配位堆模板

配位堆模板

复杂度:

  • 合并(Merge): $O(1)$
  • 插入(Insert/Push): $O(1)$
  • 修改值(Change): $O(1)$ or $O(logn)$
  • 取出维护的最值(Top): $O(1)$
  • 弹出堆顶元素(Pop): $O(logn)$

这里特别说明一下,配位堆是支持单点修改的,只不过大根堆只能增值,小根堆只能减值,因为要维护堆的性质不变,复杂度$O(1)$。想要修改成任意值也可以,可以先把要修改的点及其子树取出,并断开其与子树的连边,修改后再将 此点及其所有子树 与根合并,类似pop操作,复杂度大概是$O(logn)$?,谨慎使用为好。

以大根堆为例

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<queue>
#define N 10010
using namespace std;
template<class T,int maxsize,bool cmp(const T &a,const T &b)>
class Pairing_Heap
{
    private:
        T val[maxsize];
        int head[maxsize],next[maxsize],to[maxsize],fa[maxsize],root,size,cnt;
        int epool[maxsize],npool[maxsize],e,n;
        int stack[maxsize],t;
        inline int new_edge(){return e?epool[e--]:++cnt;}
        inline int new_node(){return n?npool[n--]:++size;}
        inline void add(int a,int b){int u=new_edge();to[u]=b;next[u]=head[a];head[a]=u;}
    public:
        Pairing_Heap(){e=n=size=cnt=root=t=0;}
        inline int merge(int a,int b){if(cmp(val[b],val[a]))swap(a,b);add(fa[b]=a,b);return a;}
        inline void push(T v){int u=new_node();val[u]=v;root=root?merge(root,u):u;}
        inline T top(){return val[root];}
        inline bool empty(){return !root;}
        inline void pop()
        {
            register int i;t=0;
            for(i=head[root];i;i=next[i]){epool[++e]=i;if(fa[to[i]]==root)fa[s[++t]=to[i]]=0;}
            fa[root]=head[root]=0,npool[++n]=root,root=i=0;
            while(i<t){++i;if(i==t){root=s[i];return;}int u=s[i],v=s[++i];s[++t]=merge(u,v);}
        }
}
Merge

直接根根合并,并使小根为大根子树(大根堆)
1102665-20181102084617720-983974449.jpg

Push (Insert)

1102665-20181102084810930-1574331098.jpg

Modify

1102665-20181102084844012-660621434.jpg

Pop

1102665-20181102084909870-379684612.jpg

转载于:https://www.cnblogs.com/widerg/p/9894141.html

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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