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  • 20172301 《程序设计与数据结构》第八周学习总结

    20172301 《程序设计与数据结构》第八周学习总结

    教材学习内容总结

    • 堆:是具有两个附加属性的一棵二叉树。

      • 是一棵完全树。
      • 最小堆对每一结点,它小于或等于其左孩子和右孩子。反之,最大堆对每一个结点大于或等于它的左右孩子。
      • ,最小堆将其最小元素存储在该二叉树的根处,且最小堆根结点的子树同样也是最小堆。
    • addElement操作:将给定的元素添加到堆中的恰当位置,维持该堆的完全性属性和有序属性

      • 如果元素不是Comparable类型的,则会抛出异常。这是为了让元素可比较,可以维持堆的有序属性。
      • 而为了维护堆的完全性,就决定了堆插入结点时只有两种情况:

      1.h层的左边下一个位置。
      2.h+1层的第一个位置。(h层为满)

      • 将新元素添加到堆的末尾后,考虑到有序属性,将该元素与父结点进行比较,若小将它与父结点对换,直到大于父结点或者位于根结点处。
    • removeMin操作:删除堆的最小元素:删除堆的最小元素并且返回。

      • 最小元素位于根结点,删除掉根结点,为了维持树的完全性,要找一个元素来替代它,那么只有一个能替换根的合法元素,且它是存储在树中最末一片叶子上的元素。最末的叶子是h层上最右边的叶子。
      • 考虑到有序属性,对该堆重新排序。将新的根元素和其较小的孩子比较,如果孩子更小,那么他们互换,直到该元素位于某个叶子中或者比他的两个孩子都小。
    • findMin操作:指向最小堆的最小元素。

      • 返回存在根处的元素。

    用链表实现堆

    • 因为要求插入元素以后能够向上遍历,所以堆中的结点必须存储指向双亲的指针。继承BinaryTreeNode类,并且添加双亲指针和对应的set方法。

    • 有一个实例数据lastNode作用是跟踪记录堆中的最后一个叶子,也就是指向末结点的引用。

    • addElement操作:

      • 在适当位置添加一个元素。
      • 对堆进行重排序,以保持其有序属性。
      • lastNode指针重新设定为指向新的最末结点。
      • 在最坏的情况下,确定要插入结点的双亲,需要从堆的右下结点往上遍历到根,然后往下遍历到堆的左下结点。时间复杂度为2 * logn。插入新结点,简单赋值,时间复杂度为O(1)。如果需要重排序,最多需要比较logn次,因为路径最长为logn。所以addElement操作的复杂度为2 * logn + 1 + logn,为O(logn)
    • removeMin操作:

      • 用存储在最末结点处的元素替换存储在根处的元素。
      • 对堆进行重排序。
      • 返回原来的根元素。
      • 在最坏的情况下,替换结点,简单赋值,时间复杂度为O(1),然后重排序,,因为路径最长为logn,所以还是比较logn次。确定新的最末结点,从叶子到根的遍历,再从根到另一个叶子的遍历。所以removeMin操作的复杂度为2 * logn + logn + 1,为O(logn)
    • findMin操作

      • 直接返回根元素,复杂度为O(1)

    用数组实现堆

    • 树的根位于位置0处,对于每一结点n,n的左孩子将位于数组的2n+1位置处,n的右孩子将位于数组的2(n+1)位置处。
    • addElement操作:
      • 在恰当位置处添加新结点。
      • 对堆进行重排序以维持其排序属性。
      • 将count值递增1。
      • 时间复杂度为 1 + log ,为 O(logn)。
    • removeMin操作
      • 用存储在最末元素处的元素替换存储在根处的元素。
      • 对堆进行重排序。
      • 返回初始的根元素,并将count值减1。
      • 时间复杂度为 1 + log ,为 O(logn)。
    • findMin操作
      • 指向索引为0,时间复杂度为O(1)

    使用堆:优先级队列

    • 遵循两个排序规则:
      • 具有更高优先级的项目在先。
      • 具有相同优先级的项目使用先进先出方法来确定顺序。
    • 虽然最小堆根本就不是一个队列,但是它却提供了一个高效的优先级队列实现。

    使用堆:堆排序

    • 原理:根据堆的有序属性,将列表的每一个元素添加到堆中,然后一次一个的把他们从根中删除。
    • 堆排序是一种选择排序,整体主要由构建初始堆+交换堆顶元素和末尾元素并重建堆两部分组成。其中构建初始堆经推导复杂度为O(n),在交换并重建堆的过程中,需交换n-1次,而重建堆的过程中,根据完全二叉树的性质,[log2(n-1),log2(n-2)...1]逐步递减,近似为nlogn。所以堆排序时间复杂度一般认为就是O(nlogn)。
    • 堆排序时间复杂度O(nlogn)。
    • 步骤:
      • 步骤一:构造初始堆。将给定无序序列构造成一个堆(升序采用小顶堆,降序采用大顶堆)。
      • 步骤二:将堆顶元素与末尾元素进行交换,使末尾元素最大。然后继续调整堆,再将堆顶元素与末尾元素交换,得到第二大元素。如此反复进行交换、重建、交换。

    教材学习中的问题和解决过程

    • 问题1:链表堆和数组堆的优缺点。

    • 问题1解决方案:

