O uso de estruturas de dados é vital no campo da programação de computadores, especialmente quando se trata de armazenar, gerenciar, organizar os dados de forma rápida e eficiente. Todo desenvolvedor deve considerar a compreensão completa da estrutura de dados, pois ela pode melhorar significativamente seu conjunto de habilidades. A implementação mínima e máxima da pilha de dados é uma parte importante da estrutura de dados e todos devem considerar o aprendizado sobre eles. 

Entendendo o que é o Heap

Heap, em seu núcleo, é uma estrutura de dados avançada baseada em árvores que os programadores usam principalmente para implementar e classificar as filas. As pilhas são árvores binárias e aqui estão suas principais características:

• O nível de entrada nas pilhas é preenchido, sendo os nós de folha a exceção
• Todos os nós têm no máximo 2 crianças
• Cada nó está localizado na extrema esquerda, o que significa que cada criança está à esquerda de seus pais

As pilhas utilizam árvores binárias a fim de se manterem afastadas dos buracos presentes na matriz. Árvores binárias são árvores nas quais cada nó tem dois filhos e cada nó está cheio, sendo os nós foliares a única exceção, pois estão vazios. As pilhas são criadas em sua propriedade. A propriedade compara essencialmente os pais com as chaves dos nós de seus filhos. 

Lembre-se, as pilhas não são classificadas o tempo todo, e seguem uma condição chave onde o menor ou maior elemento está presente no nó raiz, dependendo se é um Min ou Max Heap.  

Benefícios e desvantagens dos montes

Benefícios

• Você pode acessar variáveis globalmente
• As pilhas são bastante úteis para encontrar os maiores e mínimos números
• As pilhas tendem a ser incrivelmente flexíveis e você pode removê-las ou alocá-las em qualquer ordem que desejar

Drawbacks

• As pilhas requerem muito mais tempo de execução em comparação com as pilhas
• O tempo de computação requerido pelas pilhas está geralmente no lado superior
• Gerenciar a memória pode ser bastante desafiador com a memória amontoada. A razão para isto é que a pilha é usada em todo o mundo. 

Aplicações de estrutura de dados amontoados

Os montes tendem a ser incrivelmente eficientes quando se trata de encontrar o elemento máximo ou mínimo presente nos arrays. Eles também são úteis em algoritmos de seleção e estatísticas. A complexidade de tempo para usar pilhas para obter o valor máximo ou mínimo é O(1)O(1).

Os programadores projetam filas prioritárias com base nas estruturas da pilha. É necessário em torno de O(log(n))O(log(n)) para inserir e excluir todos os elementos situados na fila prioritária com a máxima eficiência. 

As filas prioritárias (pilha implementada) são frequentemente encontradas em algoritmos como, por exemplo:

• O algoritmo heapsort
• Algoritmo da Dijkstra
• Algoritmo da Prim

Operações Essential Heap

Mencionamos a seguir as operações vitais que as pessoas utilizam sempre que incorporam estruturas de dados amontoadas.

getMax(): Esta operação ajuda a devolver o valor máximo em pilha

tamanho:  A operação de tamanho é usada para devolver o tamanho da pilha

extrato: o extrato ajuda a devolver o valor de um item, seguido da sua eliminação da pilha

apagar: Delete é usado para remover itens para uma pilha

inserir: Este comando de itens para amontoar, e mantém sua propriedade.

heapificam: Heapify rearranja os elementos da pilha para manter a propriedade da pilha.

Passos para construir a Max Heap

Cada elemento presente no max heap tende a agir de acordo com a propriedade max heap, o que significa que a chave do nó pai é sempre maior do que a chave do nó criança. Siga estes passos para construir o max heap da maneira correta:

• Formar um novo nó na raiz inicial do salto
• Dê-lhe um valor
• Após atribuir um valor, compare os valores do nó pai e filho
• Caso o pai seja inferior a qualquer uma das crianças, troque os nós
• Repita a etapa até que o maior elemento atinja os nós de origem da raiz

Você também pode seguir estes passos ao incorporar novos elementos em uma pilha. Lembre-se, não importa que tipo de operação você esteja realizando na pilha máxima, manter a propriedade da pilha é vital. 

Etapas para eliminar/remover nós em Max Heap

As etapas mencionadas abaixo ajudarão você a remover ou apagar os nós de pilha máxima efetivamente:

• Pegue o último nó de criança e mova-o para o último nível da raiz
• Comparar os nós das crianças e dos pais
• Se o valor dos pais for inferior aos nós de seus filhos, seria melhor trocá-los, seguido pela repetição do processo até satisfazer a pilha. 

Como mencionado anteriormente, você deve se familiarizar com as diversas estruturas de dados e compreender a melhor maneira de abordar com confiança as complexas questões relacionadas à codificação. Fazer isso também o ajudará a ter uma idéia clara da implementação da quantidade mínima e máxima, garantindo que você possa usá-la sem qualquer inconveniente.

Passos para construir o Min Heap

Os elementos presentes na pilha de minas geralmente agem de acordo com a propriedade da pilha de minas, que é muito diferente de como a pilha de minas funciona no máximo. Lembre-se, a chave do nó pai é sempre menor do que a chave do nó criança. Os seguintes passos podem ajudá-lo a criar uma pilha de minas:

• Formar um novo nó infantil no nível mais baixo, que é o fim da pilha
• Incorporar a nova chave no nó 
• Comece a mover a criança para cima, certificando-se de que você satisfaça por propriedade amontoada, alcançando o nó de raiz

Etapas para eliminar ou remover o nó de capuz em Min Heap

• Proceder simplesmente apagando o nó-raiz
• Mover a chave da última criança para a raiz
• Realizar uma análise comparativa entre o nó e seus filhos
• Se o valor dos pais for superior aos nós da criança, certifique-se de trocá-los, repetindo o processo até que você satisfaça a propriedade da pilha

Por que os montões são importantes

Ao mesmo tempo em que entender como funciona a implementação de montes de minas e de pilhas é bem e bom, você também deve aprender a razão pela qual os montes são tão importantes. Em primeiro lugar, os programadores têm feito uso de pilhas em sistemas operacionais de programação de trabalho para garantir que os empregadores possam chamar as pessoas de acordo com a prioridade. Você também encontrará pilhas de pilhas em vários algoritmos de classificação de pilhas para a implementação de filas prioritárias. O algoritmo de Dijkstra também utiliza a pilha para determinar caminhos curtos.