对优先队列的一些想法--笔记贴
2012-11-29 13:29
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先明确,优先队列的基本需求:访问最小元素。插入和删除的速度也要足够。
可以作为选择的数据结构:
1.链表。链表可以保证常量时间在表头插入,但是删除需要遍历链表。如果保持链表是排序的,即在插入的时候做些手脚,那么会使得插入操作时遍历链表,时间又上升到了O(N)。暂时弃之。
2.二叉搜索树。可以使得时间复杂度为O(logN),但是不够随机的情况之下,会使得时间复杂度变为O(logN),这时候的树变成了链表。
3.二叉堆。用数组实现。两个属性:结构属性和排序属性,使得它能胜任。这个也是典型的实现方法。
下面是deleteMin的具体实现:
可以作为选择的数据结构:
1.链表。链表可以保证常量时间在表头插入,但是删除需要遍历链表。如果保持链表是排序的,即在插入的时候做些手脚,那么会使得插入操作时遍历链表,时间又上升到了O(N)。暂时弃之。
2.二叉搜索树。可以使得时间复杂度为O(logN),但是不够随机的情况之下,会使得时间复杂度变为O(logN),这时候的树变成了链表。
3.二叉堆。用数组实现。两个属性:结构属性和排序属性,使得它能胜任。这个也是典型的实现方法。
下面是deleteMin的具体实现:
template <class T> void BinaryHeap<T>::deleteMin() { if(!isEmpty()) throw UnderflowException(); array[1] = array[HeapSize--];//将最后一个元素放到根部,再将容量减1;第0个元素是弃之不用的。 downPercolate(1);//调用向下调整函数,将heap重新调整成小根堆。 } template <class T> void BinaryHeap<T>::downPercolate(int parent) { T temp = array[parent]; int child; for(; child <= HeapSize; parent = child) { child = 2 * parent; if(child != HeapSize && array[child] > array[child+1]) child ++; if(array[child] < temp) array[parent] = array[child]; else break; } array[parent] = temp;//最后,填写temp }
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