【编程珠玑】第十四章 堆(排序,优先级队列)

一,堆

       1)堆:任何结点的值都小于或等于其孩子的值的完全二叉树为小根堆

                    任何结点的值都大于或等于其孩子的值的完全二叉树为大根堆

      为了方便使用完全二叉树的性质,数组从下标1开始。

            这样:leftChild = 2*i ;  

                       rightChild = 2*i + 1 ;  

                       parent = i/2 ; 

                       null   i < 1  or  i > n


       2)堆算法分析

            堆排序的最坏时间复杂度为O(nlogn)。堆序的平均性能较接近于最坏性能。

       由于建初始堆所需的比较次数较多,所以堆排序不适宜于记录数较少的文件。
       堆排序是就地排序,辅助空间为O(1)

            堆排序是不稳定的

  

       3)堆实现

            【特别注意】堆不一定是完全二叉树但是一般采用完全二叉树,主要是利于存储和运算。堆排序作用在数组上

                                  

             初始建立堆:

                        给一个数组,将数组看做完全二叉树。

                        从最后一个非叶结点(length/2,下标从1开始),直到第一个结点a[1],向上调整建立堆。

             排序和堆调整

                        将第一个值a[1] 跟最后一个值交换,然后对 a[1] 调整堆(此时数组长度调整为length-1)


            【注意】这里初始建堆,只考虑已经有n个元素,向下调整建堆就可以搞定。

                           但是对于insert(t)怎么办? 采用向上调整堆的策略。详细见下文优先队列。

       4)源码

#include"stdio.h"
inline void swap(int &a,int &b)
{
	int temp=a;
        a=b;
        b=temp;
	
}
void HeapAdjust(int array[],int i,int nLength)//自顶向下调整堆
{
	int nChild;
	int nTemp;//赋值为待调整的 节点
	 
	for(nTemp=array[i];2*i<nLength;i=nChild)//2*i<nLength说明还有左孩子
	{
		nChild=2*i;//左孩子  
			
		/*一共两个子节点的话得到 较大的一个*/		   
		if(nChild<nLength-1&&array[nChild+1]>array[nChild])//nChild<nLength-1 判断到头没有
		      ++nChild;
		   
		    /*如果较大子节点大于父节点  将子节点 调整到父节点*/
		if(nTemp<array[nChild])
		      array[i]=array[nChild];
		else
		      break;//这个地方不加 会出错  第一个会输出第二个 
		      
                array[nChild]=nTemp;//子节点 等于父节点 (不执行break)
	} 
}
void HeapSort(int a[],int length)
{
	/*初建堆 */
    for(int i=length/2;i>0;--i)//从最后一个 非叶子节点调整 (这里的  i是下标) 
	   HeapAdjust(a,i,length);
   
    for(int i=length;i>1;--i)
    {
       	  swap(a[1],a[i]);	/*第一个最大元素跟最后一个交换*/

       	  HeapAdjust(a,1,i);//调整堆 (注意 length=i  由于堆是逐渐变小的)
    }
	
}
int main()
{
	int a[10]={0,1,2,5,3,8,4,7,6};
	HeapSort(a,8);
	 
	for(int i=1;i<9;i++)
	   printf("%d\n",a[i]);
	return 0;
}


二,优先队列

        1)优先队列是0个或多个元素的集合,每个元素都有一个优先权或值,对优先队列执行的操作有1) 查找; 2) 插入一个新元素; 3) 删除.

              在最小优先队列(min priorityq u e u e)中,查找操作用来搜索优先权最小的元素,删除操作用来删除该元素;

              对于最大优先队列(max priority queue),查找操作用来搜索优先权最大的元素,删除操作用来删除该元素.

              优先权队列中的元素可以有相同的优先权,查找与删除操作可根据任意优先权进行.

            

        2)优先队列实现

              初始化一个数组,向空数组依次插入元素,每插入一个元素向上调整一次堆。

              删除元素,将第一个元素跟最后一个元素交换,并向下调整堆

   

        3)代码实现

#include <iostream>
using namespace std;


template<class T>

class priqueue {
private:
	int	n, maxsize;
	T	*x;
	void swap(int &i, int &j)//根据坐标交换数组元素的值
	{	T t = i; i = j; j = t; }
public:
	priqueue(int m)//初始化数组
	{	maxsize = m;
		x = new T[maxsize+1];
		n = 0;
	}
        
	void insert(T t)
	{	int i, p;
		x[++n] = t; //插入的元素放到最后
		for (i = n; i > 1 && x[p=i/2] > x[i]; i = p)    
                    swap(x[p], x[i]);
               
	}
        
	T extractmin()//向下调整堆
	{	           
                int i, c;
		T t = x[1];
		x[1] = x[n--];
                
		for (i = 1; (c=2*i) <= n; i = c) {
			if (c+1<=n && x[c+1]<x[c])
				c++;
			if (x[i] <= x[c])
				break;
			swap(x[c], x[i]);
		}
                
		return t;
	}
        void print(int n)
        {
                for (int i = 1; i < n; i++) //输出堆
                        cout << x[i] << " ";
        }
        
};

template<class T>
void pqsort(T v[], int n)//先初始化一个数组,然后插入建立一个堆
{	priqueue<T> pq(n); 
	int i;
	for (i = 0; i < n; i++)
        
            pq.insert(v[i]);
       
        cout<<"输出排序后的堆:";
        pq.print(n);
}


int main()
{	const int	n = 10;
	int	i, v[n];
 
        /*以下是通过向上调整堆 建立一个10个元素的堆*/
	for (i = 0; i < n; i++)
		v[i] = n-i;      
	pqsort(v, n);
        
        
	
	
        cout<<"\n执行插入和删除操作(输入0代表删除最小值,输入其他代表插入)"<<endl;
	priqueue<int> pq(100);
        int count=0;
	while (cin >> i)
		if (i == 0)
                {
                    if(count)
                        cout <<"删除的最小元素为:"<<pq.extractmin() << "\n";
                    else
                        cout<<"请先插入元素"<<endl;
                }
			
		else
                {
                    pq.insert(i);
                    count++;
                }
			
	
	return 0;
}


三,习题

       1)为了提高向上调整堆的速度,在x[0] 放置哨兵=当前插入的元素。省去了每次都判断  i>1

             向上调整堆结束:x[p] <= x[i]  

 

void insert(T t) //向上调整堆
	{	int i, p;
		x[++n] = t; //插入的元素放到最后
                
                x[0]=t;
                
		for (i = n;  x[p=i/2] > x[i]; i = p)    
                    swap(x[p], x[i]);
               
	}

        4)a.构造哈夫曼树时候,需要选取当前数组的两个最小值,删除两个最小值,并将计算之和插入原来数组。

                 采用堆,初建堆,两次调用选取最小值的函数。计算之和之后,调用插入堆并调整堆


             b.如果将较小浮点数和较大浮点数相加可能造成丢失精度。所以每次取最小的两个相加。然后将和插入数组集合。最后剩下一个就是所有浮点数的和


             c.典型的topK


             d.将所有小文件 要插入的当前值组成一个堆。

                 取堆最小值,插入排序数组。调整堆。然后插入该小文件下一个元素(无后继则不操作)


        5)剩余容量组成堆,权值升序插入堆


        6)求指教(没看懂)


        7)求指教(没看懂)



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