问答题

阅读下列说明和C代码,回答问题。
[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8.7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):返回大项堆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。
#define PARENT (i) i/2
typedef struct array
int *int_array;//优先队列的存储空间首地址
int array_size;//优先队列的长度
int capacity;//优先队列存储空间的容量
ARRAY;
[C代码]
(1)函数heapMaximum
int heapMaximum(ARRAY *A) return (1) ;
(2)函数heapExtractMax
int_heapExtractMax (ARRAY *A)
int max;
max=A->int_array[0];
(2) ;
A->array_size--;
Heapify (A,A->array_size,0);//将剩余元素调整成大顶堆
return max;
)
(3)函数maxHeaplnsert
int maxHeaplnsert (ARRAY *A,int key)
int i,*p;
if (A->array-size==A->capacity)//存储空间的容量不够时扩充空间
p=(int*) realloc (A->int array, A->capacity *2*sizeof (int));
if(!p) return-1;
A->int_array=P;
A->capacity=2 *A->capacity;

A->array_size++:
i= (3)
while(i>0&& (4) )
A->int_array [i]=A->int_array[PARENT (i)];
i=PARENT (i);

(5) ;
return 0;

[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maxHeaplnsert的时间复杂度的紧致上界分别为 (6) (7) (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maxHeaplnsert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)。

【参考答案】

[问题1]
(1) A->int_array[0]
(2) A->int_array [0] =A-......

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问答题
阅读下列说明和C代码,回答问题。 [说明] 对有向图进行拓扑排序的方法是: (1)初始时拓扑序列为空。 (2)任意选择一个入度为0的顶点,将其放入拓扑序列中,同时从图中删除该顶点以及从该顶点出发的弧。 (3)重复(2),直到不存在入度为0的顶点为止(若所有顶点都进入拓扑序列则完成拓扑排序,否则由于有向图中存在回路无法完成拓扑排序)。 函数int* TopSort(LinkedDigraph G)的功能是对有向图G中的顶点进行拓扑排序,返回拓扑序列中的顶点编号序列,若不能完成拓扑排序,则返回空指针。其中,图G中的顶点从1开始依次编号,顶点序列为v1,v2,...,vn,图G采用邻接表示,其数据类型定义如下。 #define MAXVNUM 50 *最大顶点数* typedef struct ArcNode *表节点类型* int adjvex; *邻接顶点编号* struct ArcNode *nextarc; *指示下一个邻接顶点* ArcNode; typedef struct AdjList *头节点类型* char vdata; *顶点的数据信息* ArcNode *firstarc; *指向邻接表的第一个表结点* AdjList; typedef struct LinkedDigraph *图的类型* int n; *图中顶点个数* AdjList Vhead [MAXVNUM]; *所有顶点的头结点数组* LinkedDigraph; 例如,某有向图G如图8.8所示,其邻接表如图8.9所示。 函数TopSort中用到了队列结构(Queue的定义省略),实现队列基本操作的函数原型如下表所示: [C代码] int *TODSort (LinkedDigraph G) ArcNode *p; *临时指针,指示表结点* Queue Q; *临时队列,保存入度为0的顶点编号* int k=0; *临时变量,用作数组元素的下标* int j=0,w=0; *临时变量,用作顶点编号* int *topOrdert *inDegree; topOrder=(int*)malloc((G.n+1)*sizeof (int)); *存储拓扑序列中的顶点编号* inDegree=(int+)malloc( (G.n+l)+sizeof (int))j *存储图G中各顶点的入度* if (!inDegree || !topOrder) return NULL; (1) ; *构造一个空队列* for(j=1;j<=G.n; j++) *初始化* topOrder[j] =0; inDegree[j] =0;for(j=1;j<=G.n;j++) *求图G中各顶点的入度* for(p=G.Vhead[j].firstarc; p;p=p->nextarc) inDegree [p-> adjvex] +=1; for(j=1;j<=G.n; j++) *将图G中入度为0的顶点保存在队列中* if(0==inDegree[j] )EnQueue(&Q,j); while(!IsEmpty (Q)) (2) ; *队头顶点出队列并用w保存该顶点的编号* topOrder[k++]=w; *将顶点w的所有邻接顶点的入度减1(模拟删除顶点w及从该顶点出发的弧的操作)* for(p=G.Vhead[w].firstarc; p;p=p->nextarc) (3) -=1; if (0== (4) ) EnQueue (&Q, p->adjvex); *for* *while* free (inDegree); if ( (5) ) return NULL; return topOrder; *TopSort* [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] 对于图8.8所示的有向图G,写出函数TopSort执行后得到的拓扑序列。若将函数TopSort中的队列改为栈,写出函数TopSort执行后得到的拓扑序列。 [问题3] 设某有向无环图的顶点个数为n、弧数为e,那么用邻接表存储该图时,实现上述拓扑排序算法的函数TopSort的时间复杂度是 (6) 。 若有向图采用邻接矩阵表示(例如,图8.8所示有向图的邻接矩阵如图8.10所示),且将函数TopSort中有关邻接表的操作修改为针对邻接矩阵的操作,那么对于有n个顶点、e条弧的有向无环图,实现上述拓扑排序算法的时间复杂度是 (7) 。