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

【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究与复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢与合成氨工艺流程,对系统的容量配置与运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网与离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学与科研中对风光制氢合成氨系统的建模与优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划与调度策略的设计与验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑与实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试与运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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