当前课程知识点:计算几何 > 08. Windowing Query > G. 1D-GRQ Using Heap > 08-G-01. Heap
好 与以往我们处理这种问题一样
我们每当发现了一个
在简单情况下的
一个很好的性质之后
我们接下来要反过来
将这个事情弄的更复杂一些
这种貌似向后退是值得的
因为我们很快
就会因为这种暂时的后退
而反过来大踏步的前进
所以去解决更大的问题
更通用的问题
这里也是一样
刚才我们用到一个简单的
针对有序序列的线性扫描
这个已经简单的不能在简单了
我们现在要把它弄的更复杂一些
我们要将刚才那个线性的序列
组织为我们此前
或许你已经比较熟悉的
一个数据结构
这个数据结构
非常有名也非常实用
它也就是所谓的heap堆
在这里因为我们刚才已经假想的
为了想象方便将那个unbounded range
经过90°的旋转使得开口向上
也就是成为我们说的
grounded的一个query range
那么相应的呢
我们这里采用的也就是
堆的两种选择当中的一种
虽然它们都是等价对称的最小堆
鉴于有一些同学
可能以前不是很了解
我这里稍微补充介绍两句
如果你已经很了解
你可以跳过这一段
好 我们说所谓的一个minimum heap
其实本身从逻辑图谱来看
是一个树形的结构
而且一般我们就采用
binary tree结构
所以这种堆也称为binary heap
每一个结点处
如果有孩子的话至多有两个
而且用左右跟区分
好 那么它的规则只有一条非常简明
就在于此
也就是每一个结点
都有一个关键码
我们称作为key
那么对于任何的一个结点V来说
如果它不是根 除根以外
那么它必然就有一个父亲
那么它的关键码
要不得小于它的父亲
或者简而言之
越高层越是父辈的祖辈的
越高层的元素
相对来说关键码更小
所以整体而言
在全局最小的那个元素
必然就会固定出现在树根
在这里我们称之为堆顶
好 正因为这个堆顶总是最小的
所以相应的成这种堆为
minimum heap
强调一下minimum heap
这个最小元素出现在根
是全局的一个特性
而这个全局的的特性
是由于处处满足
这样的一个特性而造成的
而这个特性
我们也称之它叫作堆的堆序性
order property
当然我们还需要强调的是
对于一个堆来说
其实它的组成是非常自由的
不需要向我们BBST一样
一般要经过平衡化处理
所以有可能不是平衡的
当然也更谈不上是所谓完全的
它可以缺树少叶
可以缺一个分支多一个分支
甚至深度可以很深
如果你没有特别需要的话
确实可以如此
好 这就是我们说的
一般意义的最小堆
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