El uso de estructuras de datos es vital en el campo de la programación informática, especialmente cuando se trata de almacenar, gestionar y organizar datos de forma rápida y eficiente. Cada desarrollador debe considerar la comprensión de la estructura de datos a fondo, ya que puede mejorar significativamente su conjunto de habilidades. La implementación del montón mínimo y máximo es una parte importante de la estructura de datos y todo el mundo debe considerar aprender sobre ellos. 

Entender lo que es la pila

El heap, en su esencia, es una estructura de datos avanzada basada en un árbol que los programadores utilizan principalmente para implementar y ordenar colas. Los heaps son árboles binarios y estas son sus principales características:

• El nivel de entrada en los montones se llena, siendo los nodos hoja la excepción
• Todos los nodos tienen 2 hijos como máximo
• Cada nodo está situado en el extremo izquierdo, lo que significa que cada hijo está a la izquierda de su padre

Los montones utilizan árboles binarios para evitar los agujeros presentes en la matriz. Los árboles binarios son árboles en los que cada nodo tiene dos hijos y cada nodo está lleno, siendo los nodos hoja la única excepción, ya que están vacíos. Los montones se crean sobre su propiedad. La propiedad esencialmente compara los padres con las claves de sus nodos hijos. 

Recuerda que los heaps no están ordenados todo el tiempo, y siguen una condición clave en la que el elemento más pequeño o más grande está presente en el nodo raíz, dependiendo de si es un Heap Mín o Max.  

Ventajas e inconvenientes de los montones

Beneficios

• Puedes acceder a las variables de forma global
• Los montones son muy útiles para encontrar los números mayores y mínimos
• Los montones suelen ser increíblemente flexibles y puedes eliminarlos o asignarlos en el orden que quieras

Inconvenientes

• Los montones requieren mucho más tiempo de ejecución en comparación con las pilas
• El tiempo de cálculo que requieren los montones suele ser mayor
• La gestión de la memoria puede ser todo un reto con la memoria heap. La razón de esto es que el heap se utiliza en todo el mundo. 

Aplicaciones de la estructura de datos del montón

Los heaps tienden a ser increíblemente eficientes cuando se trata de encontrar el elemento máximo o mínimo presente en los arrays. También son útiles en algoritmos de selección y estadísticas. La complejidad de tiempo para usar el heap para obtener el valor máximo o mínimo es O(1)O(1).

Los programadores diseñan colas de prioridad basadas en las estructuras del montón. Se necesita alrededor de O(log(n))O(log(n)) para insertar y eliminar cada elemento situado en la cola de prioridad con la máxima eficiencia. 

Las colas prioritarias (implementadas en el montón) se encuentran a menudo en algoritmos como:

• El algoritmo heapsort
• Algoritmo de Dijkstra
• El algoritmo de Prim

Operaciones esenciales de la pila

A continuación se mencionan las operaciones vitales que se utilizan cuando se incorporan estructuras de datos en el montón.

getMax(): Esta operación ayuda a devolver el valor máximo en el montón

tamaño:  La operación de tamaño se utiliza para devolver el tamaño del montón

extract: Extraer ayuda a devolver el valor de un elemento, seguido de borrarlo del montón

borrar: Borrar se utiliza para eliminar elementos de un montón

insertar: Este comando se dirige a la pila, y mantiene su propiedad.

heapify: Heapify reordena los elementos del montón para mantener la propiedad del montón.

Pasos para construir Max Heap

Cada elemento presente en el max heap tiende a actuar según la propiedad max heap, lo que significa que la clave del nodo padre es mayor que la del nodo hijo cada vez. Siga estos pasos para construir max heap de la manera correcta:

• Formar un nuevo nodo en la raíz inicial del salto
• Dale un valor
• Después de asignar un valor, compara los valores de los nodos padre e hijo
• En caso de que el padre sea inferior a cualquiera de los hijos, intercambia los nodos
• Repite el paso hasta que el elemento más grande alcance los nodos padre de la raíz

También puede seguir estos pasos cuando incorpore nuevos elementos a un montón. Recuerde que, independientemente del tipo de operación que realice en el montón máximo, el mantenimiento de la propiedad del montón es vital. 

Pasos para borrar/eliminar nodos en Max Heap

Los pasos que se mencionan a continuación le ayudarán a eliminar o suprimir los nodos máximos de la pila de forma eficaz:

• Toma el último nodo hijo y lo mueve al último nivel de la raíz
• Comparar los nodos hijos y padres
• Si el valor del padre es menor que el de los nodos de su hijo, lo mejor sería intercambiarlos, y luego repetir el proceso hasta satisfacer el montón. 

Como se mencionó anteriormente, debes familiarizarte con las diversas estructuras de datos y comprender la mejor manera de abordar con confianza las cuestiones complejas relacionadas con la codificación. Hacerlo también te ayudará a tener una idea clara de la implementación de min y max heap, asegurando que puedas utilizarlo sin ningún problema.

Pasos para construir Min Heap

Los elementos presentes en el montículo mínimo generalmente actúan de acuerdo con la propiedad del montículo mínimo, que es muy diferente a cómo funciona el montículo máximo. Recuerde que la clave del nodo padre es siempre menor que la clave del nodo hijo. Los siguientes pasos pueden ayudarle a crear un montículo mínimo:

• Formar un nuevo nodo hijo en el nivel más bajo, que es el final del montón
• Incorporar la nueva clave en el nodo 
• Comience a mover el hijo hacia arriba, asegurándose de satisfacer por la propiedad del montón al llegar al nodo raíz

Pasos para eliminar o suprimir el nodo Rood en el Min Heap

• Proceda simplemente borrando el nodo raíz
• Mover la clave del último hijo a la raíz
• Realizar un análisis comparativo entre el nodo y sus hijos
• Si el valor del padre es mayor que el de los nodos hijos, asegúrese de intercambiarlos, repitiendo el proceso hasta que satisfaga la propiedad del montón

Por qué son importantes los montones

Aunque entender cómo funciona la implementación de los heaps mínimos y máximos está muy bien, también debes aprender la razón por la que los heaps son tan importantes. En primer lugar, los programadores han estado haciendo uso de los heaps en los sistemas operativos de programación de trabajos para asegurar que los empleadores puedan llamar a la gente de acuerdo con la prioridad. También encontrarás heaps en varios algoritmos de ordenación de heaps para la implementación de colas de prioridad. El algoritmo de Dijkstra también utiliza el heap para determinar caminos cortos.