《算法导论》 6.5优先级队列

本文介绍堆排序中的关键操作,如获取最大值、提取最大值、增加关键字值及插入新元素等,并通过具体代码示例展示这些操作如何实现。

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接上一篇,堆排序的实现



/*

返回堆最大值。函数系统中sample是己进行了正确的堆排序的堆实例。。因为已经进行了堆排序,所以序列中最大的元素在堆的第一个元素中。

*/

int HEAP_MAXIMUM(Dui &sample)
{
return sample.A[0];
};

/*

去掉并返回堆中最大元素。即删除并返回堆中的第一个元素,将堆的最后元素放到第一个元素位置,并将堆的元素个数,堆元素个数进行更新。以根结点进行新的保持堆的性质的函数MAX_HEAPIFY(sample,0);。

*/

int HEAP_EXTRACT_MAX(Dui &sample)
{
int max;
if(sample.heap_size<0)
{
cout<<"heap underflow";
return 0;
}
max = sample.A[0];
sample.A[0] = sample.A[sample.heap_size];
sample.heap_size--;
sample.ALength--;
MAX_HEAPIFY(sample,0);
return max;


};

/*

将下标为i的元素进行增大为key值。

在优先级队列中,关键字值需要增加的元素由对应数组的下标i来标识。该过程首先将元素A[i]的关键字值更新为新的值。由于增大A[i]的关键字可能会违反最大堆性质,所以过程中,从本结点往根结点移动的路径上,为新增大的关键字寻找合适的位置。在移动的过程中,此元素不断地与其父母相比,如果此元素的关键字较大,则交换它们的关键字且继续移动。当元素的关键字小于其父母时,此时最大堆性质磋商,因此程序终止。

*/

void HEAP_INCREASE_KEY(Dui &sample,int i,int key)
{
if(key<sample.A[i])
cout<<"New key is sampller than current key";
sample.A[i] = key;
while((i>0)&&(sample.A[PARENT(i)]<sample.A[i]))
{
EXCHANGE(sample.A[i],sample.A[PARENT(i)]);
i = PARENT(i);
}
};

/*

实现了插入操作。它的输入是要插入到最大堆sample中的新元素的关键字。这个程序首先加入一个关键字值为负元素大的元素(应该#include<limits>,其中有INT-MIN)的叶结点来扩展最大堆,然后调用HEAP_INCREASE_KEY来设置新结点的关键字的正确值,并进行保持最大堆的性质

*/

void MAX_HEAP_INSERT(Dui &sample,int key)
{
sample.A.push_back(-INT_MAX);
sample.ALength++;
sample.heap_size++;
HEAP_INCREASE_KEY(sample,sample.heap_size,key);
};
void main()
{
int B[10] = {4,1,3,2,16,9,10,14,8,7};
//heap_size = 10-1;
//ALength = 10;
vector<int> A;
for(int i = 0;i<10;i++)
A.push_back(B[i]);
Dui Sample;
Sample.A = A;
Sample.ALength = A.size();
Sample.heap_size = A.size()-1;
//HEAPSORT(Sample);//建堆并进行排序


BUILD_MAX_HEAP(Sample);//建堆
//MAX_HEAP_INSERT(Sample,11);//插入元素11.
//HEAP_INCREASE_KEY(Sample,8,15);//将堆中下标为8的元素增加为15.(包括下标0)
HEAP_EXTRACT_MAX(Sample);//删除堆中最大元素。
for(int i = 0;i<Sample.ALength;i++)
cout<<Sample.A[i]<<endl;
}
内容概要:本文介绍了多种开发者工具及其对开发效率的提升作用。首先,介绍了两款集成开发环境(IDE):IntelliJ IDEA 以其智能代码补全、强大的调试工具和项目管理功能适用于Java开发者;VS Code 则凭借轻量级和多种编程语言的插件支持成为前端开发者的常用工具。其次,提到了基于 GPT-4 的智能代码生成工具 Cursor,它通过对话式编程显著提高了开发效率。接着,阐述了版本控制系统 Git 的重要性,包括记录代码修改、分支管理和协作功能。然后,介绍了 Postman 作为 API 全生命周期管理工具,可创建、测试和文档化 API,缩短前后端联调时间。再者,提到 SonarQube 这款代码质量管理工具,能自动扫描代码并检测潜在的质量问题。还介绍了 Docker 容器化工具,通过定义应用的运行环境和依赖,确保环境一致性。最后,提及了线上诊断工具 Arthas 和性能调优工具 JProfiler,分别用于生产环境排障和性能优化。 适合人群:所有希望提高开发效率的程序员,尤其是有一定开发经验的软件工程师和技术团队。 使用场景及目标:①选择合适的 IDE 提升编码速度和代码质量;②利用 AI 编程助手加快开发进程;③通过 Git 实现高效的版本控制和团队协作;④使用 Postman 管理 API 的全生命周期;⑤借助 SonarQube 提高代码质量;⑥采用 Docker 实现环境一致性;⑦运用 Arthas 和 JProfiler 进行线上诊断和性能调优。 阅读建议:根据个人或团队的需求选择适合的工具,深入理解每种工具的功能特点,并在实际开发中不断实践和优化。
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