优先队列(堆)·二项队列

一、 定义

​ 我们知道,左式堆每次操作的时间界是\(O(logN)\)。二项队列支持合并、插入、删除最小值,每次插入的平均时间为常数时间,而最坏时间是\(O(logN)\)

​ 二项队列:

  • 不是一棵堆序的树,而是堆序的树的集合,成为森林
  • 森林的每棵树都是二项树(binomial tree)
  • 每个高度上至多存在一棵二项树。

二、 结构

结构图解:

  1. 高度为0的二项树是一棵单节点树,例如B0
  2. 高度为k的二项树\(B_k\)通过将一棵二项树\(B_{k-1}\)附接到另一棵二项树\(B_{k-1}\)的根上而构成。

结构描述:如上图

​ 二项树\(B_{k}\)由一个带有儿子\(B_{0}\)\(B_{1}\)\(B_{2}\),…,\(B_{k-1}\)的根组成!高度为k的二项树恰好有\(2^k\)个节点,而在深度\(d\)处的节点数是二项系数\(\binom{k}{n}\)。如果我们把堆序施加到二项树上并允许任意高度最多一棵二项树,那么就能够用二项树的集合表示任意大小的优先队列。例如大小为13的优先队列可以用森林\(B_3\)\(B_2\)\(B_0\)表示。可以记作1101,它不仅使用二进制表示了13的大小,而且也表达了这样的事实:在上述表示中,\(B_3\)\(B_2\)\(B_0\)出现,而\(B_1\)没有。

二项树组成的森林根二进制的关系:

数字13:森林表示为\(B_3\)\(B_2\)\(B_0\);二进制记录为1101。

数字10:森林表示为\(B_3\)\(B_1\);二进制记录为1010。

三、 操作

​ 二项队列中,最小元可以通过森林中所有的的树的根来找出。由于最多有\(logN\)棵不同的树,因此找到最小元的时间可以为\(O(logN)\)。如果我们记住最小元,并且在每次操作时更新它,那么可以直接操作最小元,时间为\(N\)

3.1、 合并

​ 合并两个二项队列在概念上是一个容易的操作。如下合并H1和H2。

合并图解:

  1. \(H_3\)是新的二项队列,由于\(H_1\)没有高度为0的树而\(H_2\)有,我们让\(H_2\)中高度为0的树作为\(H_3\)的一部分。然后将两个高度为1的二项树相加。
  2. \(H_1\)\(H_2\)的高度为1的二项树相加,让大的根成为小的根的子树,从而建立高度为2的二项树。
  3. 现在存在3棵高度为2的树,我们将合并其中2棵树,建立高度为3的二项树,这样,就只存在一棵高度为2,一棵高度为3,一棵高度为0的树组成的森林。

合并分析

​ 几乎使用任意合理的实现方法合并2棵树均花费常数时间,而总共存在\(O(lonN)\)棵二项树,因此合并操作的最坏情形时间\(O(logN)\)

关于时间界\(O(logN)\)

在N个节点组成的二项队列森林中,每个高度有且只有一棵树,很明显,高度\(h = logN\),而合并操作本身花费常数时间,总个数\(O(logN)\)。很容得到以上时间界。

​ 关于插入,插入其实就是合并一棵高度为0的二项树。关于插入的合并次数,如果元素将要插入的那个优先队列中不存在的最小二项树是\(B_i\),那么运行时间与\((i+1)\)成正比

关于插入的时间界:

为什么是\((i+1)\)的正比呢。假设:那么插入一个元素当作合并一个高度为0的二项树,记作\(C_0\)

\(i = 1\):森林中不存在\(B_1\),那么最小树则是\(B_0\),那么只需要合并\(B_0\)\(C_0\)就能得到一棵高度为1的树,作为\(B_1\)

\(i = 2\):森林中不存在$B_2 \(,那么最小树则是\)B_1 \(,第一次发生在\)B_0\(和\)C_0\(,得到\)C_1\(。第二次合并发生在\)B_1\(和\)C_1\(,得到\)B_2$。

依次类推,我们可以知道\(i\)就是需要合并的次数。而1是插入时间。得到上述时间描述。

3.1、 删除最小值(deleteMin)

​ 由于我们的二项队列中所有的二项树,均是堆序的。所以我们只需要比较所有树的根节点,就能找到最小值。关键在于,我们删除一棵高度为\(k\)的树的根节点,那么棵树会降级为多棵树,此时会打乱森林的顺序,我们需要重新整理森林里的树,重新得到二项队列。

删除图解:

  1. 删除二项队列H3中的最小值12,那么由H3解体得到\(H3-2\),和原来的高度为0和1的树得到的\(H3-2\)
  2. 得到2个二项队列:\(H3-1\)\(H3-2\)。现在要做的就是将这个队列合并
  3. 根据上文的合并法则,得到\(H4\)

删除最小值本质上就是组建二项堆+合并二项堆。所以时间界依然是\(O(logN)\)

关于这个时间界:

我们知道只要量级为改变,在大O模型中单纯的加减是不会影响我们对于时间算法的估计的。

四、 二项队列的实现

​ 最重要的操作是deleteMin和merge。deleteMin需要快速找到最小值,因此需要一般树的标准表示方法。该操作还要求各个儿子按照他们的子树的大小排序。

​ 合并树是我们需要将一棵树作为另一棵树的儿子被加到另一棵树上。由于这颗心树将是最大的子树,因此,以大小递减的方式保持这些子树是最好的。

实现方法:

  • 二项树的每一个节点将包含数据、第一个儿子以及右兄弟

  • 二项树中的各个儿子降秩次序排列。

    如图:

代码地址

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posted @ 2019-04-01 22:20  undifinedException  阅读(785)  评论(0编辑  收藏  举报