深入了解Golang官方container/heap用法深入了解Golang官方container

开篇
container/heap
核心函数

Init
Pop/Push
Remove
Fix

如何接入

IntHeap
优先队列
按时间戳排序

总结

开篇在 Golang 的标准库 container 中，包含了几种常见的数据结构的实现，其实是非常好的学习材料，我们可以从中回顾一下经典的数据结构，看看 Golang 的官方团队是如何思考的。

container/list 双向链表；
container/ring 循环链表；
container/heap 堆。

今天我们就来看看 container/heap 的源码，了解一下官方的同学是怎么设计，我们作为开发者又该如何使用。

container/heap 包 heap 为所有实现了 heap.Interface 的类型提供堆操作。一个堆即是一棵树，这棵树的每个节点的值都比它的子节点的值要小，而整棵树最小的值位于树根（root），也即是索引 0 的位置上。
堆是实现优先队列的一种常见方法。为了构建优先队列，用户在实现堆接口时，需要让 Less() 方法返回逆序的结果，这样就可以在使用 Push 添加元素的同时，通过 Pop 移除队列中优先级最高的元素了。
heap 是实现优先队列的常见方式。Golang 中的 heap 是最小堆，需要满足两个特点：

堆中某个结点的值总是不小于其父结点的值；
堆总是一棵完全二叉树。

所以，根节点就是 heap 中最小的值。
有一个很有意思的现象，大家知道，Golang 此前是没有泛型的，作为一个强类型的语言，要实现通用的写法一般会采用【代码生成】或者【反射】。
而作为官方包，Golang 希望提供给大家一种简单的接入方式，官方提供好算法的内核，大家接入就 ok。采用的是定义一个接口，开发者来实现的方式。
在 container/heap 包中，我们一上来就能找到这个 Interface 定义：

// The Interface type describes the requirements// for a type using the routines in this package.// Any type that implements it may be used as a// min-heap with the following invariants (established after// Init has been called or if the data is empty or sorted)://// !h.Less(j, i) for 0 <= i < h.Len() and 2*i+1 <= j <= 2*i+2 and j < h.Len()//// Note that Push and Pop in this interface are for package heap's// implementation to call. To add and remove things from the heap,// use heap.Push and heap.Pop.type Interface interface { sort.Interface Push(x any) // add x as element Len() Pop() any// remove and return element Len() - 1.}

除了 Push 和 Pop 两个堆自己的方法外，还内置了一个 sort.Interface：

type Interface interface { Len() int Less(i, j int) bool Swap(i, j int)}

核心函数
Init
作为开发者，我们基于自己的结构体，实现了 container/heap.Interface，该怎么用呢？
首先需要调用 heap.Init(h Interface) 方法，传入我们的实现：

// Init establishes the heap invariants required by the other routines in this package.// Init is idempotent with respect to the heap invariants// and may be called whenever the heap invariants may have been invalidated.// The complexity is O(n) where n = h.Len().func Init(h Interface) { // heapify n := h.Len() for i := n/2 - 1; i >= 0; i-- {down(h, i, n) }}

在执行任何堆操作之前，必须对堆进行初始化。 Init 操作对于堆不变性（invariants）具有幂等性，无论堆不变性是否有效，它都可以被调用。
Init 函数的复杂度为 O(n) ，其中 n 等于 h.Len() 。

Pop/Push
作为堆，当然需要实现【插入】和【弹出】这两个能力，这里 any 其实就是 interface{}

// Push pushes the element x onto the heap.// The complexity is O(log n) where n = h.Len().func Push(h Interface, x any) { h.Push(x) up(h, h.Len()-1)}// Pop removes and returns the minimum element (according to Less) from the heap.// The complexity is O(log n) where n = h.Len().// Pop is equivalent to Remove(h, 0).func Pop(h Interface) any { n := h.Len() - 1 h.Swap(0, n) down(h, 0, n) return h.Pop()}

Push 函数将值为 x 的元素推入到堆里面，该函数的复杂度为 O(log(n)) 。
Pop 函数根据 Less 的结果，从堆中移除并返回具有最小值的元素，等同于执行 Remove(h, 0)，复杂度为 O(log(n))。（n 等于 h.Len() ）

Remove

// Remove removes and returns the element at index i from the heap.// The complexity is O(log n) where n = h.Len().func Remove(h Interface, i int) any { n := h.Len() - 1 if n != i {h.Swap(i, n)if !down(h, i, n) {up(h, i)} } return h.Pop()}

Remove 函数移除堆中索引为 i 的元素，复杂度为 O(log(n))
【深入了解Golang官方container/heap用法】
Fix
有时候我们改变了堆上的元素，需要重新排序。这时候就可以用 Fix 来完成。
这里需要注意：

【先修改索引 i 上的元素的值然后再执行 Fix】
【先调用 Remove(h, i) 然后再使用 Push 操作将新值重新添加到堆里面】

二者具有同等的效果。但 Fix 的成本会小一些。复杂度为 O(log(n))。

// Fix re-establishes the heap ordering after the element at index i has changed its value.// Changing the value of the element at index i and then calling Fix is equivalent to,// but less expensive than, calling Remove(h, i) followed by a Push of the new value.// The complexity is O(log n) where n = h.Len().func Fix(h Interface, i int) { if !down(h, i, h.Len()) {up(h, i) }}

如何接入将自定义结构实现上面的 heap.Interface 接口后，先进行 Init，随后调用上面我们提到的 Push / Pop / Remove / Fix 即可。其实大多数情况下用前两个就足够了，我们直接看两个例子。

