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[DS] 힙(Heap)이란?

2019년 07월 12일

힙의 정의

힙(Heap)이란 완전 이진 트리의 한 종류로 최댓값이나 최솟값을 빠르게 찾아내기 위해 고안된 자료구조이다. 힙의 각 노드는 키(Key)라는 값으로 구성되며 부모노드와 자식노드와의 관계는 다음이 성립한다.

  • A가 부모노드, B가 자식노드일 경우 A의 키 값과 B의 키 값에는 대소관계가 주어진다.

힙은 자식 노드에 따라 여러가지 종류로 구분되지만 대부분 자식 노드 2개를 갖는 이진 힙(Binary Heap)을 사용하며 우선순위 큐(Priority Queue)의 구현체로 이용되거나 힙 정렬(Heap Sort)에 이용된다. 우선순위 큐가 사용되는 알고리즘으로는 최단경로를 찾는 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘이 존재한다.

대소관계에는 크거나 작은 경우가 있으므로 최대 힙(Max Heap)과 최소 힙(Min Heap)으로 나뉘어진다. 최대 힙은 루트인 가장 위쪽 노드에 최대의 키 값이 있는 힙이며 최소 힙은 최소의 키 값이 있는 힙니다. 여기서 키 값은 단순한 숫자(Integer)가 될 수도 있지만 정의하는 것에 따라 복합적인 값이 될 수도 있다. 그러나 본문에서는 정확한 이해를 위해 숫자를 키 값으로 사용하기로 한다.

힙의 구현

힙을 구현할 때는 구조체를 이용해 노드를 선언하고 배열을 통해서 구현하는 것이 일반적이다. 배열의 최대 크기를 지정하고 왼쪽 자식노드는 *2로 오른쪽 자식노드는 *2+1을 통해 나타낸다. 따라서, 부모노드를 나타낼 때는 /2를 하게 된다. 이 점만 유의하면 힙의 구현은 직관적이라고 할 수 있다. 힙의 기능은 상당히 많지만 여기선 보다 명확한 이해를 위해 2가지 기능만 보기로 한다. 삽입과 삭제 연산이 존재하며 최대 힙을 통해 동작 원리를 살펴보기로 하자.

힙의 삽입

힙의 삽입은 삭제 연산보다 간단한데, 다음과 같은 단계로 이루어진다.

  • 가장 마지막에 키 값과 함께 노드를 삽입한다.
  • 부모노드와 비교해서 새로 삽입한 노드가 더 큰 값이라면 바꾸고 아니면 끝낸다.
  • 2번 과정을 루트노드까지 계속한다.

예를들어, 10,2,5,12,17을 살펴보자.

먼저 2와 5가 삽입될 때는 최대 힙이기 때문에 아무 일도 일어나지 않는다.

그러나 12가 들어가게 되면 위와 같이 12가 2와 10보다 크기 때문에 루트노드가 된다.

17도 12때와 마찬가지로 10보다 크고 12보다 크기 때문에 루트노드가 된다. 이제 위 과정을 코드로 살펴보자. 코드로 구현할 때는 보통 루트노드의 인덱스를 1로 잡는 것을 유념하자.

#include <cstdio>

#define MAX_SIZE 200

struct DSheap{
    int heap[MAX_SIZE];
    int size;

    DSheap(){ size = 0; }

    void push(int element)
    {
        // 힙이 다 찬 경우
        if(size==MAX_SIZE-1){
            puts("HEAP IS FULL!");
            return;
        }
        // 마지막에 삽입해야 하니 크기를 미리 증가시킨다.
        int index = ++size;

        // 1) 루트노드의 인덱스가 1이므로 1보다 커야 한다.
        // 2) 삽입하려는 값이 부모노드보다 큰지 확인한다.
        //    부모노드보다 크다면 바꾸는데 부모노드를 현재노드에 넣는다.
        //    이렇게 할 수 있는 이유는 element를 유지하기 때문.
        while(index>1 && (element>heap[index/2])){
            heap[index] = heap[index/2];
            index /= 2;
        }
        // 최대 힙을 만족시키는 위치를 찾은 경우이므로 그곳에 element를 삽입한다.
        heap[index] = element;
        printf("PUSH %d\n",element);
    }
};

DSheap이란 구조체를 선언한 후 heap이라는 배열로 힙을 구현하고 있다.

