背景
堆是一种非常常用的数据结构，它能够支持在O(1)的时间复杂度获取到最大值（或最小值），因此我们经常在需要求最值的场景使用它。
然而普通堆它有一个缺点，它没办法快速的定位一个元素，因此它也没办法快速删除一个堆中元素，需要遍历整个堆去查询目标元素，时间复杂度是O(n)，因为堆的结构在逻辑上是这样的：
在实际实现中一般是使用一个数组来模拟：
也就是除了最大值（大顶堆）或最小值（小顶堆），其他元素其实是没有排序的，因此没办法通过二分查找的方式快速定位。
但是我们经常有一种场景，需要堆的快速求最值的性质，又需要能够支持快速的随机访问元素，特别是删除元素。
比如延迟任务的场景，我们可以使用堆对任务的到期时间戳进行排序，从而实现到期任务自动执行，但是它没办法支持随机删除一个延迟任务的需求。
下面将介绍一种支持O(log(n))随机删除元素的堆。
原理
数据结构
一种能够快速随机访问元素的数据结构是map，map如果是哈希表实现则能够在O(1)的复杂度下随机访问任何元素，而heap在知道要删除的元素的下标的情况下，也可以在O(log(n))的复杂度删除一个元素。因此我们可以结合这两个数据结构，使用map来记录heap中每个元素的下标，使用heap来获取最值。
比如对于上面的堆，我们首先给每个元素添加一个Key，这样我们才能够使用map：
然后我们使用map记录每个key对应的下标：
随机访问
这时候比如我们最简单的随机访问一个元素C，那么就是从map[C]得到元素在heap里面的index=2，因此可以拿到元素的值。
index = m[C] // 获取元素C在heap的下标
return h[index] // 获取index在heap的值
删除
而如果我们要删除元素C，我们也是从map[C]得到元素在heap里面的index=2，然后把index为2的元素和堆最后一个元素交换，然后从index=2向上和向下调整堆，也就是：
index = m[C] // 获取元素C在heap的下标
swap(index, n - 1) // 和最后一个元素交换
pop() // 移除最后一个元素，也就是元素C
down(index) // 从index向下调整堆
up(index) // 从index向上调整堆
map里面的元素index维护
上面使用的swap(i, j)和pop()操作都会影响到map里面元素的index，其实还有push(k, v)操作也会影响元素的index。
对于swap(i, j)来说需要交换两个元素的index：
h[i], h[j] = h[j], h[i] // 交换堆中两个元素
m[h[i].Key] = i // 交换map元素索引
m[h[j].Key] = j // 交换map元素索引
pop()需要删除元素的索引：
elem = h.removeLast() // 移除最后一个元素
m.remove(elem.Key) // 移除元素索引
push(k, v)需要添加元素索引：
m[key] = n // 添加元素索引
h.addLast(Entry(K, V)) // 添加元素到堆
这样其他操作就不需要维护map里面的索引问题了，保持和正常的堆的实现逻辑基本一致。
Golang实现
由于这个数据结构使用到了map和heap，因此起了一个比较短的名字叫meap，也就是m[ap]+[h]eap。
数据结构
其中主要就是一个heap和一个map，由于我们也需要从heap到map的操作，因此heap里面每个元素Entry都记录了Key，这样就可以从heap快速访问到map里面的元素，实现map里面index的修改。
LessFunc主要用于比较两个元素大小。
type Meap[K comparable, V any] struct {
h []Entry[K, V]
m map[K]int
lessFunc LessFunc[K, V]
}
type Entry[K comparable, V any] struct {
Key K
Value V
}
type LessFunc[K comparable, V any] func(e1 Entry[K, V], e2 Entry[K, V]) bool
移除堆顶元素
这里和正常的堆的逻辑是一样的，也就是把堆顶元素和最后一个元素交换，然后调整堆，移除堆中最后一个元素。
func (h *Meap[K, V]) Pop() Entry[K, V] {
n := h.Len() - 1
h.swap(0, n) // 堆顶和最后一个元素交换
h.down(0, n) // 调整堆
return h.pop() // 移除堆中最后一个元素
}添加元素
这里的参数和普通的堆有一点区别，也就是我们有Key和Value，因为map必须使用一个Key，因此多了一个Key参数。
由于有map的存在，我们可以先判断元素是否已经存在，如果存在则设置Value然后调整堆即可。
如果不存在则添加元素到堆的最后，然后调整堆。
func (h *Meap[K, V]) Push(key K, value V) {
// 如果堆中已经包含这个元素
// 更新值并调整堆
if h.Contains(key) {
index := h.m[key] // 元素在堆中下标
h.h[index].Value = value // 更新堆中元素值
h.fix(index) // 向上向下调整堆
return
}
// 否则添加元素
h.push(key, value) // 添加元素到堆的最后面
h.up(h.Len() - 1) // 向上调整堆
}移除元素
我们首先通过key定位元素在堆中下标，然后把这个下标和堆最后一个元素交换，调整堆，最后把堆最后一个元素移除。
func (h *Meap[K, V]) Remove(key K) {
i, ok := h.m[key] // 获取元素在堆中下标
if !ok { // 如果元素不存在则直接返回
return
}
n := h.Len() - 1 // 最后一个元素索引
if n != i { // 如果被移除的元素就是堆中最后一个元素，则没必要调整了，直接移除即可
h.swap(i, n) // 和最后一个元素交换
if !h.down(i, n) { // 向下调整
h.up(i) // 向上调整
}
}
h.pop() // 移除堆中最后一个元素
}push()、pop()和swap()
涉及到调整map中index的操作都集中到这三个操作之中：
// swap两个元素的时候
// 两个元素在map里的下标也要交换
func (h *Meap[K, V]) swap(i, j int) {
h.h[i], h.h[j] = h.h[j], h.h[i] // 交换两个元素
h.m[h.h[i].Key] = i // 更新索引
h.m[h.h[j].Key] = j // 更新索引
}
// 添加一个元素到堆的末尾
func (h *Meap[K, V]) push(key K, value V) {
h.m[key] = h.Len() // 添加索引
h.h = append(h.h, Entry[K, V]{ // 添加元素到堆尾
Key: key,
Value: value,
})
}
// 从堆的末尾移除元素
func (h *Meap[K, V]) pop() Entry[K, V] {
elem := h.h[h.Len()-1] // 堆尾元素
h.h = h.h[:h.Len()-1] // 移除堆尾元素
delete(h.m, elem.Key) // 删除堆尾元素索引
return elem
}时间复杂度
上面Golang实现中关键操作的时间复杂度：
| 操作 | 时间复杂度 | 描述 |
|---|---|---|
| Push() | O(log(n)) | 添加元素 |
| Pop() | O(log(n)) | 移除堆顶元素 |
| Peek() | O(1) | 获取堆顶元素 |
| Get() | O(1) | 获取元素 |
| Remove() | O(log(n)) | 删除元素 |
总结
map的引入解决了heap无法随机删除的问题，从而能够解决更多的最值问题。其实还有其他的数据结构也能够高效的解决最值问题，比如红黑树能够在O(log(n))获取最大最小值，zset也可以在O(log(n))的复杂度下获取最值，而且它们也是能够支持随机删除。当然如果你所使用的语言不支持红黑树或者zset，那么使用map+heap实现也是可以的，毕竟实现一个可删除的堆比实现一个红黑树或者zset容易很多，而且meap获取最值的Peek()操作的时间复杂度是O(1)。
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