/* 这里实现的是最小堆 */
#include "binheap.h"
#include "fatal.h"
#include <stdlib.h>
#define MinPQSize (10) // 堆最小的尺寸
#define MinData (-32767)
// 堆的结构
struct HeapStruct
{
int Capacity; // 代表最大值
int Size; // 当前的堆大小
ElementType *Elements; // 数组
};
/* START: fig6_0.txt */
/**
* 初始化堆
* @param MaxElements 最大的容量
* @return 指向最大堆的指针
*/
PriorityQueue
Initialize( int MaxElements )
{
PriorityQueue H;
/* 1*/ if( MaxElements < MinPQSize )
/* 2*/ Error( "Priority queue size is too small" );
/* 3*/ H = malloc( sizeof( struct HeapStruct ) );
/* 4*/ if( H ==NULL )
/* 5*/ FatalError( "Out of space!!!" );
/* Allocate the array plus one extra for sentinel */
/* 6*/ H->Elements = malloc( ( MaxElements + 1 )
* sizeof( ElementType ) ); // 给数组分配空间
/* 7*/ if( H->Elements == NULL )
/* 8*/ FatalError( "Out of space!!!" );
/* 9*/ H->Capacity = MaxElements; // H 的容量
/*10*/ H->Size = 0; // 当前的堆大小
/*11*/ H->Elements[ 0 ] = MinData;
/*12*/ return H;
}
/* END */
void
MakeEmpty( PriorityQueue H )
{
H->Size = 0;
}
/* START: fig6_8.txt */
/* H->Element[ 0 ] is a sentinel */
/**
* 插入操作
* @param X 待插入的元素
* @param H 要插入的目标堆
*/
void
Insert( ElementType X, PriorityQueue H )
{
int i;
if( IsFull( H ) )
{
Error( "Priority queue is full" );
return;
}
// 上滤(percolate up),如果父节点比 X 大,就将其给滤下来
for( i = ++H->Size; H->Elements[ i / 2 ] > X; i /= 2 )
H->Elements[ i ] = H->Elements[ i / 2 ];
H->Elements[ i ] = X; // 最后剩下的位置就是 X 应该插入的位置
}
/* END */
/* START: fig6_12.txt */
/**
* 删除最小元
* @param H
* @return 返回最小元
*/
ElementType
DeleteMin( PriorityQueue H )
{
int i, Child;
ElementType MinElement, LastElement;
/* 1*/ if( IsEmpty( H ) )
{
/* 2*/ Error( "Priority queue is empty" );
/* 3*/ return H->Elements[ 0 ];
}
/* 4*/ MinElement = H->Elements[ 1 ]; // 根节点即最小元
/* 5*/ LastElement = H->Elements[ H->Size-- ]; // 取出最后一个元素,用于插入到删除最小元之后的根节点处,然后下滤
/* 6*/ for( i = 1; i * 2 <= H->Size; i = Child )
{
/* Find smaller child */
/* 7*/ Child = i * 2;
/* 8*/ if( Child != H->Size && H->Elements[ Child + 1 ]
/* 9*/ < H->Elements[ Child ] )
/*10*/ Child++;
/* Percolate one level 下滤操作 */
/*11*/ if( LastElement > H->Elements[ Child ] )
/*12*/ H->Elements[ i ] = H->Elements[ Child ];
else
/*13*/ break;
}
/*14*/ H->Elements[ i ] = LastElement;
/*15*/ return MinElement;
}
/* END */
/**
* 查找最小元,即取出根节点存储的元素
* @param H
* @return
*/
ElementType
FindMin( PriorityQueue H )
{
if( !IsEmpty( H ) )
return H->Elements[ 1 ];
Error( "Priority Queue is Empty" );
return H->Elements[ 0 ];
}
/**
* 判断堆是否为空
* @param H
* @return
*/
int
IsEmpty( PriorityQueue H )
{
return H->Size == 0;
}
/**
* 判断堆是否已满
* @param H
* @return
*/
int
IsFull( PriorityQueue H )
{
return H->Size == H->Capacity;
}
/**
* 销毁堆
* @param H
*/
void
Destroy( PriorityQueue H )
{
free( H->Elements );
free( H );
}
#if 0
/* START: fig6_14.txt */
for( i = N / 2; i > 0; i-- )
PercolateDown( i );
/* END */
#endif
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算法是解决特定问题或执行特定任务的一系列步骤或规则的有序集合。在计算机科学中,算法通常用来指导计算机执行特定的任务或解决问题。良好设计的算法能够有效地解决问题,并且在给定的输入下能够产生正确的输出。 常见的算法包括但不限于以下几种: 排序算法:排序算法是将一组数据按照一定的顺序排列的算法。常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。 搜索算法:搜索算法用于在数据集中查找特定元素的算法。常见的搜索算法包括线性搜索、二分搜索等。 图算法:图算法用于处理图结构的数据,如最短路径算法(如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法)、最小生成树算法(如Prim算法、Kruskal算法)等。 动态规划:动态规划是一种通过将问题分解成更小的子问题来解决复杂问题的算法。常见的动态规划问题包括背包问题、最长递增子序列、编辑距离等。 贪心算法:贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优决策的算法。常见的贪心算法包括最小生成树算法中的Prim算法、Dijkstra算法等。 字符串匹配算法:字符串匹配算法用于在一个字符串(文本)中查找一个子串(模式)的出现位置。常见的字符串匹配算法包括暴力匹配、KMP算法、Boyer-Moore算法等。 这些是计算机科学中常见的算法类型,每种算法都有不同的应用场景和解决问题的方法。在实际编程中,选择合适的算法对于提高程序效率和性能至关重要。
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二叉堆.zip (4个子文件)
二叉堆
fatal.h 156B
binheap.h 475B
binheap.c 4KB
main.c 571B
共 4 条
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