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木とヒープの基本
lecture/information/algorithm/data-structures/木とヒープの基本-講義.n.md

とヒープの基本きほん

date2026-03-27description木とヒープを、親子関係で要素を管理するデータ構造として整理し、配列やキューとの違いを説明します。prerequisitesスタックとキューの基本 / 計算量の基本 / 再帰の基本type講義statusactiverelateddata/lecture/information/algorithm/data-structures/データ構造ポータル-講義.n.md / data/lecture/information/algorithm/foundation/ソートの基本-講義.n.md
algorithmdata-structuresundergraduatelecture

導入どうにゅう

この講義こうぎ最重要さいじゅうようなのは、は「親子関係おやこかんけい要素ようそ整理せいりする構造こうぞう」であり、ヒープはそのうえに「おや大小関係だいしょうかんけい」をしたものだということです。

配列はいれつよこならべる構造こうぞうですが、分岐ぶんきしながらしたひろがります。この見方みかたかると、優先度ゆうせんどつきキューや探索木たんさくぎはなし自然しぜんすすめます。

用語ようご定義ていぎ

Tree とは、から枝分えだわかれする階層構造かいそうこうぞうです。

ヒープHeap とは、完全二分木かんぜんにぶんぎかたちをもち、おやあいだ大小関係だいしょうかんけいをもつ構造こうぞうです。

優先度ゆうせんどつきキューPriority queue とは、もっと優先度ゆうせんどたか要素ようそから構造こうぞうです。

方針ほうしん

まずを「おや」で構造こうぞうとしてとらえます。そのうえで、ヒープでは「おやよりおおきい」または「ちいさい」という条件じょうけんくわえると、最小値さいしょうち最大値さいだいちしやすくなることをます。

直感的ちょっかんてき説明せつめい

教室きょうしつ席順せきじゅんのようによこならんだ構造こうぞうでは、中央ちゅうおうちかくもはしおなじように 1 れつなかにあります。いっぽう組織図そしきずのような構造こうぞうでは、「だれのしたにだれがいるか」が重要じゅうようです。はこのような階層かいそうあらわすのにいています。

厳密げんみつ説明せつめい

1.

を 1 つもち、各節点かくせってんからえだがのびる構造こうぞうかんがえます。循環じゅんかんがないことが重要じゅうようです。

2. ヒープ

最大さいだいヒープでは、どの節点せってんでも

親の値[PARSE ERROR: Undefined("Command(\"ge\")")]子の値

ちます。

3. 計算量けいさんりょう

完全二分木かんぜんにぶんぎではたかさがだいたい logn なので、ヒープでの挿入そうにゅう削除さくじょおおくの場合ばあい O(logn) です。

見分みわかた

  • 親子関係おやこかんけい階層かいそう使つかって整理せいりしたいなら、うたがいます。
  • 最小値さいしょうち最大値さいだいちかえしたいなら、ヒープが候補こうほです。
  • 完全かんぜん整列せいれつされた順序じゅんじょ必要ひつようなら、ヒープだけではりないことに注意ちゅういします。

最終形さいしゅうけい

[PARSE ERROR: Undefined("Command(\"boxed\")")]=階層構造
[PARSE ERROR: Undefined("Command(\"boxed\")")]ヒープ=+親子の大小関係
[PARSE ERROR: Undefined("Command(\"boxed\")")]ヒープ操作の典型=O(logn)

一言ひとことでいうと

  • 階層かいそうあらわ構造こうぞうで、ヒープはそこに優先順位ゆうせんじゅんいあつかいやすい規則きそくくわえたものです。
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