هرم (ساختمان داده)

در علوم رایانه، هرم (Heap) داده ساختاری است که بر اساس درخت‌ها پیاده‌سازی می‌شود. هرم یک داده ساختار بهینه برای پیاده‌سازی یک داده گونه انتزاعی(abstract data type) به نام صف اولویت دار است. هرم‌ها می‌توانند به شکل‌های مختلفی پیاده‌سازی شوند. یکی از رایج‌ترین پیاده‌سازی‌ها، هرم دودویی است که با استفاده از درخت دودویی مدل می‌شود.

هرم دودویی دو نوع دارد:
 هرم بیشینه (Max heap)
 هرم کمینه (Min heap)

برای الگوریتم مرتب‌سازی هرمی از هرم بیشینه و برای پیاده‌سازی صف اولویت دار معمولاً از هرم کمینه استفاده می‌شود.

در هر دو نوع، مقادیر گره‌ها از خاصیت هرم پیروی می‌کنند. خاصیت هرم بیشینه این است که به ازای هر گره، مقدار موجود در والدش (parent) در صورت وجود بزرگتر مساوی با مقدار آن گره است؛ بنابراین عنصر بیشینه در ریشه درخت (root) قرار دارد.
بندانگشتی|285x285پیکسل|ساخت هرم بیشینه دودویی متناظر با یک آرایه
خاصیت هرم کمینه، برعکس هرم بیشینه است به این صورت که به ازای هر گره، مقدار موجود در والدش (parent) در صورت وجود کوچکتر مساوی با مقدار آن گره است؛ بنابراین عنصر کمینه در ریشه درخت (root) قرار دارد.
بندانگشتی|284x284پیکسل|اعداد بالای هر گره، اندیس آن در آرایه است.
در هرم‌های دودویی روابطی بین اندیس هر گره (i)، والد ((parent(i)، فرزند چپ ((left(i) و فرزند راست ((right(i) آن در آرایه مرتب شده وجود دارد:
 [ Parent(i) = arr[ (i-1) / 2
بندانگشتی|286x286پیکسل|نحوه قرارگیری عناصر هرم دودویی بیشینه در آرایه
 [ Left(i) = arr[ (2*i) + 1
 [ Right(i) = arr[ (2*i) + 2

اگر هرم را به چشم یک درخت ببینیم ارتفاع ( height ) برای هر گره ، اندازه طولانی‌ترین مسیر نزولی از آن گره تا یکی از برگ‌ها و ارتفاع هرم معادل با ارتفاع گره ی ریشه خواهد بود .بنابراین در هرمی دودویی متشکل از n عنصر ، ارتفاع هرم ( Θ( log n است. همچنین عمق (depth) هر گره برابر با طول مسیر از آن گره تا گرهٔ ریشه و عمق هرم معادل با عمق آخرین لایه از برگ‌ها خواهد بود.

توابعی که بر روی هرم‌ها پیاده‌سازی می‌شوند عبارتند از:

 توابع پایه 
 find-max و find-min: بیشترین عنصر هرم بیشینه یا کمترین عنصر هرم کمینه را برمی‌گرداند.
 insert: یک گرهٔ جدید را به هرم اضافه می‌کند.
 extract-max یا extract-min: پس از حذف عنصر کمینه در هرم کمینه (یا حذف عنصر بیشینه از هرم بیشینه) از هرم، آن را برمی‌گرداند.
 delete-max یا delete-min: ریشهٔ هرم (عنصر بیشینه در هرم بیشینه یا عنصر کمینه در هرم کمینه) را پاک می‌کند.
 replace: عنصر ریشه را pop می‌کند و به‌جای آن یک گره جدید push می‌کند.

 توابع ایجاد 
 create-heap: که یک هرم خالی می‌سازد.
 heapify: هرم متناظر با آرایه داده شده را تشکیل می‌دهد.
 merge: دو هرم را ترکیب می‌کند و یک هرم جدید می‌سازد که عناصر هر دو را داشته باشد و هرم‌های اولیه نیز حفظ می‌شوند.
 بندانگشتی|280x280پیکسل|جایگزین=|نمونه ای از هرم دودویی کمینهmeld: دو هرم را ترکیب می‌کند و یک هرم جدید می‌سازد که عناصر هر دو را داشته باشد؛ سپس دو هرم اولیه حذف می‌شوند.

 توابع بازرسی 
 size: تعداد گره‌های هرم را برمی‌گرداند.
 is-empty: اگر هرم خالی باشد true و در غیر این صورت false برمی‌گرداند.

 توابع داخلی 
 increase-key یا decrease-key: مقدار یک گره در هرم را به روز می‌کند.
 max-heapify-up یا min-heapify-down: تا جایی که نیاز باشد یک گره را در هرم بالا یا پایین می‌برد (پس از insert و delete و replace)

داده ساختار هرم نباید با مفهوم Heap که برای اختصاص پویای حافظه به کار می‌رود اشتباه شود. بعضی از زبان‌های برنامه‌نویسی مانند لیسپ برای این شیوهٔ اختصاص حافظه از داده ساختار هرم استفاده می‌کنند. هرم‌ها معمولاً به صورت آرایه پیاده‌سازی می‌شوند و نیاز به اشاره گر ندارند.Build_Max_Heap(A)
   A.heap-size = A.length
   for i = [A.length / 2] downto 1
      Max-Heapify( A , i )Max-Heapify(A,i)
   l = Left(i)
   r = Right(i)
   if l <= A.heap-size and A[l] > A[i]
      largest = l
    else
      largest = i
    if r <= A.heap-size and A[r] > A[largest]
       largest = r
    if largest != i
       exchange A[i] with A[largest]
       Max-Heapify( A , largest )
بندانگشتی|270x270px|نمونه ای از هرم فیبوناچی|جایگزین=

