最佳归并树

最新推荐文章于 2024-11-29 17:37:49 发布
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分类专栏： 数据结构
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本文探讨了归并树在多路归并排序中的应用，强调了最佳归并树的构建方法，通过使用哈夫曼树的思想来减少I/O次数。介绍了如何根据初始归并段的数量和大小来调整归并树结构，以达到最少的外存读/写操作，同时解释了在不足严格m叉树时添加虚段的重要性。

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归并树的神秘性质

m路归并排序可用一棵m叉树描述。因为每次做m路归并都需要有m个归并段参加，因此归并树是一棵只有度为0和度为m的结点的严格m叉树。
在这里插入图片描述
总的I/O次数 = 2*WPL。
在这里插入图片描述

构造2路归并的最佳归并树

各叶结点表示参加归并的一个初始归并段，叶结点上的权值表示该初始归并段中的记录数，根结点表示最终生成的归并段，叶结点到根结点的路径长度表示在归并过程中的归并趟数，各非叶结点代表归并成的新归并段，则归并树的带权路径长度WPL即为归并过程中的总读记录数。
在这里插入图片描述

多路归并的情况

归并方案不同，所得归并树不同，树的带权路径长度(外存I/O次数)也

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7.7.5 最佳归并树
09-12 1万+
文件经过置换-选择排序之后，得到的是长度不等的初始归并段。下面讨论如何组织初始归并段的归并顺序，使I/O访问次数最少。 m-路归并排序可用一棵m叉树描述，因为每一次作m路归并都需要m个归并段参加，因为，归并段树是一棵只有度为0和度为m的结点的严格m叉树。 设由置换-选择排序得到9个初始归并段，其长度（记录数）依次为：9，30，12，18，3，17，2，6，24。 现作3-路归并，各叶结点表示
[排序] 外部排序 - 选择置换排序|最佳归并树|败者树
geodoer
10-16 4837
文章目录外部排序归并排序法【第一阶段】初始归并段的生成（置换-选择排序方法）【可选步骤】最佳归并树的建立（哈夫曼树）【第二阶段】归并阶段（用败者树选择每个归并段的最小值）参考文章 外部排序 【为什么要外部排序？】 CPU只能操作内存，不能支持操作外存，它只能从外存中读入数据到内存中处理 内存相对外存来说是非常小的。如果文件中的数据量很大，大到内存无法一次性把所有数据读入到内存，这时就没有办法一次...
排序 —— 最佳归并树
starter_____的博客
07-02 3144
一、引入 初始记录经过 ”置换-选择“ 排序后，得到的是长度不等的初始归并段，此时需要进行归并排序。在外部排序的归并排序中，将当前的 p 组记录（每组含 k 个记录段）归并为存放到外存的 p 个有序记录的过程称为一趟归并，可见每个记录在每趟归并中需要两次 I/O操作（读写操作各一次），因此为了优化归并树的带权路径长度，减少归并次数，需要用到 “最佳归并树” 二、算法思想 参考哈夫曼树 三、算法...
数据结构之外部排序：最佳归并树
千寻瀑
04-22 8294
外部排序：最佳归并树归并树的定义：例：最佳归并树(本质是一颗哈夫曼树):所有的初始归并段一定能构造出一颗完美的哈夫曼树吗？怎么选择补充虚短的个数？ 归并树的定义： 例： 另一种理解方式： 1、每个数字代表了一个归并段的长度 2、121就代表了总的数据元素的个数 3、树的深度代表了读或写的次数 4、总的IO的读写次数=(读+写)✖元素个数 = (2+2)×121=484 但是这个只是一颗普通...
解释最佳归并树
weixin_35756892的博客
01-05 265
归并树(Merge Tree)是一种树形结构，用于表示联通块和其边界的变化情况。它常用来表示图像中的连通域信息，可以用来进行图像分割和边界提取。 在图像处理中，常常需要对连通域进行操作，比如大小统计、颜色提取等。使用归并树可以很方便地对连通域进行操作，因为归并树可以将连通域的信息和边界信息统一表示。 归并树的构造方法是：对于给定的图像，从上到下依次扫描图像的每一行，并将每一个像素看成一个单独的连通...
归并树
sentimental_dog的博客
05-12 551
为了实现记录归并的过程，可以用一个归并树来存放这个过程，归并树的高度是lgn，归并树的长度为N int tree[lgn][N]
【课件】8.7.5最佳归并树.pdf
06-16
根据提供的标题“【课件】8.7.5最佳归并树.pdf”及描述“【课件】8.7.5最佳归并树”，我们可以推断出这份文档主要讲解了最佳归并树的相关理论和技术应用。尽管标签部分为空，但从部分内容可以看出，该文档涉及到归并...
