关于堆的判断

涉及:建小顶堆 (以数组为本,序号从1开始,依据heap[t]<heap[t/2])
堆中数据关系的判断(问题所在:容易多打字符串)

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int heap[1010],n;
int find_f(int x)
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
        if(heap[i]==x)
            return i;
    return -1;
}
int main()
{
    string tmp;
    int m;
    cin>>n>>m;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        cin>>heap[i];
        int t=i;
        while(t>1&&heap[t]<=heap[t/2])
        {
            swap(heap[t],heap[t/2]);
            t/=2;
        }
    }
    for(int i=0;i<m;i++)
    {
        int x,y;
        cin>>x>>tmp;
        if(tmp=="is")
        {
            cin>>tmp;
            if(tmp=="the")
            {
                cin>>tmp;
                if(tmp=="root")
                {
                    cout<<((heap[1]==x)?"T":"F")<<endl;
                }
                else
                {
                    cin>>tmp>>y;
                    cout<<(heap[find_f(y)/2]==x?"T":"F")<<endl;
                }
            }
            else
            {
                cin>>tmp>>tmp>>y;
                cout<<(heap[find_f(x)/2]==y?"T":"F")<<endl;
            }
        }
        else
        {
            cin>>y;
            getchar();
            getline(cin,tmp);
            int x1=find_f(x);
            int x2=find_f(y);
            cout<<(x1/2==x2/2?"T":"F")<<endl;
        }
    }
    return 0;
}

### 关于数据结构的PTA平台练习题解析 #### 的概念及其性质 是一种特殊的完全二叉树,分为最大和最小两种形式。在最大中,任意节点的关键字都不大于其父节点的关键字;而在最小中,则相反[^1]。 #### PTA平台上的典型相关题目分析 以下是几个可能出现在PTA平台上的与相关的经典判断题或练习题: 1. **关于的操作** 插入新元素时,需将其放置到底并逐步上滤至合适位置以保持特性[^2]。 2. **建过程中的时间复杂度** 使用自下而上的调整方法建立一个含有n个节点的最大的时间复杂度为O(n)[^3]。这是因为虽然单次调整操作可能是O(log n),但由于底层节点数量较多且移动距离较短,整体复杂度可以优化到线性级别。 3. **删除根节点后的处理方式** 当从中移除顶部元素后,通常会把最后一个叶子节点移到顶端再进行下沉调整直到满足新的条件为止[^4]。 ```python def heapify(arr, n, i): largest = i l = 2 * i + 1 r = 2 * i + 2 if l < n and arr[i] < arr[l]: largest = l if r < n and arr[largest] < arr[r]: largest = r if largest != i: arr[i],arr[largest] = arr[largest],arr[i] heapify(arr, n, largest) def buildHeap(arr,n): startIdx = int((n/2)) - 1 for pos in range(startIdx , -1 ,-1): heapify(arr,n,pos ) ``` 上述代码展示了如何通过`heapify`函数来维护数组表示下的二叉结构,并提供了构建初始的方法。 ####
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