算法模板:堆,最小生成树(Prim,Kruskal),快速幂

    • 堆一般以二叉堆的形式存在,也可以说是一个“优先队列”,堆中数据以一定顺序存放,比如小根堆(根节点小于子节点)

    • 堆涉及到的基本操作:

      • 上浮:新插入元素时在底,上浮到相应的位置
      • 下沉:删除元素时,删除最小元素(根节点),以堆底元素作为临时的root,然后进行下沉调整堆
    • 基本模板:

      • 堆结构:一个数组,heap[0]来存储堆中元素个数,heap[heap[0]]是堆底元素,heap[heap[0]/2]是堆底元素的父节点
      int heap[MAXN];
      
      • 上浮:
      void swim(int x) {
          int p = x >> 1;
          while(p>0 && heap[x]<heap[p]) {
              swap(heap[x],heap[p]);//子节点<父节点,则互换位置
              x = p;
              p = x >> 1;  //继续上浮
          }
      }
      
      • 下沉:
      void sink(int x) {
          int c = x << 1;
          while(c <= heap[0]) {
              if(c+1<=heap[0] && heap[c+1]<heap[c]) c++;
              if(heap[c] < heap[x]) {
                  swap(heap[c],heap[x]);
                  x = c;
                  c = x << 1;
              } else {
                  break;
              }
          }
      }
      
      • 插入:
      void insert(int x) {
         	heap[0] ++;
          heap[heap[0]] = x;
          swim(heap[0]);
      }
      
      • 删除
      void pop() {
          swap(heap[1],heap[heap[0]--]);
          sink(1);
      }
      
  1. 最小生成树

    • Prim && Kruskal :

      • Prim: 以连接节点的临边找最小值

      • Kruskal: 直接排序边

      • 稠密图用Prim,稀疏图用Kruskal

    • Prim :

      • 1、从任意一个顶点开始构造生成树,假设就从1号顶点吧, 首先将顶点1加入生成树中,用一个一维数组vis来标记 哪些顶点已经加入了生成树。
        2、用数组dis记录生成树到各个顶点的距离,最初生成树中之后1号 顶点,有直连边时,数组dis中存储的就是1号顶点到该顶点 的边的权值,没有直连边的时候就是无穷大,即初始化dis数组。
        3、从数组dis中选出离生成树最近的顶点(假设这个顶点为j) 加入到生成树中(即在数组dis中找到最小值)。再以j为中间点, 更新生成树到每一个非树顶点的距离(就是松弛啦), 即如果dis[k]>e[j][k]则更新dis[k]=e[j][k]。
        4、重复第三步,直到生成树中有n个顶点为止。

      • 以链式前向星存图

        struct Edge
        {
            int val,prev,next;
        }e[MAXN];
        
      • 添加一条边

        void add(int p,int n,int v) {
            e[++k].prev = first[p];
            first[p] = k;
            e[k].next = n;
            e[k].val = v;
        }
        
      •   priority_queue<pair<int,int> > q;
          
          int prim() {
              q.push(make_pair(0,1));
              while(!q.empty() && cnt<n) {
                  int now = q.top().second;
                  int v = q.top().first;
                  q.pop();
                  if(vis[now]) continue;
                  vis[now] = 1;
                  ans += v;
                  cnt ++;
                  for(int i=first[now]; i; i=e[i].prev) {
                      if(!vis[e[i].next]) 
                          q.push(make_pair(-e[i].val,e[i].next));  //优先队列默认大根堆
                  }
              }
              return -ans;
          }
        
    • Kruskal:

      • 主要思路:kruskal就是基于并查集的贪心算法
        1. 输入边
        2. 结构体排序,以小到大排边
        3. 建并查集,联通树
      • 存储边
      struct edge {
          int val, prev, next;
      } e[MAXN];
      
      bool cmp(const edge& a, const edge& b) { return a.val < b.val; }
      
      • 并查集
      int pre[MAXN];
      int find(int x) {
          while (x != pre[x]) {
              x = pre[x] = pre[pre[x]];
          }
          return x;
      }
      
      • kruskal:
      void kruskal() {
          for (int i = 1; i <= m; i++) {
              int fx = find(e[i].prev);
              int fy = find(e[i].next);
              if (fx != fy) {
                  ans += e[i].val;
                  cnt++;
                  pre[fx] = fy;
              } else {
                  continue;
              }
              if (cnt == n-1) break; 
          }
      }
      
  2. 快速幂 || 快速幂取余

    • 每一步把指数折半,而相应的底数平方,从而减少循环次数

      eg. 3^10 == (3x3)^5 == 9 x (9x9)^2 == 9 x 81 x 81 x 81

    • 取余公式:

      (a + b) % p = (a % p + b % p) % p
      (a - b) % p = (a % p - b % p) % p
      (a * b) % p = (a % p * b % p) % p
      
    • 模板:

      LL quickPower(LL base,LL power,LL modk) {
          LL ans = 1;
          while(power > 0) {
              if(power & 1) { //奇数次乘入结果
                  ans = ans * base % modk;
              }
              power >>= 1; //power折半
              base = (base * base) % modk; //底数平方
          }
          return ans%modk;
      }
      
posted @ 2020-09-21 20:50  随意随缘  阅读(337)  评论(0编辑  收藏  举报
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