多路归并败者树,置换-选择pa

本文介绍了败者树的基本概念及其与胜者树的区别,并详细解释了败者树在多个有序数组归并中的应用。同时,文章还探讨了置换-选择排序这一优化技术,该技术同样基于败者树实现,用于提高归并效率。

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有败者树就有胜者树。

胜者树和败者树的区别:

胜者树每个节点保存的是子节点中胜出节点的编号让其继续向上比较。

败者树每个节点保存的是子节点中失败节点的编号让胜者继续向上比较。

败者树相对于胜者树的优点:

败者树的每个节点向上更新时,只需要和父节点比较,让父节点保存败者,当确定n-1个败者时,胜者就确定取出就行,由于每个父节点保存的是败者,那么此节点不可能被取走,所以直接用子节点比较就行,而胜者树的父节点可能被取走了,所以需要和自己的兄弟节点比较(就稍微麻烦一点,其实差不多),败者树的优势就在于更新简单一点。

在多个有序的数组归并时,败者树并不比归并排序优势大,甚至有可能慢,但是在对多个文件归并时就要快,因为归并排序每次归并时,需要读取一个文件中的所有数据,合并后再写入文件中,这样效率就低在读写文件的次数上,败者树只需要每次取一个文件中的一个数据将胜者存入最终文件,这样保证每个数据只会读写一次,效率就要高一些。

以下为败者树代码,实现为数组归并。

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <utility>
#include <map>
#include <set>
#include <queue>
#include <vector>
#include <iostream>
#include <stack>
using namespace std;
#define INF 0x3f3f3f3f
#define eps 1e-6
#define CLR( a, v ) memset ( a, v, sizeof ( a ) )
#define LL long long
#define DBUG printf ( "here!!!\n" )
#define rep( i, a, b ) for ( int i = ( a ); i < ( b ); i ++ )
#define PB push_back
#define ULL unsigned long long
#define PI acos ( -1.0 )
#define lson l, m, rt << 1
#define rson m+1, r, rt << 1 | 1
#define lowbit( x ) ( ( x )&( -x ) )
#define CASE int Test; scanf ( "%d", &Test ); for ( int cas = 1; cas <= Test; cas ++ )
#define ALL( x ) x.begin ( ), x.end ( )
#define INS( x ) x, x.begin ( )
typedef pair < int, int > Pii;
typedef pair < double, double > Pdd;
typedef set < int > Set;
const int maxn = 105;
int read_int ( )
{
    int res = 0;
    int ch;
    while ( ( ch = getchar ( ) ) && ! ( ch >= '0' && ch <= '9' ) )
    {
        if ( ch == -1 )
            return -1;
    }
    while ( ch >= '0' && ch <= '9' )
    {
        res = res*10+( ch-'0' );
        ch = getchar ( );
    }
    return res;
}
int a[maxn][maxn], pos[maxn], cnt[maxn];
int ans[maxn*maxn], cc, ls[maxn], b[maxn];
int Get_Val ( int x )   //如果是文件将其改成文件读写即可
{
    if ( pos[x] >= cnt[x] )
        return INF;
    return a[x][ pos[x] ++ ];
}
void Adjust ( int s, int K )
{
    int x = ( s+K ) >> 1;
    while ( x > 0 )
    {
        if ( b[s] > b[ ls[x] ] )
            swap ( s, ls[x] );  //ls[x]保存失败者编号
        x >>= 1;
    }
    ls[0] = s;
}
void K_merge ( int K )
{
    for ( int i = 0; i < K; i ++ )
        b[i] = Get_Val ( i );
    b[K] = -INF;
    for ( int i = 0; i < K; i ++ )
        ls[i] = K;
    for ( int i = K-1; i >= 0; i -- )
        Adjust ( i, K );    //调整K个归并段
    while ( b[ ls[0] ] != INF )
    {
        int j = ls[0];  //最终胜者
        ans[cc ++] = b[j];
        b[j] = Get_Val ( j );
        Adjust ( j, K );    //新值往上调整
    }
}
void solve ( )
{
    int n;
    scanf ( "%d", &n );
    for ( int i = 0; i < n; i ++ )
    {
        pos[i] = 0;
        scanf ( "%d", &cnt[i] );
        for ( int j = 0; j < cnt[i]; j ++ )
            scanf ( "%d", &a[i][j] );
    }
    K_merge ( n );
    for ( int i = 0; i < cc; i ++ )
        printf ( "%d ", ans[i] );
    printf ( "\n" );
}
int main ( )
{
    solve ( );
    return 0;
}

败者树是对K个归并段进行归并,而置换-选择排序则是对选取归并段的优化,置换-选择排序其实也是用败者树实现,每个归并段是有序的,首先输入K个值至败者树中,第一关键字为0(0也为归并段),每个取出胜者,然后继续取值(没有值就返回INF),如果加入的数字比取出的胜者小就放入下一个归并段中,即关键字加1,一直重复直到值为INF,置换-选择排序结束。

