高级数据结构pairing Heap.ppt

合集下载

高级数据结构-PPT精选.ppt

高级数据结构-PPT精选.ppt
}
先分析操作成功的情况:Add(x)的时间复杂性 是O(1);Delete(k)需要k个程序步,且k可能等于n, 在最坏情况下其时间复杂性是O(n);一个调用Add 操作 m1次,Delete操作m2次的序列的总代价则为 O(m1+ m2n)。
JYP
4
前面是常规分析的结论。进一步观察:如果一 开始容器为空,则删除的元素不可能多于加入的元 素,即 m2 次Delete操作的总代价不可能大于m1 次 Add操作的总代价。因此,在最坏情况下,一个调 用Add操作 m1次,Delete操作m2次的序列的总代价 为O(m1)。
任何一个调用Add操作 m1次,Delete操作m2次的 序列的总代价为O(m12 + m20) = O(m1)。
JYP
9
可见,分摊分析法将偶尔出现的高价操作调用的 代价分摊到邻近的其它调用上,故而得名。
而且,当用分摊分析法得到的一个操作调用序列 的代价总和比用常规分析法得到的代价总和小时, 人们就得到了更接近实际代价的分析结果,或者说 对算法时间复杂性的判断更准确了。
JYP
10
两个字符串的最长公共子序列(2.4.3)
一个字符串的子序列通过从字符串中删除零或多 个任意位置的字符得到。
两个字符串x和y的最长公共子序列记为lcs(x, y)。 例如,x = abdebcbb,y = adacbcb,则lcs(x, y)是 adcbb和adbcb,如下所示:
JYP
11
JYP
12
由此可得计算两个字符串最长公共子序列长度的 递归算法lcs:
int String::lcs ( String y ) {
// 驱动器
int n = Length( ), m = y.Length( );

数据结构全套课件完整版ppt教学教程最新最全

数据结构全套课件完整版ppt教学教程最新最全
数据类型反映了数据的取值范围以及对这类数据可以施加的运算。例如,在高级程序设计 语言中的整数都具有下列"数学特性":1)它是…-2,-1,0,1,2,…这样一个序列;2)它可以 进行"+"、"-"、" "、"/"及"取模"等运算。
在高级程序设计语言中引入了整型、实型和布尔型等基本数据类型,程序员在编制程序时 就可以将其数据对象建立其上,避免了复杂的机器表示。数据类型就像一层外衣,使得程序员 只需知道如何使用整数、实数和布尔数,而不需要了解机器的内部细节,就能完成相应的程序 设计任务。
第1章
绪论
1.1 数据结构
3.关键码 关键码 (key)指的是数据元素中能起标识作用的数据项,例如学生信息表中的学号和姓 名。其中能起惟一标识作用的关键码称为“主关键码”,如学号;反之称为“次关键码”,如 姓名。
4.数据对象 数据对象(data object)是具有相同性质的数据元素的集合,是数据的一个子集。例如, 整数数据对象是集合N={0,±1,±2,…},字母字符数据对象是集合C={'A','B',…, 'Z'}。学生信息管理系统中的学生表也可看成一个数据对象。
新世纪应用型高等教育 计算机类课程规划教材
数据结构
新世纪应用型高等教育教材编审委员会 组编 主编 曹春萍
第2章 线性表
2.1 线性表的基本概念
线性表(linear-list)是一组具有相同特征的数据元素的有限序列。如, 某校十个教学班级的学生人数(50,53,55,52,56,59,60,55,57,51) 构成一个线性表。
第2章 线性表
第1章

《数据结构图论部分》PPT课件

《数据结构图论部分》PPT课件

Page 4
2020/11/24
哥尼斯堡七桥问题
能否从某个地方出发,穿过所有的桥仅一次 后再回到出发点?
Page 5
2020/11/24
七桥问题的图模型
欧拉回路的判定规则:
1.如果通奇数桥的地方多于
C
两个,则不存在欧拉回路;
2.如果只有两个地方通奇数
桥,可以从这两个地方之一
A
B 出发,找到欧拉回路;
V4 是有向边,则称该图为有向图。
Page 9
2020/11/24
简单图:在图中,若不存在顶点到其自身的边,且同 一条边不重复出现。
V1
V2
V3
V4
V5
非简单图
V1
V2
V3
V4
V5
非简单图
V1
V2
V3
V4
V5
简单图
❖ 数据结构中讨论的都是简单图。
Page 10
2020/11/24
图的基本术语
邻接、依附
DeleteVex(&G, v); 初始条件:图 G 存在,v 是 G 中某个顶点。 操作结果:删除 G 中顶点 v 及其相关的弧。
Page 34
2020/11/24
InsertArc(&G, v, w); 初始条件:图 G 存在,v 和 w 是 G 中两个顶点。 操作结果:在 G 中增添弧<v,w>,若 G 是无向的,则还
Page 2
2020/11/24
• 知识点
– 图的类型定义 – 图的存储表示 – 图的深度优先搜索遍历和广度优先搜索遍历 – 无向网的最小生成树 – 拓扑排序 – 关键路径 – 最短路径
Page 3

