优先队列——二项队列(binominal queue)

【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) 
    《优先队列——二项队列(binominal queue)》

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) 
    《优先队列——二项队列(binominal queue)》

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; 
    《优先队列——二项队列(binominal queue)》

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; 
    《优先队列——二项队列(binominal queue)》

 

【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\n", root->value);            
        printPreorderChildSibling(depth + 1, root->leftChild);                                    
        printPreorderChildSibling(depth, root->nextSibling);
    } 
    else
    {
        for(i = 0; i < depth; i++)
            printf("    ");
        printf("NULL\n");
    }
}

// print Binominal Queue bq
void printBinominalQueue(BinominalQueue bq)
{
    int i;

    for(i=0; i<bq->capacity; i++)
    {
        printf("bq[%d] = \n", 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("\n=== after the  binominal queue bq is created ===\n");    
    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("\n=== after the binominal queue bq1 is created ===\n");    
    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("\n=== after the binominal queue bq2 is created ===\n");    
    printBinominalQueue(bq2);    
    // creating over.     

    // merge bq2 into the bq1 
    outerMerge(bq1, bq2);
     printf("\n=== after bq2 is merged into the bq1 ===\n");    
    printBinominalQueue(bq1);    
    // merge over. 
    
    // executing deleteMin opeartion towards binominal queue bq1    
    printf("\n=== after executing deleteMin opeartion towards binominal queue bq1 ===\n");    
    deleteMin(bq1);    
    printBinominalQueue(bq1);    
    // deleteMin over!
    return  0;
}

 

3.2) printing results

《优先队列——二项队列(binominal queue)》《优先队列——二项队列(binominal queue)》《优先队列——二项队列(binominal queue)》
《优先队列——二项队列(binominal queue)》《优先队列——二项队列(binominal queue)》

 

 

    原文作者:PacosonSWJTU
    原文地址: https://www.cnblogs.com/pacoson/p/5151886.html
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