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React 中的数据结构(最小堆)

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最小堆

在 Scheduler 中，使用最小堆的数据结构在对任务进行排序。

// 两个任务队列
var taskQueue: Array<Task> = []
var timerQueue: Array<Task> = []

push(timerQueue, newTask) // 像数组中推入一个任务
pop(timerQueue) // 从数组中弹出一个任务
timer = peek(timerQueue) // 从数组中获取第一个任务

二叉堆基本知识

二叉树

所谓二叉树，指的是一个父节点只能有 1 个或者 2 个子节点，例如下图：

总之就是不能多余两个节点。

完全树

所谓完全树，指的是一棵树再进行填写的时候，遵循的是“从左往右，从上往下”

例如下面的这些树，就都是完全树：

image-20221230135524942

再例如，下面的这些树，就不是完全树：

完全树中的数值

可以分为两大类：

  • 最大堆：父节点的数值大于或者等于所有的子节点
  • 最小堆：刚好相反，父节点的数值小于或者等于所有的子节点

最大堆示例：

最小堆示例：

  • 无论是最大堆还是最小堆，第一个节点一定是这个堆中最大的或者最小的
  • 每一层并非是按照一定顺序来排列的，比如下面的例子，6 可以在左分支，3 可以在右分支

  • 每一层的所有元素并非一定比下一层（非自己的子节点）大或者小

堆的实现

堆一般来讲，可以使用数组来实现

通过数组，我们可以非常方便的找到一个节点的所有亲属

  • 父节点：Math.floor((当前节点的下标 - 1) / 2)
子节点父节点
10
31
41
52
  • 左分支节点：当前节点下标 * 2 + 1
父节点左分支节点
01
13
25
  • 右分支节点：当前节点下标 * 2 + 2
父节点右分支节点
02
14
26

react 中对最小堆的应用

在 react 中，最小堆对应的源码在 SchedulerMinHeap.js 文件中，总共有 6 个方法，其中向外暴露了 3 个方法

  • push：向最小堆推入一个元素
  • pop：弹出一个
  • peek：取出第一个

没有暴露的是：

  • siftUp：向上调整
  • siftDown：向下调整
  • compare：这是一个辅助方法，就是两个元素做比较的

所谓向上调整，就是指将一个元素和它的父节点做比较，如果比父节点小，那么就应该和父节点做交换，交换完了之后继续和上一层的父节点做比较，依此类推，直到该元素放置到了正确的位置

向下调整，就刚好相反，元素往下走，先和左分支进行比较，如果比左分支小，那就交换。

peek

取出堆顶的任务，堆顶一定是最小的

这个方法极其的简单，如下：

peek(timerQueue)
export function peek(heap) {
  // 返回这个数组的第一个元素
  return heap.length === 0 ? null : heap[0]
}

push

向最小堆推入一个新任务，因为使用的是数组，所以在推入任务的时候，首先该任务是被推入到数组的最后一项，但是这个时候，涉及到一个调整，我们需要向上调整，把这个任务调整到合适的位置

push(timerQueue, newTask)
export function push(heap, node) {
  const index = heap.length
  // 推入到数组的最后一位
  heap.push(node)
  // 向上调整，调整到合适的位置
  siftUp(heap, node, index)
}

pop

pop 是从任务堆里面弹出第一个任务，也就是意味着该任务已经没有在队列里面了

pop(taskQueue)
export function pop(heap) {
  if (heap.length === 0) {
    return null
  }
  // 获取数组的第一个任务（一定是最小的）
  const first = heap[0]
  // 拿到数组的最后一个
  const last = heap.pop()
  if (last !== first) {
    // 将最后一个任务放到第一个
    heap[0] = last
    // 接下来向下调整
    siftDown(heap, last, 0)
  }
  return first
}

具体的调整示意图如下：

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