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C++實現優先佇列的範例詳解

2022-06-18 18:01:25

前言

首先,啊,先簡單介紹一下優先佇列的概念,學資料結構以及出入演演算法競賽的相信都對佇列這一資料結構十分熟悉,這是一個線性的資料結構.

針對佇列這一特殊資料結構,有時需考慮佇列元素的優先順序的關係,即根據使用者自定義的優先順序排序,出隊時優先彈出優先順序更高(低)的元素,優先佇列能更好地滿足實際問題中的需求,而在優先佇列的各種實現中,是一種最高效的資料結構。

什麼是堆

堆是一顆具有特定性質的二元樹,堆的基本要求就是堆中所有結點的值必須大於或等於(或小於或等於)其孩子結點的值,這也稱為堆的性質,我們也叫堆序性;堆還有另一個性質,就是當 h > 0 時,所有葉子結點都處於第 h 或 h - 1 層(其中 h 為樹的高度,完全二元樹),也就是說,堆應該是一顆完全二元樹;

如下:

根據兩種堆序性,我們將堆分為兩類,即根節點權值≥子節點權值的我們叫大根堆根節點權值≤子節點權值的我們叫小根堆。道理簡單,就不做圖演示了。

上文所述,優先佇列是由一個堆維護的,堆序性正對應了優先佇列的優先順序。由此,優先佇列就並不是一個線性的資料結構,其所有操作都是logn的時間複雜度。

瞭解完堆與優先佇列的關係,我們就可以開始討論如何實現優先對列了。

堆的儲存方式

我們將一個堆從上到下從左到右(實際上這個順序也是堆一般的討論模式),從0開始給每個節點編號。如下圖:

然後按照順序儲存進一個線性的陣列之中,那麼這就算儲存好了~

簡不簡單?意不意外?是不是最開始想到的是遞迴生成樹?但實際上因為堆序性的存在,我們並不需要那麼複雜的儲存方式~

同樣的道理,我們反過來用一個陣列建堆,也就是如上操作的逆操作而已。

問題就來了,如何用一個無序的陣列來建堆呢?這就要談到維護堆序性的兩種操作——上浮,下沉。

維護堆的方法

1、上浮操作

首先將一個無序的陣列按下標標號,然後開始進行前方所說的建堆操作,我們建堆的過程便是主要用到上浮操作,每操作一步就要與父節點比較,如果大於(此處以大根堆為例子)父節點,則與父節點進行交換,然後跳轉到交換後的位置,繼續與父節點進行比較,直到不大於父節點後,就算完成了一次調整。光說肯定有些童鞋無法想象得那麼明白,下面放圖!

這裡用陣列a[6] = {3,5,8,9,1,2}做模板,別多想,很隨機的數位罷了。

第一步,將下標為0的節點做根節點,就是3啦~

第二步,將下標為1的節點也就是5作為3的左孩子~

很明顯啊,5要比它的父節點3要大,那麼,交換位置~

再看5並沒有比它小的根節點了,那麼繼續下一步~

第三步,將下標為2的節點也就是8,放在5的下邊作為右孩子~

很明顯哦,8比它的父節點大,那麼~,交換位置~ 

很明顯,8並沒有比它更小的父節點了,那麼繼續下一步~

再接下去我就不講了,很簡單,序號從上到下從左到右。

那麼任一的一個節點如果它足夠大(小),就一定會最底下一層爬到最大的根節點,是不是上浮呢,生動而形象,在建堆的時候每插入一個元素,就要對該元素進行一次上浮調整,將其放在正確的地方。 

相信聰明的童鞋已經發現了,同層的節點不存在任何的關係!!!甚至不同根節點的同層節點也不存在任何關係,每一個節點僅僅只是在其子堆中的最大值,即區域性最大值

2、下沉操作

該操作在佇列的基本操作,也就是彈出隊頂操作時所用,即刪除最大(小)根節點的操作。

原理也很簡單,將編號為0的節點與編號最大的節點權值互換,然後彈出編號最大的節點(此時即前一步的隊頂元素),此時再對隊頂節點進行下沉操作:

先與左子樹進行比較,按照堆序性交換,直到換回它應在的位置,此時所有區域性均為優先佇列,其也維護完成。

上圖:

這裡還是前面那個陣列,順便也給大家看看建堆後的亞子~

a[6] = {3,5,8,9,1,2}

第一步, 將編號為0的節點與編號最大的節點權值互換

即將9與2進行互換。

第二步, 彈出編號最大的節點(此時即前一步的隊頂元素)

即9

第三步, 對隊頂節點進行下沉操作

即先和8,5進行順序比較,按照優先順序,明顯與8互換,換完後如下

再與3先比較,無法交換再與1比較~最後應該是這個樣子的。

兩種操作方式也已經說完,這裡就會有童鞋問道,那麼如何在陣列中進行所謂的上浮下沉,操作呢? 

這裡就有一個很重要的知識了,就是父節點和子節點在陣列編號中的關係!

其實也並不難發現,根據堆的性質,有如下的關係:

設某個節點編號為i:

其父節點:dad = (i - 1) / 2

左/右子節點:left = 2 * i + 1

right = 2 * i + 2

這樣大家就可以將上浮、下沉操作的每一步在陣列中實現了!

