2011-08-30 63 views
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我需要一个容器来储存对,我有两个操作:C++优先字典

  1. 更新通过关键
  2. 价值得到最大价值的关键。

对于第一个操作,map是一个很好的结构。对于第二个操作,似乎优先队列是一个好的队列。你会如何做到这一点?无论如何,在没有O(n)循环的情况下完成这两个操作? 谢谢。

回答

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渐近高效的解决方案,这将是使用哈希表和斐波那契堆的组合的最佳路线。您将使用散列表访问与O(1)时间内的任何特定键相关联的值,并使用斐波那契堆以便能够快速查找具有最低值的键/值对(这样做在O(1))。

如果要更改与某个键相关联的值,如果要增加该值,则可以在(分期偿还)O(1)时间内通过使用斐波那契堆上的增加键操作完成此操作,该操作具有O(1)摊销时间。如果你正在减少这个值,它将花费O(log n)时间从斐波那契堆中删除该元素,然后重新插入它。

总体而言,这给出了

  • 一个时间复杂度插入一个新元素:O(1)对于哈希,O(1),用于插入到斐波那契堆:O(1)时间
  • 删除一个元素:O(1)为散列,O(log n)从斐波那契堆中删除:O(log n)时间
  • 查找顶部元素:O(1)查找斐波那契堆:O(1)时间。
  • 增加值:O(1)为散列,O(1)为增加键:O(1)时间。
  • 减小值:O(1)为散列,O(log n)为删除/插入:O(log n)时间。

希望这会有所帮助!

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这是一个很好的解决方案!尽管如此,你还应该注意到它们的缺点:保持它们的同步和内存使用。 –

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@Minging Duck-理想情况下,你会把它包装在自己的课堂上,这样你就不会让两个人失去同步。是的,有更多的内存使用,虽然它只是一个不变的因素比只有一个结构。 – templatetypedef

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@templatetypedef:+1,但斐波那契堆而不是二进制堆(或nary-heap) - 真的吗?我明白,理论上的摊销范围可能会更好,但实际情况是这样吗?参见,例如:http://stackoverflow.com/questions/504823/has-anyone-actually-implemented-a-fibonacci-heap-efficiently。另外,对于某些操作,Fibonaaci堆实际上是否具有较差的最差情况复杂度? –

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创建一个heap structure(用于第二个项目符号)并将其每个节点放置在一张地图中(对于第一个项目符号)。

编辑: 最小堆的实现我做了一段时间,在过去的

#ifndef MINHEAP_H 
#define MINHEAP_H 

//////////////////////// MinHeap with Map for Data //////////////////////// 

template <class T, class M = int> class MinHeap { 
    T*   array; 
    unsigned const int arr_max; 
    unsigned int  elements; 
    M   map; 

    void percolate_down(unsigned int i=0) { 
     unsigned int n = elements-1, min; 
     do { 
      unsigned int l = 2*i + 1, r = 2*i + 2; 
      if (l <= n && array[i] > array[l]) min = l; 
      else min = i; 
      if (r <= n && array[i] > array[r] && array[l] > array[r]) min = r; 
      if (i != min) { 
       T temp = array[i]; 
       array[i] = array[min]; 
       array[min] = temp; 
       map.update(array[i], i); 
       map.update(array[min], min); 
       i = min; 
      } else break; 
     } while (i < n); 
    } 
    void percolate_up(unsigned int i) { 
     while (i && array[(i-1)/2] > array[i]) { 
      T temp = array[i]; 
      array[i] = array[(i-1)/2]; 
      array[(i-1)/2] = temp; 
      map.update(array[i], i); 
      map.update(array[(i-1)/2], (i-1)/2); 
      i = (i-1)/2; 
     } 
    } 
public: 
    MinHeap(const int max) : array(new T[max]), arr_max(max), elements(0), map(max) {} 
    ~MinHeap(void) { delete[] array; } 

    bool empty(void) const { return elements == 0; } 
    unsigned int capacity(void) const { return arr_max; } 
    unsigned int size(void) const { return elements; } 
    const M& heapmap(void) const { return map; } 
    const T& peek(unsigned int i=0) const { return array[i]; } 

    bool insert(T& element) { 
     if (arr_max == elements) return false; 

     unsigned int k = elements++; 
     map.update(element, k); 
     array[k] = element; 
     percolate_up(k); 
     return true; 
    } 
    unsigned int mass_insert(T copy[], unsigned int n) { 
     unsigned int i = 0;  
     for(; i < n ; i++) if (!insert(copy[i])) break; 
     return i; 
    } 
    bool delete_min(void) { 
     if (elements == 0) return false; 

     map.update(array[0], arr_max+1); 
     array[0] = array[--elements]; 
     map.update(array[0], 0); 
     percolate_down(); 
     return true; 
    } 
    bool delete_element(unsigned int i) { 
     if (i > elements) return false; 

     map.update(array[i], arr_max+1); 
     T temp = array[i];  
     array[i] = array[--elements]; 
     map.update(array[i], i); 
     if (array[i] > temp) percolate_down(i); 
     else if (temp > array[i]) percolate_up(i); 
     return true; 
    } 
    bool update(unsigned int i, T& element) { 
     if (i > elements) return false; 

     map.update(array[i], arr_max+1); 
     T temp = array[i];  
     array[i] = element; 
     map.update(array[i], i); 
     if (array[i] > temp) percolate_down(i); 
     else if (temp > array[i]) percolate_up(i); 
     return true; 
    } 

