堆的操作的複雜度

堆的兩種操作所花的時間都和樹的深度成正比.因此,如果一共有n個元素,那麼每個操作可以在o(logn)時間內完成.

堆的實現

1.左兒子的編號是自己的編號*2+1

2.右兒子的編號是自己的編號*2+1

push和pop的實現:

1

int heap[max],sz=0;2
3void push(intx)4
19}2021
intpop()
2244 heap[i]=x;
45return
ret;
46 }

程式語言的標準庫:

實際上,大部分情況並不需要自己實現堆.在許多程式語言的標準中,都包含了優先佇列的高效實現.例如在c++中,stl裡的priority_queue就是其中之一.不過需要注意的是,priority_queue與上面講的優先佇列有所不同,取出數值得到的是最大值.

1 #include 2 #include 3

using
namespace
std;45
intmain()621
return0;
22 }

建堆的時間複雜度計算

現在常有兩種建堆的方法，而這兩種方法又有著不同的時間複雜度。下面分別陳述 1 自頂向下的建堆方式 這種建堆的方法具有o n log2n 的時間複雜度。從根結點開始，然後乙個乙個的把結點插入堆中。當把乙個新的結點插入堆中時，需要對結點進行調整，以保證插入結點後的堆依然是大根堆。如下圖所示，是採用自頂向...

演算法的複雜度 時間複雜度與空間複雜度

通常，對於乙個給定的演算法，我們要做 兩項分析。第一是從數學上證明演算法的正確性，這一步主要用到形式化證明的方法及相關推理模式，如迴圈不變式 數學歸納法等。而在證明演算法是正確的基礎上，第二步就是分析演算法的時間複雜度。演算法的時間複雜度反映了程式執行時間隨輸入規模增長而增長的量級，在很大程度上能很...

演算法的複雜度 演算法的時間複雜度和空間複雜度

在一次筆試題目中，發現了自己對於演算法的時間複雜度問題上並沒有完全清晰這個概念和計算方法，故上網尋找到比較好的詳細介紹來學習。演算法的時間複雜度和空間複雜度合稱為演算法的複雜度。1.時間複雜度 1 時間頻度 乙個演算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機執行測試才能知道。但我們不可能也...