# 最小堆在 Scheduler 中，使用最小堆的数据结构在对任务进行排序。 ```js // 两个任务队列 var taskQueue: Array = []; var timerQueue: Array = []; 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](https://xiejie-typora.oss-cn-chengdu.aliyuncs.com/2022-12-30-055525.png) 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 | | ------ | ------ | | 1 | 0 | | 3 | 1 | | 4 | 1 | | 5 | 2 | - 左分支节点：当前节点下标 * 2 + 1 | 父节点 | 左分支节点 | | ------ | ---------- | | 0 | 1 | | 1 | 3 | | 2 | 5 | - 右分支节点：当前节点下标 * 2 + 2 | 父节点 | 右分支节点 | | ------ | ---------- | | 0 | 2 | | 1 | 4 | | 2 | 6 | ## 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： ```js 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 ```js 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 ```js 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：