C++基礎(chǔ)算法基于哈希表的索引堆變形
問題來源
此題來自于Hackerrank中的QHEAP1問題,考查了對堆結(jié)構(gòu)的充分理解。成功完成此題,對最大堆或者最小堆的基本操作實(shí)現(xiàn)就沒什么太大問題了。
問題簡述
實(shí)現(xiàn)一個最小堆,對3種類型的輸入能給出正確的操作:
- “1 v” - 表示往堆中增加一個值為v的元素
- “2 v” - 表示刪去堆中值為v的元素
- “3” - 表示打印出堆中最小的那個元素
注意:題目保證了要刪的元素必然是在堆中的,并且在任何時刻,堆中不會有重復(fù)的元素。
輸入格式:
第1行的值表示共有q個操作,然后再接下來的q行中,每行都有上述3中操作中的任意一種。
比如:
******************輸入*******************
5
1 4
1 9
3
2 4
3
******************輸出*******************
4
9
問題分析
對于一個最小堆來說,其滿足的性質(zhì)是只要每個子樹中的父親節(jié)點(diǎn)的元素小于其左孩子節(jié)點(diǎn)和右孩子節(jié)點(diǎn)的元素即可,比如下圖所示的這樣:
圖1:最小堆示例圖
沒錯,最小堆根部的元素必然是樹中最小的那個元素。除了滿足上述的條件之外,最小堆還必須是一顆完全二叉樹。也正是由于這個完全二叉樹的性質(zhì),最小堆是可以用數(shù)組來實(shí)現(xiàn)的,比如上圖的這個最小堆就可以表示成
data = { 5, 8, 20, 10, 35, 12, 50, 15, 16 };
從樹結(jié)構(gòu)中不難看出索引之間有關(guān)系
這是我們在更新堆信息時最重要的公式,第3個式子的除法是取整的,所以左右孩子都一樣。
如果只需要滿足操作”1 v”和操作”3”的話,上述這些就已經(jīng)完全夠用了,難點(diǎn)在于這里需要我們對堆中指定的元素進(jìn)行刪除”2 v”。講道理,這并不是一個最小堆所應(yīng)該有的操作,最小堆只要管住最小的那個值就好了,其他的結(jié)構(gòu)怎么樣,最小堆并不關(guān)心。不過,既然題目故意這么出了,要來刁難我們,我們也只能迎難而上了。
借助于索引堆的想法,我們用一個哈希表來記錄每一個元素在堆中的索引位置,這樣,我們在刪除時只需要 O(1) 的復(fù)雜度就可以找到要刪除的元素了,而刪除的過程是 O(log(n)) 的復(fù)雜度。
還是以上面那組數(shù)據(jù)為例,我們希望記錄的是如下的信息。
data = { 5, 8, 20, 10, 35, 12, 50, 15, 16 }; mp = {{20, 2}, {35, 4}, {8, 1}, {5, 0}, {16, 8}, {50, 6}, {12, 5}, {10, 3}, {15, 7}};
哈希表中元素的順序完全無所謂,只要元素中的對應(yīng)關(guān)系正確即可,所以上面的這個是我亂編的,具體的順序和插入元素的順序有關(guān)系。
代碼展示
最后,來展示一下完整的代碼,把下面這個代碼直接復(fù)制粘貼到題目中去Submit是沒問題的。
#include <vector> #include <iostream> #include <unordered_map> using namespace std; class myHeap{ private: //作為堆的數(shù)組 vector<int> data; //用于存放<元素值,在堆中的索引>的哈希表 unordered_map<int, int> mp; //堆中元素的個數(shù) int size; private: //上移操作,將元素小的順著樹結(jié)構(gòu)往上移 void _shiftUp(int index){ if (index >= size || index < 0) return; while (index != 0){ int newIndex = (index - 1) / 2; if (data[newIndex] > data[index]){ //更新哈希表中存放的索引 mp[data[newIndex]] = index; mp[data[index]] = newIndex; //更新堆中元素的位置 swap(data[newIndex], data[index]); index = newIndex; } else break; } return; } //下移操作,將元素大的順著樹結(jié)構(gòu)往下移 void _shiftDown(int index){ if (index >= size || index < 0) return; while (index * 2 + 1 < size){ int newIndex = index * 2 + 1; //選擇左節(jié)點(diǎn)和右節(jié)點(diǎn)中比較小的那個元素 if (newIndex + 1 < size && data[newIndex + 1] < data[newIndex]) newIndex++; if (data[newIndex] > data[index]) break; //更新哈希表中存放的索引 mp[data[newIndex]] = index; mp[data[index]] = newIndex; //更新堆中元素的位置 swap(data[newIndex], data[index]); index = newIndex; } return; } public: myHeap(){ size = 0; } //添加元素 void add(int d){ data.push_back(d); mp[d] = size++; _shiftUp(mp[d]); } //刪除元素 void del(int d){ int index = mp[d]; mp[d] = size - 1; mp[data[size - 1]] = index; swap(data[index], data[size - 1]); size--; data.pop_back(); _shiftUp(index); _shiftDown(index); mp.erase(d); } //打印堆中最小值 void showMin(){ cout << data[0] << endl; } }; int main() { /* Enter your code here. Read input from STDIN. Print output to STDOUT */ int q; cin >> q; myHeap h; for (int i = 0; i < q; i++){ int index; cin >> index; if (index == 1){ int v; cin >> v; h.add(v); } else if (index == 2){ int v; cin >> v; h.del(v); } else if (index == 3){ h.showMin(); } } }
如有不足,還請指正~
以上就是C++基礎(chǔ)算法基于哈希表的索引堆變形的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于C++算法哈希表索引堆變形的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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