12.23用树、DAG表示表达式

2023-12-28 19:36:10

有向图的顶点的度等于该顶点的入度与出度之和。

因此对于邻接表,某个顶点的链表为空,该顶点出度为0。

对于逆邻接表,某个顶点的链表为空,该顶点入度为0。

一个有向图D=(V, A)满足什么条件是V到V的一个映射的图?

A对任意 v∈V, od(v)=1;

从Vi到Vj的映射,是指对于V中的每一个元素i,V中都有一个唯一的元素j与之对应,也就是 i--->j 唯一,出度=1。就是说要么一对一,要么一对多,要形成唯一确定的关系,每个点都只能由一个点确定

入度为1,正是DAG的特点,

即理解为只能由一个唯一的点确定,或者前驱只有一个

拓扑排序,事件的先后关系,正是体现在唯一的紧邻前驱上

用树、DAG表示表达式

用有向无环图描述表达式 (A+B)*((A+B)/A), 至少需要顶点的数目为 ( 5)

用DAG表述,首先是要得到二叉树的表示,然后采用拓扑排序的方法,结合、化简掉中间过程中出现的一些部分,从而实现化简.实际就是一个去重的过程

大顶堆中除了堆顶元素是最大值,其余元素的顺序都是无法确定的。

堆排序的时间,主要由建立初始堆和反复重建堆这两部分的时间开销构成,它们均是通过调用Heapify实现的。时间复杂度O(n*logn) 如果从底部最后的父节点开始建堆,那么我们可以大概算一下: 假如有N个节点,那么高度为H=logN,最后一层每个父节点最多只需要下调1次,倒数第二层最多只需要下调2次,顶点最多需要下调H次,而最后一层父节点共有2^(H-1)个,倒数第二层公有2^(H-2),顶点只有1(2^0)个,所以总共的时间复杂度为s = 1 * 2^(H-1) + 2 * 2^(H-2) + ... + (H-1) * 2^1 + H * 2^0 将H代入后s= 2N - 2 - log2(N),近似的时间复杂度就是O(N)。

如果堆的有序状态因为某个节点变得比它的父节点更大而打破,那么就需要通过交换它和它的父节点来修复堆。从最后一个非叶结点逐渐往上浮,直到有序。

根元素为最小值的二叉堆:

插入节点时间复杂度为O(log n)

删除节点时间复杂度为O(log n)

查询最小元素的复杂度是o(1)

合并两个堆的复杂度是o(lgn)

对于有n(n>3)个不重复元素的大顶堆,下标为n-2的元素和下标为n-1的元素的大小关系是()

因为只有堆顶元素是确定的最大值,对于末尾元素,只有小于父节点这一个条件;因此它们的大小关系无法确定。

创建堆的基本思想:先把无序的关键字按顺序构造成完全二叉树,从最后一个分支节点开始往前,不断地利用筛选算法,将一棵棵子树调整为一个堆,一直进行到完全二叉树的根节点为止。

文章来源:https://blog.csdn.net/m0_73553411/article/details/135169495
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