哈夫曼树到最佳归并树python实现
Lonery的博客
01-01 1052
一般来说一个好的编码方案会大大提升通信的效率，降低延迟！如果把编码中出现的频次当作权重，则越是频繁出现的通信语句应当是短小的，而不常用的语句应当是较为长的，这样才能保证我们通信中用的较多的语句占用不大的带宽。我们都知道正常的哈夫曼树只有度为0的节点和度为2的节点，同理最佳归并树也是这样，假设有一个k叉的归并树，那么这棵树应该只有度为0和度为k的节点，总结点数为。如果整除则可以说明给定的权重个数正好可以构成归并树，否则说明有。节点，并将新补充的节点权重置为0即可。节点是多余的，此时应当使用一个。
第八章 排序 十四、最佳归并树
icbbm的博客
10-08 770
最佳归并树是指将若干个有序序列合并成一个有序序列的一种方式，使得所有合并操作的总代价最小的一棵二叉树。其中，代价通常指合并两个有序序列的操作次数或比较次数。最佳归并树也被称为哈夫曼树。
外部排序中，最佳归并树
最新发布
buwangchuxinking的博客
11-29 405
外部排序中，最佳归并树
排序：最佳归并树（优化外部排序中对磁盘的读写次数）
jungleirim的博客
09-29 1190
如下图：每个初始归并段看作一个叶子结点，归并段的长度作为结点权值，则上面这棵归并树的带权路径长度WPL= 2*1+(5+1+6+2)*3= 44 =读磁盘的次数=写磁盘的次数。重要结论:归并过程中的磁盘I/O次数=归并树的WPL*2。要让磁盘I/O次数最少,就要使归并树WPL最小：哈夫曼树。
最优归并模式——自己实现的霍夫曼树
wangyangkobe的专栏
01-12 2265
<br />#include "stdafx.h" #include<iostream> #include<queue> #include <cassert> #include<functional> using namespace std; //霍夫曼数结点 class HuffManNode { friend class HuffManTree; public: HuffManNode(){} HuffManNode(int element, HuffManNode *l
C语言数据结构之最佳归并树
南风fahaxiki
04-18 1554
​​由置换-选择所生成所得的初始归并短，其各长度不等对平衡归并有何影响？ ​​假设由置换-选择得到9个初始归并段,其长度(即记录数)依次为:9,30,12,18,3,17,2,6,24。现作3-路平衡归并,其归并树(表示归并过程的图)如图1所示,图中每个圆圈表示--个初始归并段,圆圈中数字表示归并段的长度。假设每个记录占一个物理块,则两趟归并所需对外存进行的读/写次数为 若将初始归并段的长度看成是归并树中叶子结点的权,则此三叉树的带权路径长度的两 ...
胜者树 败者树 K-路最佳归并树 高效外部排序
72 73 76 89 82 84 89 81
12-02 9490
外部排序 外部排序和内部排序还是有非常的的不同的,我们的外部排序主要针对的优化目标也是不同的,这里我先从外部排序的物理基础开始进行讲解 1.外存: 外部存储设备,相对于我们的内部存储设备而言具有一些特点 1.优点:永久存储能力,便携性,存储空间大 2.缺点:访问速度相对于内存的访问速度来说极其低下(相差约5~6个数量级) 因此对于外存来说,我们要遵守的基本操作原则就是:尽
图解败者树、置换-选择排序、最佳归并树
codefan※的博客
10-26 866
在不使用败者树的情况下，进行k路归并，S趟归并需要的比较次数为k路归并的败者树深度为⌈logk⌉，则最多需要⌈logk⌉次比较，总的比较次数为。
【数据结构】外部排序与最佳归并树
weixin_62466076的博客
04-13 1097
通过不断地向败者树中读入记录，会产生多个 MINIMAX，直到最终所有叶子结点中的序号都为 2，此时产生的新的 MINIMAX 值的序号 2，表明此归并段生成完成，而此新的 MINIMAX 值就是下一个归并段中的第一个记录。（1）按照内存大小，将大文件分成若干长度为 l 的子文件（l 应小于内存的可使用容量），然后将各个子文件依次读入内存，使用适当的内部排序算法对其进行排序，将排好序的归并段重新写入外存，为下一个子文件排序腾出内存空间；（2）尽量减少初始归并段的数量 m，即增加每个归并段的容量；
归并树(POJ 2104 K-th Number)
Enstein_Jun
04-20 4692
在求解区间第k个数的问题，除了划分树以外我们还可以使用另一种高效的方法 ------ 归并树。所谓归并树，就是利用线段树的建树过程，将归并排序的过程保存。 在发生地方的发生的
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