20162308 2017-2018-2 《程序设计与数据结构》第九周学习总结
教材学习内容总结
学习目标
- 理解堆和优先队列
- 理解堆和优先队列的关系
- 掌握堆的实现
- 掌握堆排序的实现
- 分析Java Collections API中堆和相关的类
学习内容
堆
** 堆 ** 是具有以下性质的二叉树：
（1）它是一棵完全二叉树（即树上所有节点都是满的，除了最后一层的节点外，且最后一层的叶子节点都是尽可能靠左的）；
（2）父节点的键值总是和任何一个子节点的键值保持固定的大小关系，且每个节点的左子树和右子树都是一个二叉堆。
当父节点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值时为最大堆；当父节点的键值总是小于等于任何一个子节点的键值时为最小堆。二叉堆可应用于堆排序、优先级队列、图算法等。
二叉堆通常用数组来表示，如果树根节点为 arr[0]，那么有以下性质：
（1）arr[i/2] 为第 i 个节点的父节点；
（2）arr[2i + 1] 为第 i 个节点的左孩子节点；
（3）arr[2i + 2] 为第 i 个节点的右孩子节点。
优先队列
在多任务环境中，操作系统必须决定在若干进程中运行哪个进程。我们知道，有一些任务应当具有优先权，对这些特殊的应用似乎需要一类特殊的队列，称之为优先队列(priority queue)。
优先队列的实现如下：
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链表，插入队头O(1), 删除最小的元素则需要遍历链表O(n) 另一个方法是让链表保持在排序的状态，这使得插入代价O(n)，而deleteMin只需要O(1)
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BST：二叉查找树 对于两种操作平均时间都是O(logN)，但可能导致树的不平衡，用平衡树又显得过于麻烦
故优先队列使用二叉堆（binary heap）来实现。
代码调试中的问题和解决过程
代码托管
- 代码提交过程 & 代码量截图：
结对及互评
点评模板：
- 博客中值得学习的或问题：
其他
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 | - | 1 | 10 | |
| 第二周 | - | 2 | 20 | |
| 第三周 | - | 3 | 30 | |
| 第四周 | - | 4 | 40 | |
| 第五周 | - | 5 | 50 |
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计划学习时间:20小时
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实际学习时间:10小时
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改进情况：