      • 在之前章节的树的实现中,我们大多数用的都是链表实现的。主要是因为,用数组实现树的时候,可能会因为没有左右孩子而浪费了大量的空间。但是,在堆的实现中,因为考虑其向上遍历的特殊操作,我们需要其双亲结点 。而又因为堆是一个完全树,所以,不会存在大量浪费空间的情况 。所以,针对堆来说,数组实现的效率更高。
      • 根据书P268 和 P270,

      因为数组不需要确定新结点双亲的步骤,以及数组不需要确定新的最末结点。所以,虽然他的时间复杂度和用链表实现时是一样的,但是数组实现的效率更高一些。

      • 同样,我们不必拘泥于一种结构,一种实现方式。平常编写代码时也要注意其效率,代码的相关优化和美观。不要只把实现和完成任务当成标准。这是我以后也应该注意的。
    • 问题2:对于课上将的堆排序,还有课上的堆排序实践没有熟练掌握。重点归纳记忆一下。

    • 问题2解决方案:

      • 首先,要清楚堆排序的思想,堆排序是一种选择排序 。如何将一个杂乱排序的堆重新构造成最大堆,它的主要思路就是

      从上往下,将父节点与子节点以此比较。如果父节点最大则进行下一步循环,如果子节点更大,则将子节点与父节点位置互换,并进行下一步循环。注意父节点要与两个子节点都进行比较。

      • 我们第一步就应该明白,如何将一个无序列表构建成最大堆。

      从最后一个非叶节点开始调整。

      • 如图,这里的最后一个非叶子结点是结点4,那么我们就从这里进行调整。

      每次调整都是从父节点、左孩子节点、右孩子节点三者中选择最大者跟父节点进行交换(交换之后可能造成被交换的孩子节点不满足堆的性质,因此每次交换之后要重新对被交换的孩子节点进行调整)。

      • 如上图,这里从结点2开始做调整。左孩子为结点4,右孩子为结点5,将其与父结点做比较,发现左孩子比父结点更大。因此将它们做交换,设结点4为最大的结点,并继续以结点4开始做下一步运算。
      • 当构建好一个堆之后,我们开始进行排序。将堆顶元素与末尾元素进行交换,使末尾元素最大。然后重新调整堆,一直到最后整个堆都不存在了,那么数组就是有序的。

    代码调试中的问题和解决过程

    • 问题1:在实现PP12.1的时候,发现使用remove操作之后,虽然删除了第一个进入的元素,但是又添加了一个元素。

    如图,发现,我插入队列的依次是,2,10,3。然后中序遍历就是10,2,3。这是没有问题的,但是删除之后,虽然2删除掉了,但是多了一个3。

    • 问题1解决方案:
      • 这个问题可能是因为我dequeue()方法,调用了之前父类ArrayHeap类中removeMin()方法所引起的。
      • 所以就不得不说一下我PP12.1的实现思路。实际上,队列和优先级队列一定程度上是一样的。只是CompareTo方法的判定条件不同。队列只需要将进入堆的顺序记录下来就可以然后比较即可。那么这里的调用的removeMin()方法实际上就是删除队列中顺序最低的,也就是第一个进来的元素。
      public T removeMin() throws EmptyCollectionException 
      {
          if (isEmpty())
              throw new EmptyCollectionException("ArrayHeap");
      
          T minElement = tree[0];
          tree[0] = tree[count-1];
          heapifyRemove();
          count--;
      modCount--;
          return minElement;
      }
      
      • 代码如上所示,可以发现,在把数组的最后一个赋给第一个,重排序之后呢,并没有对其进行清空操作。所以,存在会有两个3的出现。那么我只需要在之后添加一串
      tree[count] =null;
      
      就可以解决问题了。

    代码托管

    上周考试错题总结

    • 在二叉查找树删除结点时,如果他有孩子,那么让他的孩子代替他。应该是升级而不是降级。

    结对及互评

    点评过的同学博客和代码

    • 上周博客互评情况
      • 20172304
      • 段志轩同学的博客是不断进步的,还是应该多多基于书本,务实基础。在代码实现方面不要急躁,耐心调试,肯定可以发现错误。
      • 20172328
      • 博客内容丰富,并且问题里讨论了上学期研究的栈内存和堆内存之间的区别。优秀。

    其他

    堆是基于二叉树的。这周看代码的效率并不是很高,对于代码的理解也不是很深入。归结于学习积极性不高。凡事不要钻牛角尖,过去的就过去了,一切都会好起来。不要给自己额外的压力和负担。
    看过别的同学优秀的博客以后发现自己不能懈怠。比如很多同学都联系到了上学期的堆栈内存时的学习内容。学习应该有体系,不能够东拼西揍,捡西瓜丢芝麻。还是要踏实下来,戒骄戒躁。

    学习进度条

    代码行数(新增/累积) 博客量(新增/累积) 学习时间(新增/累积) 重要成长
    目标 5000行 30篇 400小时
    第一周 0/0 1/1 10/10
    第二周 610/610 1/2 20/30
    第三周 593/1230 1/3 18/48
    第四周 2011/3241 2/5 30/78
    第五周 956/4197 1/6 22/100
    第六周 2294/6491 2/8 20/120
    第七周 914/7405 1/9 20/140
    第八周 2366/9771 2/11 22/162

    参考资料

  • 相关阅读:
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    Event loop 事件的循环和为什么使用函数
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    WPF中的Image控件Source的设置(包括直接读取图片文件的代码)
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/gk0625/p/9940351.html
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