// void print() { using namespace std; for (unsigned int i=0 ; i < elements ; i++) cout << array[i] << " | "; cout << endl; } 


    // Iterators 
/* 
    friend class Const_Iterator; 

    class Const_Iterator { 
     MinHeap<T>* heap; 
     unsigned int index; 
     Const_Iterator(MinHeap<T>* h, unsigned int i) : heap(h), index(i) {} 
    public: 
     Const_Iterator(const Const_Iterator& clone) : heap(clone.heap), index(clone.index) {} 

     friend Const_Iterator MinHeap<T>::begin(void); 
    }; 

    Const_Iterator begin(void) { return Const_Iterator(this, 0); } 
*/ 
}; 

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 


//////////////////////// MinHeap without Map for Data //////////////////////// 

template <class T> class MinHeap <T, int> { 
    T*   array; 
    unsigned const int arr_max; 
    unsigned int  elements; 

    void percolate_down(unsigned int i=0) { 
     unsigned int n = elements-1, min; 
     do { 
      unsigned int l = 2*i + 1, r = 2*i + 2; 
      if (l <= n && array[i] > array[l]) min = l; 
      else min = i; 
      if (r <= n && array[i] > array[r] && array[l] > array[r]) min = r; 
      if (i != min) { 
       T temp = array[i]; 
       array[i] = array[min]; 
       array[min] = temp; 
       i = min; 
      } else break; 
     } while (i < n); 
    } 
    void percolate_up(unsigned int i) { 
     while (i && array[(i-1)/2] > array[i]) { 
      T temp = array[i]; 
      array[i] = array[(i-1)/2]; 
      array[(i-1)/2] = temp; 
      i = (i-1)/2; 
     } 
    } 
public: 
    MinHeap(const int max) : array(new T[max]), arr_max(max), elements(0) {} 
    ~MinHeap(void) { delete[] array; } 

    bool empty(void) const { return elements == 0; } 
    unsigned int capacity(void) const { return arr_max; } 
    unsigned int size(void) const { return elements; } 
    const T& peek(unsigned int i=0) const { return array[i]; } 

    bool insert(T& element) { 
     if (arr_max == elements) return false; 

     unsigned int k = elements++; 
     array[k] = element; 
     percolate_up(k); 
     return true; 
    } 
    unsigned int mass_insert(T copy[], unsigned int n) { 
     unsigned int i = 0;  
     for(; i < n ; i++) if (!insert(copy[i])) break; 
     return i; 
    } 
    bool delete_min(void) { 
     if (elements == 0) return false; 

     array[0] = array[--elements]; 
     percolate_down(); 
     return true; 
    } 
    bool delete_element(unsigned int i) { 
     if (i > elements) return false; 

     T temp = array[i];  
     array[i] = array[--elements]; 
     if (array[i] > temp) percolate_down(i); 
     else if (temp > array[i]) percolate_up(i); 
     return true; 
    } 
    bool update(unsigned int i, T& element) { 
     if (i > elements) return false; 

     T temp = array[i];  
     array[i] = element; 
     if (array[i] > temp) percolate_down(i); 
     else if (temp > array[i]) percolate_up(i); 
     return true; 
    } 

// void print() { using namespace std; for (unsigned int i=0 ; i < elements ; i++) cout << array[i] << " | "; cout << endl; } 
}; 

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 

#endif // MINHEAP_H 
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你也可以使用'std :: priority_queue'。 – Dawson

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@Toolbox堆结构是实现priority_queue的一种方式:) –

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我知道 - 我的意思是不需要重新实现已经是标准C++的一部分。 – Dawson

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的boost :: bimap的可以做你想做的,在反向映射用于实现#2。

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如果多个密钥的值相同,该怎么办? – templatetypedef

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@templatetypedef:你的选择,可能有几个索引,比如'bimap >'。 –

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我觉得bimap的是

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如果多个键具有与它们相关的相同值,该怎么办? – templatetypedef

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根据我的C++ 0x标准,The fundamental property of iterators of associative containers is that they iterate through the containers in the non-descending order of keys where non-descending is defined by the comparison that was used to construct them.

所以只需使用一张地图。随机查找是O(log(n)),获得最高元素需要O(1)次。

value getHighest(map<key, value>& map) { 
    assert(map.empty() == false); 
    return (--map.end())->second; 
} 
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这是哈希映射吗?那么查找也是O(1) – user875367

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不,哈希是无序的,所以你找不到最高的元素。 –