힙의 삭제

힙의 삭제는 삽입보다는 살짝 복잡하긴 하지만 그래도 충분히 직관적이다. 삭제의 과정은 다음과 같이 이루어진다.

  • 루트노드를 삭제한다.
  • 마지막 노드를 루트노드로 바꾼다.

  • 다시 최대 힙을 만족시키는 과정을 진행한다.

    • 왼쪽 자식노드와 오른쪽 자식노드 중 더 큰 값을 구한다.
    • 그 값과 현재 노드를 비교해서 연산을 수행한다.

예제로는 삽입을 이해할 때 썼던 마지막 구조를 이용하자.

먼저 루트노드인 17을 삭제한 뒤, 마지막 노드인 10을 루트로 바꾼다. 이후 자식노드 중에 12가 큰 값이므로 10과 12를 비교하는데 12가 더 크기 때문에 바꾼다. 이 과정을 계속해야 하는데, 10이 2보다 크기 때문에 여기서 멈추게 되고 삭제연산이 종료된다.

int pop()
{
    // 힙이 비어있을 경우 삭제불가.
    if(size==0){
        puts("HEAP IS EMPTY!");
        return -1;
    }
    // 삭제하는 값은 루트노드
    int result = heap[1];
    // 마지막 노드를 가져오고 크기 줄인다.
    int last = heap[size--];
    
    // 루트노드부터 봐야 하므로
    // parent와 child값을 초기화
    int parent = 1, child = 2;

    // child가 마지막 노드일 때까지 계속.
    while(child <= size){
        // child가 마지막 노드가 아니고 오른쪽 자식 노드가 더 크다면
        // child 값 증가
        if(child<size && heap[child]<heap[child+1]){
            child++;
        }
        // 현재 노드가 child노드보다 크거나 같으면 중단
        if(last>=heap[child]){
            break;
        }
        // 현재 노드가 child노드보다 작다면 child를 위로 올리고
        // parent와 child를 갱신
        heap[parent] = heap[child];
        parent = child;
        child *= 2;
    }

    // 1) 중간에 중단하게 되면 child노드보다 크거나 같은 경우이므로 parent.
    // 2) 마지막 노드까지 조사한 경우여도 parent가 child가 되므로 parent.
    // 어떤 경우에도 parent에 넣어야 함.
    heap[parent] = last;
    printf("POP %d\n",result);
    return result;
}

힙의 시간복잡도

삽입과 삭제 모두 힙의 높이만큼, 즉 완전 이진 트리의 높이만큼 연산하는 경우가 최악의 경우(Worst Case)이므로, 힙의 높이가 무엇인지 안다면, 그 시간복잡도를 알 수 있다. 증명은 여기를 참조했다.

완전 이진 트리의 모든 노드가 존재한다고 했을 때 높이를 hh라고 하고 첫번째 레벨을 0이라고 하자. 이 때, 노드의 개수를 nn이라고 하면 다음이 성립한다.

1+21+22+23...+2h=n1+2^1+2^2+2^3...+2^h=n

등비수열의 합공식에 따라서 1+21+22+23+...2h=2h+1−11+2^1+2^2+2^3+...2^h=2^{h+1}-1임을 알 수 있고 2h+1−1=n2^{h+1}-1=n이라는 등식을 얻어낼 수 있다. 1을 우항으로 옮기고 양변에 로그를 취하고 계산해보면 아래와 같다.

log22h+1=log2(n+1)h+1=log2(n+1)h=log2(n+1)−1log_2{2^{h+1}}=log_2{(n+1)}\\ h+1=log_2{(n+1)}\\ h=log_2{(n+1)}-1

결론적으로, 힙의 높이만큼 삽입과 삭제 연산이 일어나기 때문에 시간복잡도는 O(h)=O(log2(n+1)−1)=O(log2n)O(h)=O(log_2{(n+1)}-1)=O(log_2{n})이라고 할 수 있다.

References

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