L’utilisation des structures de données est vitale dans le domaine de la programmation informatique, notamment lorsqu’il s’agit de stocker, de gérer et d’organiser les données rapidement et efficacement. Tout développeur doit envisager de comprendre en profondeur la structure de données, car cela peut améliorer considérablement ses compétences. La mise en œuvre du tas de données minimum et maximum est une partie importante de la structure de données et tout le monde doit envisager de l’apprendre. 

Comprendre ce qu’est Heap

Le tas, à la base, est une structure de données avancée basée sur un arbre que les programmeurs utilisent principalement pour mettre en œuvre et trier des files d’attente. Les tas sont des arbres binaires et voici leurs principales caractéristiques :

• Le niveau d’entrée dans les tas est rempli, les nœuds feuilles étant l’exception.
• Tous les nœuds ont 2 enfants au maximum
• Chaque nœud est situé à l’extrême gauche, ce qui signifie que chaque enfant est à la gauche de son parent.

Les tas utilisent des arbres binaires afin d’éviter les trous présents dans le tableau. Les arbres binaires sont des arbres dans lesquels chaque nœud a deux enfants et chaque nœud est plein, les nœuds feuilles étant la seule exception car ils sont vides. Les tas sont créés en fonction de leur propriété. La propriété compare essentiellement les parents avec les clés de leurs nœuds enfants. 

N’oubliez pas que les tas ne sont pas toujours triés et qu’ils suivent une condition clé selon laquelle le plus petit ou le plus grand élément est présent sur le nœud racine, selon qu’il s’agit d’un tas Min ou Max.  

Avantages et inconvénients des tas

Avantages

• Vous pouvez accéder aux variables de manière globale
• Les tas sont très pratiques pour trouver les nombres les plus grands et les plus petits.
• Les tas ont tendance à être incroyablement flexibles et vous pouvez les supprimer ou les allouer dans l’ordre qui vous convient.

Inconvénients

• Les tas nécessitent beaucoup plus de temps d’exécution que les piles.
• Le temps de calcul requis par les tas est généralement plus élevé.
• La gestion de la mémoire peut être assez difficile avec la mémoire de type “heap”. La raison en est que le tas est utilisé dans le monde entier. 

Applications de la structure de données Heap

Les tas ont tendance à être incroyablement efficaces lorsqu’il s’agit de trouver l’élément maximum ou minimum présent dans les tableaux. Ils sont également utiles dans les algorithmes de sélection et les statistiques. La complexité temporelle de l’utilisation des tas pour obtenir la valeur maximale ou minimale est de O(1)O(1).

Les programmeurs conçoivent des files d’attente prioritaires basées sur les structures du tas. Il faut environ O(log(n))O(log(n)) pour insérer et supprimer chaque élément situé dans la file prioritaire avec une efficacité maximale. 

Les files d’attente prioritaires (implémentées dans le tas) se retrouvent souvent dans des algorithmes tels que :

• L’algorithme heapsort
• Algorithme de Dijkstra
• L’algorithme de Prim

Opérations essentielles sur les terrils

Voici les opérations essentielles que les gens utilisent lorsqu’ils incorporent des structures de données en tas.

getMax() : Cette opération permet de retourner la valeur maximale dans le tas

taille :  L’opération size est utilisée pour retourner la taille du tas.

extract : L‘extraction permet de retourner la valeur d’un élément, puis de l’effacer du tas.

delete : Delete est utilisé pour supprimer les éléments d’un tas.

insérer : Cette commande permet d’insérer des éléments dans le tas, et de maintenir sa propriété.

heapify : Heapify réarrange les éléments du tas pour maintenir la propriété du tas.

Étapes de la construction de Max Heap

Chaque élément présent dans max heap a tendance à agir selon la propriété max heap, ce qui signifie que la clé du nœud parent est plus grande que celle du nœud enfant à chaque fois. Suivez ces étapes pour construire max heap de la bonne façon :

• Former un nouveau nœud à la racine initiale du saut
• Donnez-lui une valeur
• Après avoir assigné une valeur, comparez les valeurs des nœuds parent et enfant.
• Dans le cas où le parent est inférieur à l’un ou l’autre des enfants, permutez les noeuds.
• Répétez l’étape jusqu’à ce que l’élément le plus grand atteigne les nœuds parents de la racine.

Vous pouvez également suivre ces étapes lorsque vous incorporez de nouveaux éléments dans un terril. N’oubliez pas que, quel que soit le type d’opération que vous effectuez sur le terril maximum, le maintien de la propriété du terril est vital. 

Étapes pour supprimer/supprimer des nœuds dans Max Heap

Les étapes mentionnées ci-dessous vous aideront à retirer ou à supprimer efficacement les nœuds max heap :

• Prendre le dernier nœud enfant et le déplacer au dernier niveau de la racine
• Comparez les nœuds enfants et parents
• Si la valeur du parent est inférieure à celle des nœuds de son enfant, il est préférable de les échanger, puis de répéter le processus jusqu’à ce que le tas soit satisfait. 

Comme mentionné précédemment, vous devez vous familiariser avec les différentes structures de données et comprendre la meilleure façon d’aborder les questions complexes liées au codage en toute confiance. Cela vous aidera également à avoir une idée claire de l’implémentation des tas min et max, ce qui vous permettra de les utiliser sans problème.

Étapes de la construction d’un tas de minuscules

Les éléments présents dans le min heap agissent généralement conformément à la propriété du min heap, qui est très différente du fonctionnement du max heap. N’oubliez pas que la clé du nœud parent est toujours inférieure à celle du nœud enfant. Les étapes suivantes peuvent vous aider à créer un min heap :

• Former un tout nouveau nœud enfant au niveau le plus bas, qui est la fin du tas
• Incorporer la nouvelle clé sur le nœud 
• Commencez à déplacer l’enfant vers le haut, en vous assurant que vous satisfaites la propriété du tas en atteignant le nœud racine.

Étapes pour supprimer ou enlever le nœud Rood dans Min Heap

• Procédez en supprimant simplement le nœud racine
• Déplacer la clé du dernier enfant vers la racine
• Effectuer une analyse comparative entre le nœud et ses enfants
• Si la valeur du parent est supérieure à celle des nœuds enfants, assurez-vous de les échanger, puis répétez le processus jusqu’à ce que la propriété de tas soit satisfaite.

Pourquoi les tas sont importants

S’il est bon de comprendre le fonctionnement de l’implémentation des tas min et max, vous devez également apprendre la raison pour laquelle les tas sont si importants. Tout d’abord, les programmeurs ont utilisé les tas dans les systèmes d’exploitation de planification des tâches pour s’assurer que les employeurs peuvent appeler les gens en fonction de leur priorité. Vous trouverez également des tas dans divers algorithmes de tri de tas pour la mise en œuvre de files d’attente prioritaires. L’algorithme de Dijkstra utilise également le tas pour déterminer les chemins courts.