20172315 2018-2019-1 《程序设计与数据结构》第八周学习总结

教材学习内容总结

• 堆是一棵完全二叉树，其中的每一结点都小于或等于它的两个孩子。
• 一个堆也可以是最大堆（maxheap），其中的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又树的根处，且其根的两个孩子同样也是最小堆。
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• addElement方法将给定的Comparable元素添加到堆中的恰当位置处，且维持该堆的完全性属性和有序属性。
• 因为一个堆就是一棵完全树，所以对于插入的新结点而言，只存在一个正确的位置，且它要么是h层左边的下一个空位置，要么是h+1层左边的第1个位置（如果h层是满的话）。
• 通常，在堆实现中，我们会对树中的最末一个结点，或更为准确是，最末一片叶子进行跟踪记录。
• 要维持该树的完全性，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。
• 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。
• 因为我们要求在插入元素后能够向上遍历该树，所以堆中结点必须存储指向其双亲的指针。
• 在二又树的数组实现中，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+l位置处，n的右孩子将位于数组的2（n+l）位置处。
• 链表实现和数组实现的addElement操作的时间复杂度同为O（logn）。
• 链表实现和数组实现的removeMin操作的复杂度同为0（logn）。
• heapSort方法的两部分构成：添加列表的每个元素，然后一次删除一个元素。
• 堆排序的复杂度为O（nlogn）。
  

  教材学习中的问题和解决过程

• 问题1：为什么要维持该树的完全性，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
• 问题1解决方案：由于堆是队列结构，只能从堆中删除堆顶元素。移除堆顶元素之后，用堆的最后一个节点填补取走的堆顶元素，并将堆的实际元素个数减1。但用最后一个元素取代堆顶元素之后有可能破坏堆，因此需要将对自顶向下调整，使其满足最大或最小堆。

  

代码调试中的问题和解决过程

• 问题1：对于pp12.1说的堆中的比较操作必须依照进入该队列的顺序来进行是什么意思
• 问题1解决方案：优先级队列把优先级改为一样即可解决

代码托管

（statistics.sh脚本的运行结果截图）

上周考试错题总结

• 错题1及原因，理解情况

  Insertion sort is an algorithm that sorts a list of values by repetitively putting a particular value into its final, sorted, position.

A . true

B . false

正确答案： B

你的答案： A

insertion sort：插入排序一种排序算法，通过反复地把某个元素插入到之前已排序的子列表中，实现元素的排序。

结对及互评

点评模板：

• 博客中值得学习的或问题：
  • 对于教材内容解析到位
  • 对于问题探讨不够
• 代码中值得学习的或问题：
  • 代码简洁，一目了然
  • 代码注释过少

点评过的同学博客和代码

• 本周结对学习情况
  • 20172318
  • 结对学习内容
    • 第12章
• 上周博客互评情况
  • 20172318

学习进度条

参考资料

• 蓝墨云
• 堆---实现最小堆及堆的插入与删除

原文地址：https://www.cnblogs.com/huzhitao/p/9938962.html