数据结构、算法及其应用PPT(共70页)

数据结构、算法及其应用PPT(共70页)

Leftist Trees(左高树)
▪ 堆结构是一种隐式数据结构,用完全二叉树表 示的堆在数组中是隐式存贮的。由于没有存贮 结构信息,这种描述方法空间利用率很高。
▪ 尽管堆结构的时间和空间效率都很高,但它不 适合于所有优先队列的应用,尤其是当需要合 并两个优先队列或多个长度不同的队列时。因 此需要借助于其他数据结构来实现这类应用, 左高树就能满足这种要求。
if(!root) throw OutOfBounds(); x=root->data;//最大元素 HBLTNode<T> *L=root->LeftChild; HBLTNode<T> *R=root->RightChild; delete root; root=L; Meld(root,R); return *this; }
▪ 例-CPU调度
优先队列
▪ 优先队列是0个或多个元素的集合,每个元素 都有一个优先权或值。
▪ 对优先队列执行的操作有:
• 查找 • 插入一个新元素 • 删除
优先队列的线性表描述
▪ 描述最大优先队列最简单的方法是采用无序线 性表。
▪ 假设有一个具有n个元素的优先队列,插入操作 可以十分容易地在表的右端末尾执行,插入所 需时间为Θ(1)。删除操作时必须查找优先权最 大的元素,即在未排序的n个元素中查找具有最 大优先权的元素,所以删除操作所需时间为 Θ(n)。
优先队列的线性表描述
▪ 如果利用链表,插入操作在链头执行,时间为 Θ(1),而每个删除操作所需时间为Θ(n)。
优先队列的线性表描述
▪ 另一种描述方法是采用有序线性表,当使用公 式化描述时元素按递增次序排列,使用链表时 则按递减次序排列,这两种描述方法的删除时 间均为Θ(1),插入操作所需时间为Θ(n)。

数据结构课件第5章-PPT文档资料

数据结构课件第5章-PPT文档资料
(a) 非紧缩方式; (b) 紧缩方式
第5章 串
5.2.2
和线性表的链式存储结构相类似,串的存储结构也可采用链 式存储结构,即用线性链表来存储串值。在这种存储结构下,存 储空间被分成一系列大小相同的结点,每个结点用data域存放字 符, link域存放指向下一个结点的指针。 这样, 一个串就可以用 一个线性链表来表示。
private { private declaration }
public { public declaration }
end;
第5章 串
这一段程序可看作一个字符串:“type private
Tstring = class
{private declaration } public {public declaration } end;
”, 其中“ ”表示换行符。Delphi的源程序编辑器提供了字符 串的查找与替换功能。 选择“Search”菜单中的“Replace”项, 在对话框中输入要查找字符串‘private’及替代串‘protected’, 如 图 5.1 所 示 , 则 执 行 命 令 后 以 上 程 序 中 的 关 键 字 ‘ private’ 被 ‘protected’替代。
第5章 串 串中任意个连续的字符组成的子序列称为该串的子串。包含 子串的串称为主串。通常称字符在序列中的序号为该字符在串中 的位置。子串在主串中的位置可以用子串的第一个字符在主串中 的位置来表示。
例如, 假设a、 b、 c、 d为如下的四个串:
a =‘Data’
b =‘Structure’
c =‘Data Structure’ d =‘Data Structure’
const maxlen = 允许的串最大长度;

高级数据结构pairing Heap.ppt

高级数据结构pairing Heap.ppt

高级数据结构pairing Heap.ppt 幻灯片 1:标题页高级数据结构:Pairing Heap幻灯片 2:目录什么是 Pairing HeapPairing Heap 的特点操作与实现应用场景与其他数据结构的比较幻灯片 3:什么是 Pairing HeapPairing Heap 是一种较为新颖和高效的数据结构,用于实现优先级队列。

