cs61b-week8

Priority Queue(优先队列)

• 优先队列ADT是一种数据结构，它支持插入和删除最小值操作（返回并删除最小元素）或删除最大值操作（返回并删除最大元素）.
• 使用有序数组，二叉搜索树，哈希表来实现优先队列时，均有缺陷存在，因此我们使用一种新的数据结构--堆(Heap)

接口

/*(Min) Priority Queue*/
public interface MinPQ<T> {
	public void add(T x);
	public T getSmallest();
	public T removeSmallest();
	public int size();
}

使用二叉最小堆实现优先队列

不同实现方式的比较

	Ordered Array	Bushy BST	Hash Table	Heap
add	\(\Theta(N)\)	\(\Theta(log \space N)\)	\(\Theta(1)\)	\(\Theta(log \space N)\)
getSmallest	\(\Theta(1)\)	\(\Theta(log \space N)\)	\(\Theta(N)\)	\(\Theta(1)\)
removeSmallest	\(\Theta(N)\)	\(\Theta(log \space N)\)	\(\Theta(N)\)	\(\Theta(log \space N)\)

Heap(堆)

二叉最小堆

定义：

一棵二叉树的基础上，树必须是完整的(可以有缺少的项目，但是必须在最底层，所有的节点都要尽可能地向左推)，每个节点的值必须小于或等于其两个子节点的值（可以有重复元素）

操作：

• 获取最小值：堆中最小的项目始终位于根处。
• 插入元素：先在堆的最后靠左添加新项目，然后判断它的值是否小于父节点的值，若小于则- 交换位置(向上爬树)
• 删除最小值：将最底层靠最右侧的元素与根节点交换，删去原来的根节点。再将现在的根节点下沉到适当的位置(每次与两个子节点的较小节点交换)。
• 复杂度均为\(O(log(n))\)

树的实现方法

Method1

• 使用实例变量存储其他节点的地址（引用）

//一个三节点的树的实现
public class Tree1<Key> {
	Key k;
	Tree1 left;
	Tree1 middle;
	Tree1 right;
}

Method2

• 使用数组存储子节点的地址

//一个多节点的树的实现
public class Tree2<Key> {
	Key k;
	Tree2[] children;
}

Method3

• 左儿子-右兄弟表示法

//一个多节点的树的实现
public class Tree3<Key> {
	Key k;
	Tree3 child;   //子节点
	Tree3 sibling; //兄弟节点
}

Method4

• 数组表示法（与并查集的表示类似）
• 对每个节点进行编号，键数组存储对应编号节点的键，父数组存储对应节点的父节点的编号。

public class Tree4<Key> {
	Key[] keys;
	int[] parents;
}

• 对于编号为\(N\)的节点
• 父节点的编号为\(N/2\)
• 左孩子的节点编号为\(2N\)
• 右孩子的节点编号为\(2N+1\)

Tree-Traversal(树的遍历)

DFS(Depth-First-Search)深度优先搜索

• 沿着每一个分支路径遍历直到到达叶节点。如果到达叶节点，向上回溯，回到叶节点之前的那一个节点，接着遍历该节点未被访问过的子节点。一直重复这个过程直到所有的节点把遍历完。
• 对于这棵树，分别进行三种DFS方式的遍历节点的顺序如下

先序遍历

• 遍历顺序：DBACFEG

//伪代码
preOrder(BSTNode x) {
	if(x==null) return;
	print(x.key);
	preOrder(x.left);
	preOrder(x.right);
}

• 可以用来显示树的机构

中序遍历

• 遍历顺序：ABCDEFG

//伪代码
inOrder(BSTNode x) {
	if(x==null) return;
	inOrder(x.left);
	print(x.key);
	inOrder(x.right);
}

后序遍历

• 遍历顺序：ACBEGFD

//伪代码
postOrder(BSTNode x) {
	if(x==null) return;
	postOrder(x.left);
	postOrder(x.right);
	print(x.key);
}

• 可以在一直子文件的大小计算总大小的时候使用

不同遍历顺序的记忆方法

• 画出树的轮廓线
• 前序遍历：每次经过节点左侧时访问节点(124578369)
• 中序遍历：每次经过节点底部时访问节点(427581369)
• 后序遍历：每次经过节点右侧时访问节点(478529631)

BFS(Breadth-First Search)广度优先搜索

• 比如从顶部到底部，从左到右依次遍历。
• 对应上图树的遍历顺序：123456789

Graph(图)

• 图是树的更加一般的结构。

图的组成与定义：

• 节点（顶点）
• 边（连接两个节点的路径）
• 树与图的区别：树中没有环存在，而图中可以有环，树是没有环的图。
• 邻接：两个节点通过边相连，则它们就是相邻的
• 权重：在边上加上数字权重
• 路径：一系列由边连接的节点。(简单路径：没有重复节点的路径)
• 循环：起点和终点是相同节点的路径
• 连通：如果两个节点之间有路径，则这两个节点连通。如果所有节点之间都有路径，则图是连通的。

