最小堆
# 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：
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：
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：
