【0】README
0.1) 本文文字描述部分转自 数据结构与算法分析, 旨在理解 优先队列——二项队列(binominal queue) 的基础知识;
0.2) 本文核心的剖析思路均为原创(insert,merge和deleteMin的操作步骤图片示例), 源代码均为原创;
0.3) for original source code, please visit https://github.com/pacosonTang/dataStructure-algorithmAnalysis/tree/master/chapter6/p152_binominal_queue
【1】二项队列相关
1.0)Attention: 二项队列中不允许有高度相同的二项树存在该队列中;
1.1)problem+solution:
- 1.1.1)problem:虽然左式堆和斜堆每次操作花费O(logN)时间, 这有效地支持了合并, 插入和deleteMin, 但还是有改进的余地,因为我们知道, 二叉堆以每次操作花费常数平均时间支持插入。
- 1.1.2)solution: 二项队列支持所有这三种操作(merge + insert + deleteMin), 每次操作的最坏情形运行时间为O(logN), 而插入操作平均花费常数时间; (干货——优先队列的三种基本操作——merge + insert + deleteMin)
1.2)相关定义
- 1.2.1) 二项队列定义: 二项队列不同于我们看到的所有优先队列的实现之处在于, 一个二项队列不是一颗堆序的树, 而是堆序树的集合,称为森林;(干货——二项队列的定义和构成,二项队列是二项树的集合,而二项树是一颗堆序树)
- 1.2.2)二项树定义: 堆序树中的每一颗都是有约束的形式。 (干货——二项树的定义)
- 1.2.3)二项树的构成:每一个高度上至多存在一颗二项树, 高度为0的二项树是一颗单节点树; 高度为k 的二项树Bk 通过将一颗二项树 Bk-1 附接到另一颗二项树Bk-1 的根上而构成;(干货——二项树的构成)
对上图的分析(Analysis):
-
A1)二项树的性质:
- A1.1)从图中看到, 二项树Bk 由一个带有儿子B0, B1, …, Bk-1的根组成;
- A1.2)高度为k 的二项树恰好有2^k 个节点;
- A1.3) 而在深度d 的节点数是 二项系数 。
-
A2)如果我们把堆序添加到二项树上, 并允许任意高度上最多有一颗二项树,那么我们能够用二项树的集合唯一地表示任意大小的优先队列;
【2】二项队列操作(merge + insert + deleteMin)
2.1)合并操作(merge) (干货——合并操作的第一步就是查看是否有高度相同的二项树,如果有的话将它们merge)
- step1) H1 没有高度为0的二项树而H2有,所以将H2中高度为0的二项树直接作为H3的一部分;(直接的意思==中间不需要merge);
- step2) H1 和 H2 中都有高度为1的二项树,将它们进行merge, 得到高度为2的二项树(根为12);
- step3)现在存在三颗高度为2的二项树(根分别为12, 14, 23),将其中两个进行merge(如merge根为12 和 根为14 的二项树),得到高度为3的二项树;
- step4)所以,最后,我们得到二项队列, 其集合包括:高度为0的二项树(根为13), 高度为1的二项树(根为23),高度为3的二项树(高度为12);
Attention)
- A1)显然,merge操作是按照高度升序依次进行的;
- A2)最后得到的二项队列不存在高度相同的二项树,即使存在,也要将高度相同的二项树进行merge;
- A3)二项队里中的二项树的高度不必囊括所有的升序实数,即不必一定是0, 1, 2, 3,4 等等; 也可以是0, 1, 3 等;
- A4)单节点树的高度为0; (干货——树高度从零起跳)
2.2)插入操作(insert) (干货——insert操作是merge操作的特例,而merge操作的第一步就是查看是否有高度相同的二项树,如果有的话将它们merge)
- 2.2.1)插入操作实际上: 就是特殊情形的合并, 我们只需要创建一颗单节点树并执行一次merge;
- 2.2.2)更准确地说: 如果元素将要插入的那个优先队列中不存在的最小的二项树是Bi, 那么运行时间与 i + 1 成正比;
对上图的分析(Analysis):
- A1) 4 插入之后,与B0(根为3)进行merge, 得到一颗高度为1的树B1’(根为3);
- A2)将B1’ 与 B1(根为1) 进行merge 得到高度为2 的树B2’(根为1), 它是新的优先队列;
- A3)在插入7之后的下一次插入又是一个坏情形, 因为需要三次merge操作;
2.3)删除最小值操作(deleteMin)
- step1)找出一颗具有最小根的二项树来完成, 令该树为Bk, 令原始序列为H;
- step2)从H中除去Bk, 形成新的二项队列H’;
- step3)再除去Bk的根, 得到一些二项树B0, B1, …, Bk-1, 它们共同形成优先队列H”;
- step4) 合并H’ 和 H” , 操作结束;
【3】 source code and printing results
3.1)source code at a glance
Attention)二项队列的实现源代码用到了 儿子兄弟表示法;
#include "binominal_queue.h" #define MINIMAL 10000 int minimal(BinominalQueue bq) { int capacity; int i; int minimal; int miniIndex; minimal = MINIMAL; capacity = bq->capacity; for(i=0; i<capacity; i++) { if(bq->trees[i] && bq->trees[i]->value < minimal) { minimal = bq->trees[i]->value; miniIndex = i; } } return miniIndex; } // initialize the BinominalQueue with given capacity. BinominalQueue init(int capacity) { BinominalQueue queue; BinominalTree* trees; int i; queue = (BinominalQueue)malloc(sizeof(struct BinominalQueue)); if(!queue) { Error("failed init, for out of space !"); return queue; } queue->capacity = capacity; trees = (BinominalTree*)malloc(capacity * sizeof(BinominalTree)); if(!trees) { Error("failed init, for out of space !"); return NULL; } queue->trees = trees; for(i=0; i<capacity; i++) { queue->trees[i] = NULL; } return queue; } // attention: the root must be the left child of the binominal tree. int getHeight(BinominalTree root) { int height; if(root == NULL) { return 0; } height = 1; while(root->nextSibling) { height++; root = root->nextSibling; } return height; } // merge BinominalQueue bq2 into bq1. void outerMerge(BinominalQueue bq1, BinominalQueue bq2) { int height; int i; for(i=0; i<bq2->capacity; i++) { height = -1; if(bq2->trees[i]) { height = getHeight(bq2->trees[i]->leftChild); // attention for the line above // height = height(bq2->trees[i]->leftChild); not height = height(bq2->trees[i]); merge(bq2->trees[i], height, bq1); } } } // merge tree h1 and h2 = bq->trees[height], // who