图的分类

• 简单图：
  • 没有连接自己的边。
  • 没有两条连接相同节点的边。
• 有向图(Directed)：
  • 边是有箭头（方向）之分的
• 无向图(Undirected)：
  • 边没有方向的概念。
• 有环图(Cyclic)：图中存在环状结构。
• 无环图(Acyclic)：图中没有环状结构。
• 加权图

著名的图问题

• s-t路径连通性：两个节点之间是否连通
• 连通性问题：整个图是否连通
• 双连通性问题：是否存在一个节点，删除后将图分为两个不相连的部分。
• 最短路径问题：两个节点之间的最短路径是什么
• 环问题：图中是否有循环存在
• 欧拉环游：可以在遍历不重复节点的情况下遍历完整个图吗
• 哈密顿圈：可以在遍历不重复边的情况下遍历完整个图吗
• 同构性：判断两个图是否相同
• 平面性：可以画出没有交叉边的图吗

s-t路径连通性

• 判断两个节点之间是否存在路径使它们相连通。
• 从一个s节点开始，判断一个节点是否是t节点，若是，返回true；若不是，则对其邻居节点进行判断，并且不检查已经检查过的节点。当检查到一个节点没有邻居时，且该节点不是t节点，则返回false。(DFS)

图的实现

API

• 例子：

//顶点均为整数
public class Graph {
	public Graph(int v);                //创建v个顶点数的空图
	public void addEdge(int v,int w);   //在两个节点添加边
	Iterable<Integer> adj(int v);       //v的相邻节点
	int V();                            //节点数
	int E();                            //边数
}

构建

Method1：邻接矩阵

• 创建一个二维列表，记录两个节点之间是否存在边的关系。
• 缺点：节点数量大时，十分不便。

Method2：边集合(几乎不考虑)

• 创建一个集合，包含所有边（边用其相连的两个节点组成的数对表示）

Method3：邻接表

• 创建一个数组，每个元素储存对应索引节点的邻接节点。
• 时间复杂度\(O(V+E)\) ，其中V是顶点数，E是边数。
  

遍历

DFS

• 深度优先搜索：从一个顶点开始，沿着一条路一直走到底，如果发现不能到达目标解，那就返回到上一个节点，然后从另一条路开始走到底，这种尽量往深处走的概念即是深度优先的概念。
• 前序遍历：在遍历子图前，先对该节点调用函数
• 后序遍历：在遍历子图后，再对该节点调用函数

public class DepthFirstPath {
	//存储是否标记的状态，防止重复访问
	private boolean[] marked;
	//记录走过的节点
	private int[] edgeTo;
	private int s;
	//接口
	public DepthFirstPaths(Graph G,int s) {
		dfs(G,s);
	}
	//实现
	private void dfs(Graph G,int v) {
		//标记已经访问的节点
		marked[v] = true;
		//遍历相邻节点
		for(int i : G.adj(v)) {
			//判断是否已经访问
			if(!marked(i)) {
				//先序遍历
				edgeTo[i] = v;
				dfs(G,i)
			}
		}
	} 

}

BFS

• 广度优先搜索：从一个节点开始，逐层访问节点(距离该节点相同的节点为同一层节点)，逐步遍历节点。
• 时间复杂度\(\Theta(V+E)\)

使用队列实现BFS

队列(FIFO)

• 队列是一种常见的数据结构，基本操作如下：
• 进队：在队列末尾添加元素
• 出队：将队列的首个元素移除

实现

• 每次访问一个元素时，将其标记(防止重复访问同一个元素)，且进入队列。
• 然后该节点出队，对该节点执行操作，且将其未标记相邻节点全部依次进队(标记)。
• 然后队列元素依次出队，执行操作，将其未标记相邻节点全部依次进队(标记)。
• 由于每个节点的相邻节点都在队列末尾，队列的顺序保证了逐层访问的实现。
• 伪代码

public class BreadthFirstPaths {
	//储存标记状态
	private boolean[] marked;
	//存储路径(每个节点的下一个节点)
	private int[] edgeTo;
	private void bfs(Graph G,int s) {
		//队列创建
		Queue<Integer> fringe = new Queue<>();
		//标记进队
		fringe.enqueue(s);
		marked[s] = true;
		//按队列顺序处理节点
		while(!fringe.isEmpty()) {
			int v = fringe.dequeue();
			for (int w: G.adj(v)) {
				if(!marked[w]) {
					fringe.enqueue(w);
					marked[w] = true;
					edgeTo[w] = v;
				}
			}
		}
	}
}