Python实现随机堆算法

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.right = self.merge(x.right, y)
      return x
    else:
      y.left = self.merge(x, y.left)
      return y