Python实现随机堆算法

本文介绍了Python中实现随机堆算法的详细过程,包括节点类的定义、随机堆类的构建,以及如何使用随机堆实现优先队列。随机堆在保持O(log n)时间复杂度的同时,结合了优先队列和随机化特性,提高了效率。

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Python实现随机堆算法

随机堆是一种将优先队列和随机化结合的数据结构,其时间复杂度达到了O(log n),比普通二叉堆更加高效。本文将介绍如何使用Python实现随机堆算法,并附上完整源码。

首先,我们需要导入random模块来生成随机数:

import random

接着,我们定义一个节点类,用于存储元素值、左右子节点和优先级:

class Node:
  def __init__(self, val):
    self.val = val
    self.left = None
    self.right = None
    self.priority = random.random()

其中,priority用于随机化节点插入、删除的顺序,这里使用random.random()生成[0,1)之间的随机数。

然后,我们定义一个随机堆类,用于实现插入、删除元素的操作:

class RandomizedHeap:
  def __init__(self):
    self.root = None
  
  def merge(self, x, y):
    if not x or not y:
      return x or y
    if x.priority < y.priority:
      x.ri
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