2018-2019-1 20172316《程序设计与数据结构》第八周学习总结

20172316 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

第十二章 堆

堆：

堆是具备两个附加属性得的一棵二叉树：

• 它是一棵彻底树；
• 对每一节点，它小（大）于或等于其左孩子和右孩子。

堆的分类：按照堆中元素排列规律将堆分为两类：

• 最小堆（minheap），本章介绍中默认的堆的类型,对每一节点，它小于或等于其左孩子和右孩子

• 最大堆（maxheap），与最小堆相反（对每一节点，它大于或等于其左孩子和右孩子）

优先级队列（priority queue）：
排序规则：

• 具备更高优先级的项在前；
• 具备相同优先级的项目按照先进先出方法来肯定排序。

回顾知识点：彻底树，树最底层的叶子都在树的左边

堆接口的方法（最小堆）
| 操做 | 说明 |
|:---------:|:-------------------:|
|addElement | 将给定元素添加到该堆中 |
|removeMin | 删除堆中的最小元素 |
|findMin | 返回一个指向堆中最小元素的引用 |

教材学习中的问题和解决过程

1. 建立一个堆以后进行屡次addElement()操做添加元素后，还须要进行重排序？

选择数组addElement()分析，较为简短:

public void addElement(T obj) 
    {
        if (count == tree.length)
            expandCapacity();

        tree[count] = obj;
        count++;
        modCount++;

        if (count > 1)
            heapifyAdd();
    }

    private void heapifyAdd()
    {
        T temp;
        int next = count - 1;
        
        temp = tree[next];
        
        while ((next != 0) && 
            (((Comparable)temp).compareTo(tree[(next-1)/2]) < 0))
        {
            tree[next] = tree[(next-1)/2];
            next = (next-1)/2;
        }

        tree[next] = temp;
    }

检查代码，发现：在插入过程当中addElement()方法引用了heapifyAdd()方法，addElement()方法仅做插入，将指定元素放到最末节点，若是不进行重排序，堆就不必定会符合小项在上的规则。

重排序和插入是同时进行的，而不是我以前理解的：先插入后排序

一样的问题，removeMin()方法删除最小元素（最顶端），要维持堆的彻底性，替换它的元素是最末的元素，此时也须要进行重排序：

private void heapifyRemove()
    {
        T temp;
        int node = 0;
        int left = 1;
        int right = 2;
        int next;
        
        if ((tree[left] == null) && (tree[right] == null))
            next = count;
        else if (tree[right] == null)
            next = left;
        else if (((Comparable)tree[left]).compareTo(tree[right]) < 0)
            next = left;
        else
            next = right;
        temp = tree[node];

        while ((next < count) && 
            (((Comparable)tree[next]).compareTo(temp) < 0))
        {
            tree[node] = tree[next];
            node = next;
            left = 2 * node + 1;
            right = 2 * (node + 1);
            if ((tree[left] == null) && (tree[right] == null))
                next = count;
            else if (tree[right] == null)
                next = left;
            else if (((Comparable)tree[left]).compareTo(tree[right]) < 0)
                next = left;
            else
                next = right;
        }
        tree[node] = temp;
    }

removeMin()方法涉及到最末和顶部元素替换，重排序的过程也会相对复杂。

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代码调试中的问题和解决过程

1. “既然用数组实现堆时，使用了数组进行储存，为何不能直接用这样的方法来导入元素↓？”

public void ArrayToHeap(T[] array) {
        tree = array;
        count = tree.length + 1;
    }

后面产生了一系列问题，可是使用书本上的addElement()方法插入时则不会出错，后来仔细研究addElement()才发现问题所在：直接导入的数组不必定符合堆的性质，而使用addElement()方法因为重排序的存在能够很好地解决这一问题。

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代码托管

（statistics.sh脚本的运行结果截图）

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上周考试错题总结

• Insertion sort is an algorithm that sorts a list of values by repetitively putting a particular value into its final, sorted, position.
  答案：false
  ）并非直接放入最终排序位置。

• There are only two ways that a tree, or any subtree of a tree, can become unbalanced: through the insertion of a node or through the deletion of a node.
  答案：true
  ）书中原话。

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学习进度条

	代码行数（新增/累积）	博客量（新增/累积）	学习时间（新增/累积）	重要成长
目标	5000行	30篇	400小时
第一周	0/0	1/1	6/6
第二周	771/771	1/2	16/22
第三周	562/1233	1/3	15/37
第四周	1503/2736	2/5	15/52
第五周	1152/3888	1/6	10/62
第六周	787/4675	1/7	10/72
第七周	1214/5889	1/8	9/81
第八周	1534/7423	1/9	9/90

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结对互评

唐才铭19：
王文彬29：

参考资料

• 《Java程序设计教程（第八版）》电子工业出版社
• 《使用码云和博客园学习简易教程》
• 《使用开源中国(码云)托管代码》
• 数据结构(一) 单链表的实现-JAVA