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <utility>
#include <map>
#include <set>
#include <queue>
#include <vector>
#include <iostream>
#include <stack>
using namespace std;
#define INF 0x3f3f3f3f
#define eps 1e-6
#define CLR( a, v ) memset ( a, v, sizeof ( a ) )
#define LL long long
#define DBUG printf ( "here!!!\n" )
#define rep( i, a, b ) for ( int i = ( a ); i < ( b ); i ++ )
#define PB push_back
#define ULL unsigned long long
#define PI acos ( -1.0 )
#define lson l, m, rt << 1
#define rson m+1, r, rt << 1 | 1
#define lowbit( x ) ( ( x )&( -x ) )
#define CASE int Test; scanf ( "%d", &Test ); for ( int cas = 1; cas <= Test; cas ++ )
#define ALL( x ) x.begin ( ), x.end ( )
#define INS( x ) x, x.begin ( )
typedef pair < int, int > Pii;
typedef pair < double, double > Pdd;
typedef set < int > Set;
const int maxn = 100005;
int read_int ( )
{
    int res = 0;
    int ch;
    while ( ( ch = getchar ( ) ) && ! ( ch >= '0' && ch <= '9' ) )
    {
        if ( ch == -1 )
            return -1;
    }
    while ( ch >= '0' && ch <= '9' )
    {
        res = res*10+( ch-'0' );
        ch = getchar ( );
    }
    return res;
}
int a[maxn], ls[maxn], pos, m;
struct Point
{
    int x, y;
    friend bool operator < ( Point a, Point b )
    {
        return a.x < b.x || a.x == b.x && a.y < b.y;
    }
}b[maxn];
vector < int > workArea[maxn];
int Get_Val ( int n )
{
    if ( pos > n )
        return INF;
    return a[pos ++];
}
void Adjust ( int s, int K )
{
    int x = ( s+K ) >> 1;
    while ( x > 0 )
    {
        if ( b[ ls[x] ] < b[s] )
            swap ( s, ls[x] );
        x >>= 1;
    }
    ls[0] = s;
}
void K_merge ( int K, int n )
{
    for ( int i = 0; i < K; i ++ )
    {
        b[i].y = Get_Val ( n );
        b[i].x = 0;
    }
    b[K].x = b[K].y = -INF;
    for ( int i = 0; i < K; i ++ )
        ls[i] = K;
    for ( int i = K-1; i >= 0; i -- )
        Adjust ( i, K );
    while ( b[ ls[0] ].y != INF )
    {
        int j = ls[0];
        int p = b[j].x, tmp = b[j].y;
        m = p;  //保证归并段个数
        workArea[p].PB ( tmp );
        b[j].y = Get_Val ( n );
        if ( b[j].y < tmp ) //小于上一个值 就将其分配下一个归并段中
            b[j].x = b[j].x+1;
        else
            b[j].x = b[j].x;
        Adjust ( j, K );    //调整
    }
}
void Replace_Select ( int n )
{
    int K = 6;  //K任意取 一般sqrt(n)左右时间烧快
    pos = 1;    //a数组的下标
    K_merge ( K, n );   //败者树
    for ( int i = 0; i <= m; i ++ )
    {
        for ( int j = 0; j < workArea[i].size ( ); j ++ )
            printf ( "%d ", workArea[i][j] );
        printf ( "\n" );
    }
}
void solve ( )
{
    int n;
    scanf ( "%d", &n );
    for ( int i = 1; i <= n; i ++ )
    {
        scanf ( "%d", &a[i] );
        workArea[i].clear ( );  //保存每个归并段的值
    }
    Replace_Select ( n );   //置换-选择排序
}
int main ( )
{
    solve ( );
    return 0;
}
/*
24
51 49 39 46 38 29 14 61 15 30 1 48 52 3 63 27 4 13 89 24 46 58 33 76
*/




