《数据结构》示范程序\优先队列的堆实现

本文提供了一种使用堆数据结构实现优先队列的方法,并通过C语言代码详细展示了基本操作,如插入、查找最小元素和删除最小元素等。此外,还包括了一个简单的交互式主程序来演示这些操作。

这是我在有关算法寄存器的网站上看到的,COPY过来,以供参考。

/*优先队列的堆实现,本程序提供了优先队列的基本操作*/

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>

#define  MAXNUM   100

typedef     int  DataType;

typedef     struct

{    DataType  element[MAXNUM];

      int  n;   /* n<=MAXNUM,为优先队列中元素的个数 */

}HeapPriorityQueue;

typedef  HeapPriorityQueue*  PHeapPriorityQueue;


int  isEmpty_Heap(PHeapPriorityQueue p)

{

           return  p->n==0;

}

void add_Heap(PHeapPriorityQueue p, DataType x)

{  int position;

if(p->n==MAXNUM)/* 插入失败*/

{    printf("OverFlow!\n");return;}

      position=p->n++;

      while(position>0 && x<p->element[(position-1)/2])

      {    p->element[position]=p->element[(position-1)/2];

           position=(position-1)/2;

      }

      p->element[position]=x;

}

DataType  min_Heap(PHeapPriorityQueue  p)

{

      return p->element[0];

}

void buildHeap (DataType* data, int heapsize, int position)

{   /*对以position所指结点为根的二叉树重建堆*/

    DataType value = data[position];

    while (position < heapsize)

    {   int childpos = position * 2 + 1;

        if (childpos < heapsize)

        {    if ((childpos + 1 < heapsize) && data[childpos+1] < data[childpos])

                childpos ++;

            /*不变式:childpos是两个子女中较小一个的位置*/

            if (value < data[childpos])

            {   data[position] = value;

                return;

            }

            else

            {   data[position] = data[childpos];

                position = childpos;

            }

        }

        else

        {   data[position] = value;

            return;

        }

    }

}


void  removeMin_Heap(PHeapPriorityQueue  p)

{   /*从堆中移出最小元素*/

    /*把最后的元素移到第一个位置*/

    p->element[0] = p->element[--p->n];

    /*对整个二叉树重新建堆*/

    buildHeap(p->element ,p->n ,0);

}

HeapPriorityQueue queue;

int main(){
int i,key;
PHeapPriorityQueue q=&queue;
while(1){
  printf("Input 1 to insert element\n"
   "2 to get the smallest element\n"
   "3 to delete the smallest element\n"
   "else to exit\nWhat do you want to do?");
  scanf("%d",&i);
  if(i==1){
   printf("Input the element you want to insert:");
   scanf("%d",&key);
   add_Heap(q, key);
  }
  else if(i==2){
   if(isEmpty_Heap(q))
    printf("There is no element!\n");
   else printf("The smallest element is %d\n",min_Heap(q));
  }
  else if(i==3){
   if(!isEmpty_Heap(q))
    removeMin_Heap(q);
  }
  else break;
}
return 0;
}

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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