represents the new tree and old one respectively. BinominalTree merge(BinominalTree h1, int height, BinominalQueue bq) { if(h1 == NULL) { return h1; } if(bq->trees[height] == NULL) // if the queue don't has the B0 tree. { bq->trees[height] = h1; return bq->trees[height]; } else // otherwise, compare the new tree's height with that of old one. { if(h1->value > bq->trees[height]->value) // the new should be treated as the parent of the old. { innerMerge(bq->trees[height], height, h1, bq); } else // the old should be treated as the parent of the new. { innerMerge(h1, height, bq->trees[height], bq); } } return h1; } BinominalTree lastChild(BinominalTree root) { while(root->nextSibling) { root = root->nextSibling; } return root; } // merge tree h1 and h2 = bq->trees[height], // who represents the new tree and old one respectively. BinominalTree innerMerge(BinominalTree h1, int height, BinominalTree h2, BinominalQueue bq) { if(h1->leftChild == NULL) { h1->leftChild = h2; } else { lastChild(h1->leftChild)->nextSibling = h2; // attention for the line above // lastChild(h1->leftChild)->nextSibling = h2 not lastChild(h1)->nextSibling = h2 } height++; bq->trees[height-1] = NULL; merge(h1, height, bq); return h1; } // insert an element with value into the priority queue. void insert(ElementType value, BinominalQueue bq) { TreeNode node; node = (TreeNode)malloc(sizeof(struct TreeNode)); if(!node) { Error("failed inserting, for out of space !"); return ; } node->leftChild= NULL; node->nextSibling = NULL; node->value = value; merge(node, 0, bq); } // analog print node values in the binominal tree, which involves preorder traversal. void printPreorderChildSibling(int depth, BinominalTree root) { int i; if(root) { for(i = 0; i < depth; i++) printf(" "); printf("%d ", root->value); printPreorderChildSibling(depth + 1, root->leftChild); printPreorderChildSibling(depth, root->nextSibling); } else { for(i = 0; i < depth; i++) printf(" "); printf("NULL "); } } // print Binominal Queue bq void printBinominalQueue(BinominalQueue bq) { int i; for(i=0; i<bq->capacity; i++) { printf("bq[%d] = ", i); printPreorderChildSibling(1, bq->trees[i]); } } void deleteMin(BinominalQueue bq) { int i; BinominalTree minitree; BinominalTree sibling; i = minimal(bq); minitree = bq->trees[i]->leftChild; //minitree->value=51 free(bq->trees[i]); bq->trees[i] = NULL; while(minitree) { sibling = minitree->nextSibling; minitree->nextSibling = NULL; merge(minitree, getHeight(minitree->leftChild), bq); minitree = sibling; } } int main() { BinominalQueue bq, bq1, bq2; int data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11}; int data1[] = {65, 24, 12, 51, 16, 18}; int data2[] = {24, 65, 51, 23, 14, 26, 13}; int i; int capacity; // creating the binominal queue bq starts. capacity = 7; bq = init(capacity); for(i=0; i<capacity; i++) { insert(data[i], bq); } printf(" === after the binominal queue bq is created === "); printBinominalQueue(bq); // creating over. // creating the binominal queue bq1 starts. capacity = 6; bq1 = init(capacity); for(i=0; i<capacity; i++) { insert(data1[i], bq1); } printf(" === after the binominal queue bq1 is created === "); printBinominalQueue(bq1); // creating over. // creating the binominal queue bq2 starts. capacity = 7; bq2 = init(capacity); for(i=0; i<capacity; i++) { insert(data2[i], bq2); } printf(" === after the binominal queue bq2 is created === "); printBinominalQueue(bq2); // creating over. // merge bq2 into the bq1 outerMerge(bq1, bq2); printf(" === after bq2 is merged into the bq1 === "); printBinominalQueue(bq1); // merge over. // executing deleteMin opeartion towards binominal queue bq1 printf(" === after executing deleteMin opeartion towards binominal queue bq1 === "); deleteMin(bq1); printBinominalQueue(bq1); // deleteMin over! return 0; }
3.2) printing results