<think>好的,我现在需要回答用户关于多路归并外排序中败者的实现与原理的问题。首先,我得回顾一下用户的问题和系统给的引用内容。用户想知道败者的使用方法和实现细节,而系统提供的引用提到了败者的结构、初始化以及更新过程。首先,我应该明确多路归并外排序的基本概念。外排序通常用于处理大数据,当数据无法全部装入内存时,需要分块排序后再归并多路归并相比二路归并能减少归并次数,提高效率。而败者是优化多路归并的关键数据结构。 接下来,败者的原理。根据引用内容,败者是完全二叉,每个节点记录败者的信息。胜者晋级,最终根节点是冠军,也就是当前最小的元素。这需要解释清楚败者如何减少比较次数,尤其是在多路情况下的优势。 然后是结构实现。引用里提到败者使用一维数组,分为叶子节点、比较节点和冠军节点。需要详细说明每个部分的作用,比如叶子节点对应各个归并段当前元素,比较节点存储败者归并段索引。初始化时,每个叶子节点对应的元素需要进行比较,填充败者。初始化过程可能比较复杂,需要一步步构建。比如,从叶子节点开始两两比较,父节点记录败者,胜者向上继续比较,直到根节点。初始时,可能需要一个辅助空间存储最小值,如引用中的MINKEY。 然后是调整过程。当冠军被取出后,需要从对应的归并段中取出下一个元素,替换叶子节点中的值,并重新调整败者。调整时只需要沿着该叶子节点到根的路径进行比较,不需要处理其他分支,这减少了时间复杂度。引用中提到只需要更新相关路径,其他节点不影响,这很重要。 还要比较败者和胜者的区别。胜者每次比较需要知道胜者和败者,而败者只记录败者,胜者继续向上比较。这可能减少数据移动的次数,提高效率,特别是在多路情况下。 在实现细节上,代码结构可能涉及数组的索引管理,比如ls数组的大小是2k,其中k是归并路数。叶子节点从ls[k]到ls[2k-1],而比较节点是ls[1]到ls[k-1]。冠军节点是ls[0]。这需要清晰的数组结构说明。可能还需要举例说明,比如当k=5时,数组的结构如何,如何初始化,如何调整。但用户可能更关注逻辑而不是具体代码,不过提供伪代码或示例能帮助理解。另外,引用中的内容提到附加空间bk,用于存储当前各归并段的元素,这个辅助空间的作用需要解释清楚,比如在调整时临时存储新取出的元素,然后更新到败者中。 最后,要确保回答符合系统指令,使用正确的中文,数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,并生成相关问题。同时引用用户提供的引用内容,但用户提供的引用是关于快速排序的示例,可能需要注意。不过用户给出的引用是关于归并排序和败者的,所以需要正确引用[^1]和[^2]。 可能还需要检查是否有遗漏的关键点,比如败者的时间复杂度,或者实际应用中的注意事项。例如,多路归并的路数选择对性能的影响,或者如何处理归并段耗尽的情况。总结,我需要分步骤解释败者的原理、结构、初始化、调整过程,对比胜者,并说明其优势。同时确保引用正确,结构清晰,最后生成相关问题。</think>### 多路归并外排序与败者实现原理 #### 一、败者核心作用 败者多路归并外排序中减少比较次数的关键数据结构。通过记录每轮比较的“败者”信息,可将每次插入新元素后的调整复杂度从$O(k)$降低到$O(\log k)$,其中$k$为归并路数[^1]。 #### 二、数据结构设计 1. **完全二叉结构**:使用一维数组存储,总节点数为$2k$: - 叶子节点:$k$个,存储各归并段当前元素(对应数组后半部分$ls[k..2k-1]$) - 内部节点:$k-1$个,记录败者归并段编号(对应数组$ls[1..k-1]$) - 冠军节点:$ls[0]$存储最终胜者编号[^1] $$ \text{示例结构(k=3): } ls = [\text{冠军}, \text{败者1}, \text{败者2}, \text{叶子1}, \text{叶子2}, \text{叶子3}] $$ 2. **辅助空间**:数组$b[0..k-1]$存储各归并段当前元素值,初始化时设置$b[k] = -\infty$作为哨兵[^2]。 #### 三、初始化过程(以5路归并为例) 1. 从各归并段读取首个元素到$b[0..4]$ 2. 自底向上构建: ```python def init_loser_tree(): for i in range(k-1, -1, -1): # 从最后一个叶子节点开始 parent = (i + k) // 2 # 计算父节点位置 while parent > 0: if b[i] > b[ls[parent]]: # 新元素败者 ls[parent], i = i, ls[parent] # 交换胜者与败者 parent = parent // 2 ls[0] = i # 最终冠军 ``` #### 四、动态调整过程 当取出冠军元素$b[ls[0]]$后: 1. 从对应归并段读取新元素到$b[s]$($s$为胜者段编号) 2. **局部更新路径**: ```python def adjust(s): parent = (s + k) // 2 while parent > 0: if b[s] > b[ls[parent]]: # 新元素败者 ls[parent], s = s, ls[parent] # 更新败者并传递胜者 parent = parent // 2 ls[0] = s # 更新冠军 ``` #### 五、关键优化特性 1. **减少冗余比较**:仅需更新从叶子到根的路径(时间复杂度$O(\log k)$) 2. **稳定性处理**:当某归并段耗尽时,将其$b[i]$设为$+\infty$,自动被淘汰出局 3. **对比胜者**:胜者需要维护所有子节点关系,而败者通过记录败者减少数据移动量[^2] #### 六、应用场景 1. 数据库大规模排序(如MySQL外部排序) 2. 搜索引擎倒排索引合并 3. 分布式计算中MapReduce的shuffle阶段
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