附上程式碼

#include<iostream>
#include<cmath>
#include<stdlib.h>
#define bug cout<<"nug is here"<<endl;
#include<vector>
using namespace std;
typedef size_t ull;
 
 
//堆 
template<typename P>
class Heap{
	private:
		vector<int> heap_elem;//堆容器 
		ull heap_depth;//深度
		bool Priority; //優先順序
		ull heap_size; //容量
		
		void Up_adjust(int now);//上浮調整
		void Down_adjust(int now);//下沉調整 
		//now指代下標 
	public:
		//構造堆 
		enum{max_heap = true, min_heap = false};
		Heap(vector<P> &l, bool priority = max_heap){
			heap_size = l.size();
			heap_depth = log2(heap_size);
			Priority = priority;//設定優先順序 
			for(int i = 0;i < heap_size;i++){
				heap_elem.push_back(l[i]); 
				Up_adjust(i);//上浮調整
			} 
		}
		Heap(int a[], ull n, bool priority = max_heap){
			heap_size = n;
			heap_depth = log2(heap_size);
			Priority = priority;//設定優先順序 
			for(int i = 0;i < n;i++){
				heap_elem.push_back(a[i]);
				Up_adjust(i);//上浮調整
			}	
		}
		Heap(){
			heap_size = 0;
			heap_depth = 0;
			Priority = max_heap;
		};
	
	
		//堆的成員函數
		ull Depth(){
			return heap_depth;
		}
		ull Size(){
			return heap_size;
		}
		void Push(P x){
			heap_elem.push_back(x);
			++heap_size;
			heap_depth = log2(heap_size);
			swap(heap_elem[heap_elem.size() - 1], heap_elem[heap_size - 1]);//將加入的元素放入有效位 
			Up_adjust(heap_size - 1);
		} 
		void Pop(){
			heap_depth = log2(heap_size);
			swap(heap_elem[--heap_size], heap_elem[0]);//將第一個元素與最後一個元素交換,並且縮短有效位數 
			//其實這裡可以用vector的函數pop_back(),相應的上面的Push函數也不用換位置,但是這樣更快 
			Down_adjust(0);
		}
		P &Top(){
			return heap_elem[0];
		}
		void show_as_tree(){//以樹的形式輸出 
			int _size = max(log10(heap_elem[0]),log10(heap_elem[heap_size - 1])) + 1;
			ull max_size = (pow(2, heap_depth) * 2) * _size;
			ull _max_size = _size * pow(2, heap_depth + 1);
			int start = -1;
			for(int i = 0;i <= heap_depth;i++){
				max_size >>= 1;
				max_size++;
				if(i == heap_depth) cout<<heap_elem[++start];
				else printf("%*d",max_size,heap_elem[++start]);
				int w = pow(2, i);
				for(int j = 1;j < w && start < heap_size - 1;j++) printf("%*d",_max_size,heap_elem[++start]);
				_max_size >>= 1;
				_max_size++;
				printf("n");
				
				
			}
		
		}
		
		void show_as_array(){//陣列方式輸出 
				for(int i = 0;i < heap_size;i++) cout<<heap_elem[i]<<" ";
				cout<<endl; 
		} 
};
 
 
//上浮調整 
template<typename P>
void Heap<P>::Up_adjust(int now){
	if(Priority)
		while(now > 0 && heap_elem[now] > heap_elem[(now - 1) / 2]){//如果當前節點的權值比父親大 
			swap(heap_elem[now], heap_elem[(now - 1) / 2]);//交換 
			now =  (now - 1) / 2;
		}
	else
		while(now > 0 && heap_elem[now] < heap_elem[(now - 1) / 2]){
			swap(heap_elem[now], heap_elem[(now - 1) / 2]);
			now = (now - 1) / 2;
		}
}
 
//下沉調整 
template<typename P>
void Heap<P>::Down_adjust(int now){
	ull left = now * 2 + 1;
	ull right;
	while(left < heap_size){//能換的時候 
		left = now * 2 + 1;
		right = now * 2 + 2;
		if(Priority){
			if(heap_elem[now] < heap_elem[left]){//比左孩子小,下沉 
				swap(heap_elem[now], heap_elem[left]);
				now = left;
			}
			else if(right < heap_size){//比右孩子小,下沉 
				if(heap_elem[now] > heap_elem[right]){
					swap(heap_elem[now], heap_elem[right]);
					now = right;	
				}
				
			}
		}
		else{
			if(heap_elem[now] > heap_elem[left]){//比左孩子大,下沉 
				swap(heap_elem[now], heap_elem[left]);
				now = left;
			}
			else if(right > heap_size){//比右孩子大,下沉 
				if(heap_elem[now] < heap_elem[right]){
					swap(heap_elem[now], heap_elem[right]);
					now = right;	
				}
			}			
		}
	} 
}
 
int main(){
	int a[6] = {3,5,8,9,1,2}; 
	Heap<int> h(a, 6, true);
	//輸出堆 
	h.show_as_tree();
	
//	h.Push(12);
//	h.show_as_tree();
//	
//	h.Pop();
//	h.show_as_tree();
//	
//	cout<<h.Top()<<endl;
 
//	vector<int> a;
//	Heap<int> h(a, Heap<int>::max_heap);
//	for(int i=0;i < 10;++i)
//		h.Push(rand()%100);
//
//	h.show_as_tree();
	return 0;
}

按照前面那個陣列執行,結果如下:

是不是很神奇呢?

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