 انواع هرم 

 هرم ۲–۳
 بیپ:en:Beap Beap
 هرم دودویی
 هرم فیبوناچی
 هرم چپ‌گرا:en:Leftist tree Leftist heap
 هرم اریب:en:Skew heap Skew heap
 هرم بی:en:B heap B heap
 هرم دو جمله ای:en:Binomial heap Binomial heap
 هرم مبنایی:en:Radix heap Radixheap

 مقایسهٔ محدودیت‌های نظری انواع هرم 
پیچیدگی زمانی تعدادی از انواع هرم برای تابع‌های مختلف در جدول زیر آمده‌است. خانه‌های ستاره دار نشان دهندهٔ زمان سرشکن است و خانه‌هایی که دو ستاره دارند نشاند دهندهٔ این است که n اندازهٔ هرم بزرگتر است.

Operation Binary Binomial Fibonacci heap Pairing heap Brodal queue create-heap Θ(۱) Θ(۱) Θ(۱) ? O(1) findMin Θ(۱) O(log n) Θ(۱) O(1)* O(1) deleteMin Θ(log n) Θ(log n) O(log n)* O(log n)* O(log n) insert Θ(log n) O(log n) Θ(۱) O(1)* O(1) decreaseKey Θ(log n) Θ(log n) Θ(۱)* O(log n)* O(1) merge Θ(n) O(log n)** Θ(۱) O(1)* O(1)

 کاربردها 
داده ساختار هرم کاربردهای زیادی دارد که برخی از آنها عبارتند از:
 مرتب‌سازی هرمی: یکی از بهترین شیوه‌های مرتب‌سازی است که «درجا» (in place) انجام می‌شود و در بدترین حالت نیز مرتبه زمانی خطی دارد.
 الگوریتم انتخاب: برای یافتن عنصر بیشینه، کمینه، میانه و kامین عنصر در زمان خطی به کار می‌رود.
 الگوریتم‌های گراف: با استفاده از هرم به عنوان زمان بهینهٔ پیمایش، زمان اجرا به صورت چند جمله‌ای کاهش می‌یابد. این الگوریتم‌ها برای مواردی مانند الگوریتم پریم و الگوریتم دیکسترا استفاده می‌شوند.
 صف اولویت دار: برای پیاده‌سازی صف اولویت دار معمولاً از هرم کمینه استفاده می‌شود.

 پیاده‌سازی 
 هرم معمولاً با استفاده از آرایه پیاده‌سازی می‌شود و در این روش، رابطهٔ والد و فرزند از طریق اندیس‌های آرایه مشخص می‌گردد. این نوع پیاده‌سازی باعث کاهش سربار حافظه و افزایش کارایی عملیات درج و حذف می‌شود.

در زبان برنامه‌نویسی ++C، کتابخانهٔ استاندارد توابعی برای کار با هرم فراهم می‌کند. توابعی مانند make_heap، push_heap و pop_heap امکان ایجاد، افزودن و حذف عناصر از هرم را بر پایهٔ یک آرایه فراهم می‌سازند. در این روش، داده‌ها ابتدا به‌صورت آرایه ذخیره شده و سپس به ساختار هرم تبدیل می‌شوند.

در زبان برنامه‌نویسی جاوا، کلاس PriorityQueue در بستهٔ java.util برای پیاده‌سازی هرم دودویی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این کلاس به‌طور پیش‌فرض به‌صورت کمینه‌هرم عمل می‌کند و امکان مدیریت عناصر بر اساس اولویت را فراهم می‌سازد.

در زبان پایتون، ماژول heapq برای کار با ساختار هرم ارائه شده است. این ماژول عملیات درج و حذف عنصر را با حفظ خاصیت هرم انجام می‌دهد و معمولاً برای پیاده‌سازی صف اولویت به کار می‌رود.

در زبان برنامه‌نویسی PHP نیز توابعی مانند SplMinHeap و SplMaxHeap برای پیاده‌سازی کمینه‌هرم و بیشینه‌هرم در دسترس هستند. این توابع امکان مدیریت داده‌ها بر اساس اولویت را در برنامه‌های PHP فراهم می‌کنند
 ++C: در کتابخانهٔ این زبان برنامه‌نویسی تابع‌هایی مانند make_heap, push_heap و pop_heap برای هیپ‌ها پیاده‌سازی شده‌است. در این توابع، داده‌ها به صورت آرایه داده می‌شوند و از تبدیل array-to-heap استفاده می‌شود.
 Java: در جاوا ۲ برای پیاده‌سازی هیپ دوتایی از کلاس java.util.PriorityQueue<E> استفاده می‌شود.
 پایتون (زبان برنامه‌نویسی): در این زبان از ماژول heapq استفاده می‌شود که یک هیپ دودویی را به کمک یک صف اولویت دار پیاده‌سازی می‌کند.
 PHP: که دو تابع SplMaxHeap و SplMinHeap را برای پیاده‌سازی maxheap و minheap دارد.
 Perl: از سیپن برای پیاده‌سازی هیپ‌های فیبوناتچی و دوتایی استفاده می‌کند.
 Go: این زبان یک بستهٔ هیپ دارد که در پیاده‌سازی از آن استفاده می‌کند.

 منابع 

[[[:en:Binary|heap:]]]

رده:هرم‌ها (علوم رایانه)
رده:ساختمان داده
رده:درخت‌های دودویی