[理工] binomial heap vs fibonacci heap

看板Grad-ProbAsk作者時間11年前 (2015/01/23 18:05), 編輯推噓5(506)
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如題as title 這兩種資料結構總是搞得不清不楚QQ google一些資料 看了一些書 也翻了洪兔的筆記 發現有些東西寫的不太一樣 想要求解 (時間複雜度有些是用分攤成本 有些是用平均成本) 自己做了一些小小統整但不確定是否正確 想請版上的大大指教一下 *Binomial heap 提供的服務 & time complexity merge O(logn) delete-min O(logn) find-min O(logn) insert x O(1) (分攤成本) *Fibonacci heap 提供的服務 & time complexity 有看蔡欣穆老師的投影片 特別強調一點「除了delete min」其他都可達到O(1) merge O(1) ---直接把tree合併起來 delete-min O(logn) find-min O(1) insert x O(1) ---放入forest中 不需同高度合併 把所有事情放 到之後再做 新增了 delete x O(logn) 因為delte x是將x當成是-無限大再將其 做delete min decrease key O(1) 另外想要問 fibonacci heap是否不需要要求和binomial一樣的製作特性 例如B3 node數= 2^3這種特性 還有想要知道 fibonacci heap 以及 binomial heap 的主要應用會用在什麼地方?? 搞得有點糊塗想詢問版上的大大 謝謝 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.119.120.6 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Grad-ProbAsk/M.1422007501.A.AED.html

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bp merge是O(1)
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01/23 18:10, , 2F
bp insert不用分攤就是O(1)
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01/23 18:14, , 3F
bp=binomial heap 應該要打bh = =
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堆積的選擇,好像就是看你的演算法比較常使用哪些
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操作?
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像演算法課本上說Prim演算法用二元堆積需要O( E*lgV
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),但用費式堆積會提升到O( E+ V*lgV )。
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覺得搞糊塗+1
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01/23 22:52, , 9F
merge不是O(log n)嗎@@ 
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01/24 11:05, , 10F
不是prim把是kruskal吧
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01/26 15:44, , 11F
是prim喔
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文章代碼(AID): #1KmXpDhj (Grad-ProbAsk)