[luogu]P1090合并排序-堆

本文介绍了一种使用堆数据结构优化的算法实现方案,通过对比显示该实现方式仅需20ms左右的时间,远快于插入排序方法。文章提供了完整的C++代码示例,详细展示了如何构建最小堆并进行元素的插入与删除操作。

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这个是堆的作法,速度很快,只有20ms左右,插排的那个要940-960ms


题面另一篇里有

#include<bits/stdc++.h> 
using namespace std;
int siz,n,x,hp[10005],sm;
int p,q;
void pus(int x)
{
	siz++;
	hp[siz]=x;
	int now=siz;
	while(now>1)
	{
		if(hp[now]<hp[now>>1])
		{
			swap(hp[now],hp[now>>1]);
			now=now>>1;//容易忘记
		}
		else break;
	}
}
int del()
{
	int res=hp[1];
	hp[1]=hp[siz];siz--;
	int now=1;
	while(2*now<=siz)
	{
		int tp=2*now;
		if(tp<siz && hp[tp]>hp[tp+1]) tp=tp+1;//如果左节点<总节点,说明有右节点 
		if(hp[now]>hp[tp])
		{
			swap(hp[now],hp[tp]);
			now=tp;//容易忘记 
		}
		else break;//当前节点比孩子都小,提前结束 
	} 
	return res; 
}
int main()
{
	scanf("%d",&n);
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		scanf("%d",&x);
		pus(x);
	}
//	for(int i=1;i<=n;i++)
//		printf("%d ",hp[i]);
//		cout<<endl;
//	del();
//	for(int i=1;i<=siz;i++)
//		printf("%d ",hp[i]);	
	for(int i=1;i<=n-1;i++)//n-1
	{
		p=del();
//		cout<<p<<endl;
		q=del();
//		cout<<q<<endl;
		sm+=p+q;
//		cout<<sm<<endl;
		if(hp[1]>0) 
			pus(p+q);
	}
	
//	for(int i=1;i<=n;i++){
//		cout<<hp[i];
//	}cout<<endl;

	printf("%d\n",sm);
}



<think>我们首先需要理解题目要求:解决洛谷P10475题。但是,由于我无法直接访问外部链接,请提供题目描述或者题目要求。 不过,根据题号P10475,我猜测这可能是一个模拟题或者算法题(因为洛谷的题目编号较大,通常涉及各种算法)。由于没有具体题目,我将无法给出具体的解答。 但是,为了遵循你的要求,我将假设一个常见的题目类型(例如排序、搜索、动态规划等)并给出一个示例解答。如果你能提供题目描述,我将给出更精确的解答。 假设题目是一个排序问题(例如快速排序),那么我将按照要求给出代码和解释,然后提出相关问题。 注意:由于没有具体题目,以下示例为快速排序的Python实现。 如果你有具体的题目(P10475)描述,请提供,我将针对题目解答。 示例:快速排序</think>由于我无法访问外部链接(如洛谷题目 P10475),请提供该题目的具体描述或要求。以下是一个通用示例:假设题目要求实现快速排序算法,我将展示详细解答。若实际题目不同,请补充描述,我会重新解答。 --- ### 问题:实现快速排序(Python) **解决方案**: ```python def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[len(arr) // 2] # 选择中间元素作为基准 left = [x for x in arr if x < pivot] # 小于基准的子数组 middle = [x for x in arr if x == pivot] # 等于基准的子数组 right = [x for x in arr if x > pivot] # 大于基准的子数组 return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right) # 递归合并 # 测试代码 if __name__ == "__main__": arr = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1] sorted_arr = quick_sort(arr) print("排序结果:", sorted_arr) # 输出: [1, 1, 2, 3, 6, 8, 10] ``` ### 代码解释: 1. **基准选择**: 选取数组中间元素作为基准值(`pivot`),避免极端情况下的性能退化。 2. **分区操作**: - `left`:存储所有小于 `pivot` 的元素。 - `middle`:存储所有等于 `pivot` 的元素(处理重复值)。 - `right`:存储所有大于 `pivot` 的元素。 3. **递归排序**: 对 `left` 和 `right` 子数组递归调用 `quick_sort`,最后合并结果(`left + middle + right`)。 4. **终止条件**: 当子数组长度 ≤ 1 时直接返回(无需排序)。 --- ### 算法特性: - **时间复杂度**: - 平均情况:$O(n \log n)$ - 最坏情况(已排序数组):$O(n^2)$,可通过随机选择基准优化。 - **空间复杂度**:$O(\log n)$(递归栈空间)。 ---
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