它在某些情况下,性能优于传统的数据结构,如二叉堆。

想象一下,我们有一堆任务,每个任务都有一个优先级。

Pairing Heap 就像是一个专门用来管理这些任务优先级的“工具箱”。

幻灯片 4:Pairing Heap 的特点首先,Pairing Heap 的插入操作非常快速。

新元素可以直接插入到根节点的某个子树中,这就像是把新的任务快速放到合适的位置上。

其次,合并操作是 Pairing Heap 的一个重要特性。

它能够高效地将两个 Pairing Heap 合并成一个。

另外,Pairing Heap 的结构相对灵活,不像二叉堆那样有严格的结构限制。

这种灵活性使得它在某些特定的场景下表现出色。

幻灯片 5:操作与实现插入操作插入一个新元素时,我们将其作为根节点的子节点插入。

如果根节点已经有子节点,我们可以选择将新节点插入到最左边或最右边的子节点位置。

例如,原本的堆是这样的:根节点为 10,有两个子节点 8 和 12。

现在要插入一个新元素 15,我们可以把 15 作为 8 的兄弟节点插入。

幻灯片 6:操作与实现删除最小元素操作删除最小元素是 Pairing Heap 中相对复杂的操作。

首先,我们找出根节点,因为根节点就是最小元素。

然后,将根节点的子节点们两两合并,形成新的子树。

假设根节点为 5,它有三个子节点 7、3 和 9。

删除根节点 5 后,我们先合并 7 和 3,再将合并后的结果与 9 合并。

幻灯片 7:操作与实现合并操作当要合并两个 Pairing Heap 时,我们将其中一个的根节点作为另一个根节点的子节点。

数据结构ppt课件完整版

数据结构ppt课件完整版

针对有序数据集合,每次通过中间元素将 待查找区间缩小为之前的一半,直到找到 元素或区间为空。
哈希查找
树形查找
通过哈希函数将数据映射到哈希表中,实 现快速查找。
如二叉搜索树、平衡树等,通过树形结构实 现高效查找。
排序算法分类及实现原理
插入排序
将待排序元素逐个插入到已排序序列中,直到所有元素均插入完毕。
由n(n>=0)个具有相同类型 的数据元素(结点)a1,a2,
...,an组成的有序序列。
同一性
每个元素必须是同一类型的数 据。
有序性
元素之间具有一对一的前驱和 后继关系,即除首尾元素外, 每个元素都有一个前驱和一个 后继。
可变性
线性表的长度可变,即可以插 入或删除元素。
顺序存储结构与链式存储结构比较
定义
用一段连续的存储单元依次存储线性 表的数据元素。
优点
可以随机存取表中任一元素,且存取 时间复杂度为O(1)。
顺序存储结构与链式存储结构比较
• 缺点:插入和删除操作需要移动大量元素,时间 复杂度高;需要预先分配存储空间,容易造成空 间浪费。
顺序存储结构与链式存储结构比较
定义
用一组任意的存储单元存储线性 表的数据元素(这组存储单元可 以是连续的,也可以是不连续的
查找操作
查找指定元素的位置。
遍历操作
访问线性表中的每个元素。
销毁操作
释放线性表占用的存储空间。
03
栈和队列
栈定义及特点
栈(Stack)是一种特殊的线性数据结构,其数据的存 取遵循后进先出(LIFO, Last In First Out)的原则。 栈的特点
具有记忆功能,能保存数据的状态。
栈的基本操作包括入栈(push)、出栈(pop)、查 看栈顶元素(top)等。 只能在栈顶进行数据的插入和删除操作。

