摘要:中是数据堆的权重,也是数据堆排序的依据,是其在数据堆中的位置。改变数据的权重改变了数据节点的权重之后,需要重新进行堆排序,将数据节点向上提升,或者将数据向下调整。
前言
heap 堆是 swoole 实现定时器最重要的数据结构,定时器将各个定时任务按照其下一次执行的时间构建最小堆,快速进行插入与删除。
heap 数据结构heap 中 num 是现有数据堆的数量,size 是数据堆的大小,type 用于确定数据堆是最大堆还是最小堆,nodes 是数据堆的节点。swHeap_node 中 priority 是数据堆的权重,也是数据堆排序的依据,position 是其在数据堆中的位置。
typedef struct swHeap_node { uint64_t priority; uint32_t position; void *data; } swHeap_node; typedef struct _swHeap { uint32_t num; uint32_t size; uint8_t type; swHeap_node **nodes; } swHeap;heap 数据堆 swHeap_new 创建数据堆
创建一个数据堆就是初始化 swHeap 的各个属性。
swHeap *swHeap_new(size_t n, uint8_t type) { swHeap *heap = sw_malloc(sizeof(swHeap)); if (!heap) { return NULL; } if (!(heap->nodes = sw_malloc((n + 1) * sizeof(void *)))) { sw_free(heap); return NULL; } heap->num = 1; heap->size = (n + 1); heap->type = type; return heap; }swHeap_push 数据入堆
数据入堆首先要检查 heap 的 size 是否已经足够,如果不够那么需要扩容。
swHeap_bubble_up 函数负责将数据节点提升到数据堆中相应的位置。方法很简单,新的数据节点不断的和父节点进行对比,符合条件就进行替换,不符合条件就停止,结束。
swHeap_node* swHeap_push(swHeap *heap, uint64_t priority, void *data) { void *tmp; uint32_t i; uint32_t newsize; if (heap->num >= heap->size) { newsize = heap->size * 2; if (!(tmp = sw_realloc(heap->nodes, sizeof(void *) * newsize))) { return NULL; } heap->nodes = tmp; heap->size = newsize; } swHeap_node *node = sw_malloc(sizeof(swHeap_node)); if (!node) { return NULL; } node->priority = priority; node->data = data; i = heap->num++; heap->nodes[i] = node; swHeap_bubble_up(heap, i); return node; } #define left(i) ((i) << 1) #define right(i) (((i) << 1) + 1) #define parent(i) ((i) >> 1) static void swHeap_bubble_up(swHeap *heap, uint32_t i) { swHeap_node *moving_node = heap->nodes[i]; uint32_t parent_i; for (parent_i = parent(i); (i > 1) && swHeap_compare(heap->type, heap->nodes[parent_i]->priority, moving_node->priority); i = parent_i, parent_i = parent(i)) { heap->nodes[i] = heap->nodes[parent_i]; heap->nodes[i]->position = i; } heap->nodes[i] = moving_node; moving_node->position = i; } static sw_inline int swHeap_compare(uint8_t type, uint64_t a, uint64_t b) { if (type == SW_MIN_HEAP) { return a > b; } else { return a < b; } }swHeap_change_priority 改变数据的权重
改变了数据节点的权重之后,需要重新进行堆排序,将数据节点向上提升,或者将数据向下调整。向下调整方法也很简单,不断的和两个子节点进行比较,调整该数据节点和子节点的顺序。
void swHeap_change_priority(swHeap *heap, uint64_t new_priority, void* ptr) { swHeap_node *node = ptr; uint32_t pos = node->position; uint64_t old_pri = node->priority; node->priority = new_priority; if (swHeap_compare(heap->type, old_pri, new_priority)) { swHeap_bubble_up(heap, pos); } else { swHeap_percolate_down(heap, pos); } } static void swHeap_percolate_down(swHeap *heap, uint32_t i) { uint32_t child_i; swHeap_node *moving_node = heap->nodes[i]; while ((child_i = swHeap_maxchild(heap, i)) && swHeap_compare(heap->type, moving_node->priority, heap->nodes[child_i]->priority)) { heap->nodes[i] = heap->nodes[child_i]; heap->nodes[i]->position = i; i = child_i; } heap->nodes[i] = moving_node; moving_node->position = i; } static uint32_t swHeap_maxchild(swHeap *heap, uint32_t i) { uint32_t child_i = left(i); if (child_i >= heap->num) { return 0; } swHeap_node * child_node = heap->nodes[child_i]; if ((child_i + 1) < heap->num && swHeap_compare(heap->type, child_node->priority, heap->nodes[child_i + 1]->priority)) { child_i++; } return child_i; }swHeap_pop 弹出堆顶元素
弹出堆顶元素后,需要重新调整整个数据堆。方法是将尾部元素和堆顶元素进行交换,然后再对堆顶元素进行排序。
void *swHeap_pop(swHeap *heap) { swHeap_node *head; if (!heap || heap->num == 1) { return NULL; } head = heap->nodes[1]; heap->nodes[1] = heap->nodes[--heap->num]; swHeap_percolate_down(heap, 1); void *data = head->data; sw_free(head); return data; }swHeap_remove 删除元素
删除堆节点元素和弹出堆顶元素类似,都是先将该元素和尾部元素进行替换,然后再对其进行排序。由于尾部元素不一定比待删除的元素权重高,因此需要先判断其权重,再决定是提升还是降低。
int swHeap_remove(swHeap *heap, swHeap_node *node) { uint32_t pos = node->position; heap->nodes[pos] = heap->nodes[--heap->num]; if (swHeap_compare(heap->type, node->priority, heap->nodes[pos]->priority)) { swHeap_bubble_up(heap, pos); } else { swHeap_percolate_down(heap, pos); } return SW_OK; }
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