3. 优先队列 4. 参考文献 1. 二叉堆 1.1 堆简介 二叉堆是一个完全二叉树,分为最大堆和最小堆。在最大堆中,父节点的值大于等于其左右子节点的值,即最大堆中根节点的值最大。在最小堆中,父节点的值小于等于其左右子节点的值,即最小堆中根节点的值最小。 本文以最大堆为例。 ...
}//向堆中添加数据并调整为最小堆voidAdd_and_Adjust(HeapNode * heap,intarr[],intlen){//添加数组元素到堆,顺序添加就可以了inti =0;for(0;i<len;i++){ heap->Arr[i] =arr[i]; }//赋值堆的成员个数:用于处理左右节点是否存在的判断heap->Size =i;//调整堆为最小堆:自下往上intj =0;for...
二叉堆又可分为大堆(max-heap)和小堆(min-heap),大堆中父节点(parent node)数值均大于子节点(child node)数值,小堆则相反,这样可以保证树中最大的元素(或最小)的元素存储在堆顶(根节点)。 二叉堆能保证树中最大的元素处在堆顶,这与优先队列要求优先级最高的元素排在队首相似,因此可以使用二叉堆来实现优...
优先队列(Priority Queue) 特殊的“队列”,取出元素的顺序是依照元素的优先权(关键字)大小,而不是元素进入队列的先后顺序。 如果采用数组、链表、有序数组或有序链表实现优先队列: 数组: 插入:元素总是插入尾部~o(1) 删除:查找最大(或最小)关键字~o(n);从数组中删去需要移动元素~o(n) 链表: 插入:元素总...
二叉堆的根结点叫做堆顶,最大堆的堆顶是这个堆中的最大值,最小堆的堆顶是这个堆中的最小值。 (2)二叉堆代码结构 二叉堆的存储方式不是链式结构,而是用顺序存储的,因为这个二叉堆就是一个完全二叉树,用数组存储也是合理利用空间。 这里以最小堆为例介绍,优先队列是最大堆,这样两个都可以介绍了。
优先队列(priority queue)可以在 O(1) 时间内获得最大值,并且可以在 O(logn)时间内取出 最大值或插入任意值。 优先队列常常用堆(heap)来实现。堆是一个完全二叉树,其每个节点的值总是大于等于子 节点的值。实际实现堆时,我们通常用一个数组而不是用指针建立一个树。
DeleteMin(删除最小者):找出、返回和删除优先队列中的最小元素.等价于队列中 Dequeue(出队). 6.2 一些简单的实现 使用一个简单链表再表头以 $ O(1) $ 执行插入操作,并遍历该链表以删除最小元,这需要 $ O(N) $ 的时间. 另一种方法,始终让表表示排序转台,这会使得插入操作花费 $ O(N) $ 时间,而 Del...
优先队列算法是一种数据结构,它可以在队列中存储具有优先级的元素,并确保在队列中优先级最高的元素最先被处理。优先队列算法通常使用堆数据结构来实现,堆是一种特殊的树形数据结构,它满足父节点的值总是大于或小于它的子节点的值,这取决于我们是使用最大堆还是最小堆。
1 二叉堆结构：完全二叉树，可以用数组来表示。设根节点序号为n，则左右两个子节点序号分别为2n,2n+1。其中最小堆定义为父结点的值总是小于或等于任何一个子节点的键值。我们用二叉堆结构来实现优先队列，定义优先队列结构体如下所示： 2 初始化优先队列：需要传递队列的容量作为参数。因为数组的序号从0开始，...
利用这个特点,我们可以根据元素值的大小来设置优先级,值最大/最小的拥有最高的优先级。这样,我们就可以快速地获取队列中最大/最小的元素。这篇文章我将着重比较三种常见的,构造优先队列的数据结构 - Binary Heap(二叉堆), Leftist Heap(左倾堆)和Skew Heap(斜堆)。