博客
关于我
【python刷题】二叉堆-优先级队列
阅读量:470 次
发布时间:2019-03-06

本文共 886 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

二叉堆是一种常用的数据结构,通常用于实现优先级队列(Priority Queue)。二叉堆可以分为大顶堆和小顶堆两种形式。在大顶堆中,队列中最大的元素总是可以快速从队列中删除,这使得它非常适合处理需要频繁获取最大值操作的场景。

下面,我们来看具体的代码实现。MaxPQ类的核心功能包括:

  • 父节点查找:通过传入节点的索引,可以找到其父节点的索引。
  • 左孩子查找:通过传入节点的索引,可以找到其左孩子节点的索引。
  • 右孩子查找:通过传入节点的索引,可以找到其右孩子节点的索引。
  • 插入元素:将一个新的元素插入到优先级队列中,并通过上浮操作(Up)维护队列的堆性质。
  • 删除最大元素:删除当前队列中的最大值,并通过下浮操作(Down)维护队列的堆性质。
  • 交换元素:用于堆性质维护时交换两个元素的位置。
  • 构建堆:将一个数组转换为堆结构,确保队列满足堆的性质。
  • 以下是通过MaxPQ类对数组[78, 83, 82, 80, 79, 65, 84]构建堆后的初始状态:

    初始的pq: [0, 84, 83, 82, 80, 79, 65, 78]

    执行第一次删除最大值操作后,队列变为:

    84[0, 83, 80, 82, 78, 79, 65]

    继续执行删除最大值操作后,队列变为:

    83[0, 82, 80, 65, 78, 79]

    再次删除最大值操作后,队列变为:

    82[0, 80, 79, 65, 78]

    继续删除最大值操作后,队列变为:

    80[0, 79, 78, 65]

    再次删除最大值操作后,队列变为:

    79[0, 78, 65]

    继续删除最大值操作后,队列变为:

    78[0, 65]

    插入67后,队列状态变为:

    插入67之后的pq: [0, 78, 65, 67]

    再次删除最大值操作后,队列变为:

    78[0, 67, 65]

    插入66后,队列状态变为:

    插入66之后的pq: [0, 67, 65, 66]

    最后一次删除最大值操作后,队列变为:

    67[0, 66, 65]

    通过上述操作可以看出,MaxPQ类能够高效地维护优先级队列的堆性质,支持快速插入和删除最大值操作。

    转载地址:http://xypbz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    numpy 数组 dtype 在 Windows 10 64 位机器中默认为 int32
    查看>>
    numpy 数组与矩阵的乘法理解
    查看>>
    NumPy 数组拼接方法-ChatGPT4o作答
    查看>>
    numpy 用法
    查看>>
    Numpy 科学计算库详解
    查看>>
    Numpy.fft.fft和numpy.fft.fftfreq有什么不同
    查看>>
    Numpy.ndarray对象不可调用
    查看>>
    Numpy.VisibleDeproationWarning:从不整齐的嵌套序列创建ndarray
    查看>>
    Numpy:按多个条件过滤行?
    查看>>
    Numpy:条件总和
    查看>>
    numpy、cv2等操作图片基本操作
    查看>>
    numpy中的argsort的用法
    查看>>
    NumPy中的精度:比较数字时的问题
    查看>>
    numpy判断对应位置是否相等,all、any的使用
    查看>>
    Numpy多项式.Polynomial.fit()给出的系数与多项式.Polyfit()不同
    查看>>
    Numpy如何使用np.umprod重写range函数中i的python
    查看>>
    numpy学习笔记3-array切片
    查看>>
    numpy数组替换其中的值(如1替换为255)
    查看>>
    numpy数组索引-ChatGPT4o作答
    查看>>
    numpy最大值和最大值索引
    查看>>