03数据结构基本概念PPT课件

03数据结构基本概念PPT课件

数据结构研究的主要内容
①数据元素之间的逻辑关系 ②采用的存储结构 ③对这些数据元素采用何种方式进行操作
2020/11/23
9
例:数据结构——学生成绩表
✓数据元素(学号、姓名、科目、成绩) ✓数据元素之间的关系(逻辑结构) ✓数据元素的存储(物理结构) ✓对数据元素的操作(增、减、查找、修改等)
33
数据结构上的常见操作
遍历、插入、更新、 删除、 查找、 排序 注意:每个问题都有一种和多种算法
找到效率最高的 以最容易理解的方式设计 设计的算法不容易出错或出错情况较少
2020/11/23
34
算法
算法的评价
时间复杂度
代码的执行时间,一般是以代码实际执行的指令数量(条)
空间复杂度
2020/11/23
11
数据的逻辑结构
数据元素之间关系的描述 描述逻辑结构的方法:描述法和图示法 描述法:
二元组 B = ( K, R )
K:元素集合 R:元素间关系的集合
注意:元素间的关系一般抽象为前驱与后继关 系,即表明结构中,一个元素的前一个元素是 谁,它的后一个元素又是谁
2020/11/23
24
索引存储
方法
为放在内存 中的元素建 索引表
K1
立索引表
1
K3
元素可以离 2
散存放
3
K4
通过查索引 4 表找到需要 索引号
K2
的元素
2020/11/23
联想:图书馆的查书卡
0300 0301 0302 0303 0304 0305 0306 0307 0308 0309
25
散列存储
散列存储方法
2020/11/23
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

Fibonacci Pairing
O(1)
O(log n)
Remove min (or max) O(log n) O(log n)
Meld
O(1)
O(log n)
Remove
O(log n) O(log n)
Decrease key (or O(1) increase)
O(log n)
Pairing Heaps
Example
9
8642 13 5 7
• Remove max.
8642 13 5 7
• Meld into one tree.
8
7531 24 6
Example
• Actual cost of insert is 1. • Actual cost of remove max is degree of root. • n/2 inserts (9, 7, 5, 3, 1, 2, 4, 6, 8) followed by
• Create 1-element max tree with new item and meld with existing max pairing heap.
14
9
9
+ insert(14) =
7
6
7
7
6
7
6
3 •Actual cost = O(1). 6
3
Worst-Case Degree
Pairing Heaps
Insert
Fibonacci Pairing
O(1)
O(1)
Remove min (or max) O(n)
O(n)
Meld
O(1)
O(1)
Remove
O(n)
O(n)
Decrease key (or O(n)
O(1)
increase)
Pairing Heaps
Insert
3
2
1
IncreaseKey(theNode, theAmount)
• Since nodes do not have parent fields, we cannot easily check whether the key in theNode becomes larger than that in its parent.
Remove Max
• If empty => fail. • Otherwise, remove tree root and meld
subtrees into a single max tree. • How to meld subtrees?
▪ Good way => O(log n) amortized complexity for remove max.
• Data • Note: No Parent, Degree, or ChildCut
fields.
Meld – Max Pairing Heap
• Compare-Link Operation
▪ Compare roots. ▪ Tree with smaller root becomes leftmost subtree.
• So, detach theNode from sibling doublylinked list and meld.
IncreaseKey(theNode, theAmount)
theNode
6
9
4
2
6
4
5
1
2
31
3
24
3
If theNode is not the root, remove subtree 1 rooted at theNode from its sibling list.
▪ Bad way => O(n) amortized complexity.
Bad Way To Meld Subtrees
• currentTree = first subtree. • for (each of the remaining trees)
currentTree = compareLink(currentTree, nextTree);
7
9
+
=
6
6
7
9
7
6
7
3
6
3
•Actual cost = O(1).
Insert
• Create 1-element max tree with new item and meld with existing max pairing heap.
9
9
+ insert(2) =
7
6
7
2
7
6
7
6
3
6
3
Insert
• Insert 9, 8, 7, …, 1, in this order.
9
1

7
8
•Worst-case degree = n –1.
Worst-Case Height
• Insert 1, 2, 3, …, n, in this order.
5
4
•Worst-case height = n.
IncreaseKey(theNode, theAmount)
18
9
2
3
6
2
6
3
4
5
1
1
3
24
1 MeeaseKey(theNode, theAmount)
18
6
4
5
3
24
1
9
2
3
2
6
3
1
1
•Actual cost = O(1).
• Left and Right Sibling
▪ Used for doubly linked linked list (not circular) of siblings.
▪ Left pointer of first node is to parent. ▪ x is first node in list iff x.left.child = x.
Definition
• A min (max) pairing heap is a min (max) tree in which operations are done in a specified manner.
8
4
5
3
6
2
13
3
4
5
1
2
1
Node Structure
• Child
▪ Pointer to first node of children list.
• Experimental results suggest that pairing heaps are actually faster than Fibonacci heaps.
▪ Simpler to implement. ▪ Smaller runtime overheads. ▪ Less space per node.
相关文档
最新文档