가지는 heap 에 데이터 삽입 또는 삭제시, 최악의 경우 root 노드에서 leaf 노드까지 비교해야 하므로 h=log2n 에 가까우므로, 시간 복잡도는 O(logn)
  • 참고: 빅오 표기법에서 logn 에서의 log의 밑은 10이 아니라, 2입니다.
  • 한번 실행시마다, 50%의 실행할 수도 있는 명령을 제거한다는 의미. 즉 50%의 실행시간을 단축시킬 수 있다는 것을 의미함

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https://bit.ly/37BpXiC

패스트캠퍼스 [직장인 실무교육]