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- 简答题
阅读下列说明和C代码,回答问题1至问题3,将解答写在答题纸的对应栏内。
说明:堆数据结构定义如下。对于n个元素的关键字序列(a1,a2,...,an),当且仅当满足下列关系时称其为堆:在
一个堆中,若堆顶元素为最大元素,则称为大顶堆;若堆顶元素为最小元素,则称为小顶堆。堆常用完全二叉树表示,图8.11是一个大顶堆的例子。
堆数据结构常用于优先队列中,以维护由一组元素构成的集合。对应于两类堆结构,优先队列也有最大优先队列和最小优先队列,其中最大优先队列采用大顶堆,最小优先队列采用小项堆。以下考虑最大优先队列。假设现已建好大顶堆A,且已经实现了调整堆的函数heapify(A,n,index)。下面将C代码中需要完善的3个函数说明如下。 (1)heapMaximum(A):返回大顶堆A中的最大元素。 (2)heapExtractMax(A):去掉并返回大顶堆A的最大元素,将最后一个元素"提前"到堆顶位置,并将剩余元素调整成大顶堆。( 3)maxHeapInsert(A,key):把元素key插入到大顶堆A的最后位置,再将A调整成大顶堆。优先队列采用顺序存储方式,其存储结构定义如下:
C代码:
问题1:根据以上说明和C代码,填充C代码中的空(1)~(5)。问题2:根据以上C代码,函数heapMaximum,heapExtractMax和maxHeapInsert的时间复杂度的紧致上界分别为(6)、(7)和(8)(用O符号表示)。问题3:若将元素10插入到堆A=(15,13,9,5,12,8,7,4,0,6,2,1)中,调用maxHeapInsert函数进行操作,则新插入的元素在堆A中第(9)个位置(从1开始)。
-
问题1(1)A->int_array[0](2)A->int_array[0]=A->int_array[A->array_size-1](3)A->array_size-1(4)key>A->int_array[PARENT(i)](5)A->int_array[i]=key
问题2(6)O(1)(7)O(log2n)(8)O(log2n)
问题3(9)3 关注下方微信公众号,在线模考后查看
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