Персистентная приоритетная очередь — различия между версиями
Kris (обсуждение | вклад) (→Ссылки) |
Kris (обсуждение | вклад) |
||
Строка 3: | Строка 3: | ||
Возьмем [[Биномиальная куча|биномиальную кучу]] и реализуем ее на односвязных списках. | Возьмем [[Биномиальная куча|биномиальную кучу]] и реализуем ее на односвязных списках. | ||
− | Для этого будем хранить список | + | Для этого будем хранить список корней в порядке возрастания ранга, а детей будем хранить по убыванию ранга. Каждый родитель будет знать ребенка с большим рангом, голова списка детей, но ребенок не будет знать родителя. |
== Операции == | == Операции == | ||
=== Merge === | === Merge === |
Версия 03:26, 11 июня 2013
Персистентная приоритетная очередь (англ. persistent priority queue) - это приоритетная очередь, реализующая персистентность, то есть позволяющая получить доступ ко всем своим предыдущим версиям.
Содержание
Основная идея
Возьмем биномиальную кучу и реализуем ее на односвязных списках.
Для этого будем хранить список корней в порядке возрастания ранга, а детей будем хранить по убыванию ранга. Каждый родитель будет знать ребенка с большим рангом, голова списка детей, но ребенок не будет знать родителя.
Операции
Merge
Проходим по корневым спискам и создаем новый, объединяя деревья одинакового ранга.
merge_tree(t1, t2) if (t1.key < t2.key) t2.next = t1.soon; t1.soon = t2; else t1.next = t2.soon; t2.soon = t1;
Проход по корневым спискам выполнится за
, объединение деревьев выполняется за . Тогда работает за .Insert
Разрешим при объединении двух деревьев присоединять еще одну вершину, дерево ранга 0. Тогда получится возможным существование еще двух типов деревьев:
Разберем случаи добавления.
а) Минимальный ранг дерева
и такое дерево одно. Добавим новое дерево ранга 0 - нашу вершину.б) Минимальный ранг сына
и таких деревьев два. Объединим эти деревья и нашу вершину в дерево ранга , получим дерево типа 1 или 2 в зависимости от того у какой вершины ключ меньше.Тогда
работает за .extractMinimum
Работает так же как и в обычной биномиальной куче. Проходим по списку корней и находим вершину с минимальным ключом.
extractMinimum(t) t1=t; while t1.next != null if min.val>t1.val min = t1; t1 = t1.next; par = t; t1 = t; while min != t1 par = t1; t1 = t1.next; par.next = par.next.next; return (min, t)
Возвращает дерево с минимальным элементом и остаток от очереди после извлечения минимума. Работает за
.