資料結構與演算法 二項佇列與二叉堆的比較

2021-10-03 03:43:24 字數 482 閱讀 6702

二叉堆確實是入門級的重要資料結構了,而二項佇列也是慢慢要去掌握的一種支援高效合併的優先佇列實現。本文稍作比較,望拋磚引玉。

基本操作

insert(平均)

deletemin/deletemax

merge

二項佇列

o(1)

o(logn)

o(logn)

二叉堆:

o(1)

o(logn)

o(n)

不難看出,二項佇列merge操作優勢明顯。

說明:二叉堆插入也是 o(1) 這點,我其實原本不太敢寫,因為網搜確實都寫是o(logn),但大家這麼想就能理解了(因為我們說的是平均情況):

二叉堆建堆的時間複雜度是o(n),除以逐一插入的n個元素,就平均是o(1)。

準確地說,o(logn)其實是最壞情況。

對於二項佇列而言,它可以彌補二叉堆的在合併操作上的「低效」。

資料結構與演算法 二叉堆

核心操作是sift up,和sift down,其他所有操作都是建立在這兩個核心操作的基礎上的,事實上所有的堆結構都可以使用這兩個操作。const int maxsize 10001 int size 0 int min heap maxsize 0號單元不使用,因為如果使用0單元,則k 2無法找到...

資料結構與演算法 二叉堆

二叉堆本質上是一種完全的二叉樹,它分為兩個型別。1.最大堆 2.最小堆 什麼是最大堆?最大堆的任何乙個父節點的值,都大於或等於它左 右孩子節點的值。什麼是最小堆?最小堆的任何乙個父節點的值,都小於或等於它左 右孩子節點的值。二叉堆的根節點叫做堆頂。最大堆和最小堆的特點決定了 最大堆的堆頂是整個堆中的...

資料結構與演算法 01 二叉堆

保證父節點優先順序始終高於子節點。插入 判斷父子節點的優先順序 刪除 查詢 直接返回根節點的值 tip 根節點下標從1開始 include define max 1000000 using namespace std int heap max 10 int n,cnt 0 cnt為堆中元素個數 sh...