IntHeap
先来看一个简单例子，基于整型 integer 实现一个最小堆。

首先定义一个自己的类型，在这个例子中是 int，所以这一步跳过；
定义一个 Heap 类型，这里我们使用 type IntHeap []int；
实现自定义 Heap 类型的 5 个方法，三个 sort 的，加上 Push 和 Pop。

有了实现，我们 Init 后就可以 Push 进去元素了，这里我们初始化 2,1,5，又 push 了个 3，最后打印结果完美按照从小到大输出。

// This example demonstrates an integer heap built using the heap interface.package mainimport ( "container/heap" "fmt")// An IntHeap is a min-heap of ints.type IntHeap []intfunc (h IntHeap) Len() int{ return len(h) }func (h IntHeap) Less(i, j int) bool { return h[i] < h[j] }func (h IntHeap) Swap(i, j int){ h[i], h[j] = h[j], h[i] }func (h *IntHeap) Push(x any) { // Push and Pop use pointer receivers because they modify the slice's length, // not just its contents. *h = append(*h, x.(int))}func (h *IntHeap) Pop() any { old := *h n := len(old) x := old[n-1] *h = old[0 : n-1] return x}// This example inserts several ints into an IntHeap, checks the minimum,// and removes them in order of priority.func main() { h := &IntHeap{2, 1, 5} heap.Init(h) heap.Push(h, 3) fmt.Printf("minimum: %d\n", (*h)[0]) for h.Len() > 0 {fmt.Printf("%d ", heap.Pop(h)) }}Output：minimum: 11 2 3 5

优先队列
官方也给出了实现优先队列的方法，我们需要一个 priority 作为权值，加上 value。

Value 表示元素值
Priority 用于排序
Index 元素在对上的索引值，用于更新元素的操作。

// This example demonstrates a priority queue built using the heap interface.package mainimport ( "container/heap" "fmt")// An Item is something we manage in a priority queue.type Item struct { valuestring // The value of the item; arbitrary. priority int// The priority of the item in the queue. // The index is needed by update and is maintained by the heap.Interface methods. index int // The index of the item in the heap.}// A PriorityQueue implements heap.Interface and holds Items.type PriorityQueue []*Itemfunc (pq PriorityQueue) Len() int { return len(pq) }func (pq PriorityQueue) Less(i, j int) bool { // We want Pop to give us the highest, not lowest, priority so we use greater than here. return pq[i].priority > pq[j].priority}func (pq PriorityQueue) Swap(i, j int) { pq[i], pq[j] = pq[j], pq[i] pq[i].index = i pq[j].index = j}func (pq *PriorityQueue) Push(x any) { n := len(*pq) item := x.(*Item) item.index = n *pq = append(*pq, item)}func (pq *PriorityQueue) Pop() any { old := *pq n := len(old) item := old[n-1] old[n-1] = nil// avoid memory leak item.index = -1 // for safety *pq = old[0 : n-1] return item}// update modifies the priority and value of an Item in the queue.func (pq *PriorityQueue) update(item *Item, value string, priority int) { item.value = https://www.it610.com/article/value item.priority = priority heap.Fix(pq, item.index)}// This example creates a PriorityQueue with some items, adds and manipulates an item,// and then removes the items in priority order.func main() { // Some items and their priorities. items := map[string]int{"banana": 3, "apple": 2, "pear": 4, } // Create a priority queue, put the items in it, and // establish the priority queue (heap) invariants. pq := make(PriorityQueue, len(items)) i := 0 for value, priority := range items {pq[i] = &Item{value:value,priority: priority,index:i,}i++ } heap.Init(&pq) // Insert a new item and then modify its priority. item := &Item{value:"orange",priority: 1, } heap.Push(&pq, item) pq.update(item, item.value, 5) // Take the items out; they arrive in decreasing priority order. for pq.Len() > 0 {item := heap.Pop(&pq).(*Item)fmt.Printf("%.2d:%s ", item.priority, item.value) }}Output05:orange 04:pear 03:banana 02:apple

按时间戳排序

package utilimport ( "container/heap")type TimeSortedQueueItem struct { Timeint64 Value interface{}}type TimeSortedQueue []*TimeSortedQueueItemfunc (q TimeSortedQueue) Len() int{ return len(q) }func (q TimeSortedQueue) Less(i, j int) bool { return q[i].Time < q[j].Time }func (q TimeSortedQueue) Swap(i, j int){ q[i], q[j] = q[j], q[i] }func (q *TimeSortedQueue) Push(v interface{}) { *q = append(*q, v.(*TimeSortedQueueItem))}func (q *TimeSortedQueue) Pop() interface{} { n := len(*q) item := (*q)[n-1] *q = (*q)[0 : n-1] return item}func NewTimeSortedQueue(items ...*TimeSortedQueueItem) *TimeSortedQueue { q := make(TimeSortedQueue, len(items)) for i, item := range items {q[i] = item } heap.Init(&q) return &q}func (q *TimeSortedQueue) PushItem(time int64, value interface{}) { heap.Push(q, &TimeSortedQueueItem{Time:time,Value: value, })}func (q *TimeSortedQueue) PopItem() interface{} { if q.Len() == 0 {return nil } return heap.Pop(q).(*TimeSortedQueueItem).Value}

这里我们封装了一个 TimeSortedQueue，里面包含一个时间戳，以及我们实际的值。实现之后，就可以暴露对外的 NewTimeSortedQueue 方法用来初始化，这里调用 heap.Init。
同时做一层简单的封装就可以对外使用了。

总结 Go语言中heap的实现采用了一种 “模板设计模式”，用户实现自定义堆时，只需要实现heap.Interface接口中的函数，然后应用heap.Push、heap.Pop等方法就能够实现想要的功能，堆管理方法是由Go实现好的，存放在heap中。
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