当前课程知识点:数据结构(下) > 第十章 优先级队列 > (a2)基本实现 > 10a2-3: BBST
至此,你可能会想到求助于刚刚介绍过的强大的BBST。
是的,无论是用AVL树、伸展树或者红黑树实现优先级队列,
三个标准接口的效率都可以达到大O意义下的log(n),
而且只需稍作优化,其中的getMax()接口效率还可以进一步提高到O(1),
然而尽管如此,仅就优先级队列所要求的功能来说,BBST的功能却过于强大了。
难道不是这样吗?将优先级队列与BBST的接口功能作一对比就会发现,
相对于BBST,优先级队列的插入功能是完全一样的,
然而BBST的search()接口在优先级队列当中却只限于针对最大元素。
相对而言,充其量只能算半个查找。
而BBST的remove()呢?在这里同样只限定于优先级最高的元素,
因此同样地,充其量只能算是半个删除。
从这一角度而言,优先级队列充其量只不过是三分之二个BBST。
也就是说,我们实际上是使用了一个非常高级的数据结构来实现一个功能更为简单的结构。
形象地说,也就是杀鸡用了牛刀。
那么,有没有成本更低一点的实现方式呢?
我们注意到,对于优先级队列来说,矛盾的焦点都集中在优先级最高的那个极值元素——
是的,极值元素。
这就意味着,我们只需要维护所有元素之间的一个偏序关系,
就足以确定这个极值元素,
而不必像BBST那样,始终都不折不扣地维护一个所有元素之间的全序关系。
根据这一分析,我们就有理由相信,
的确可能存在某种形式上更为简单,而且维护成本更加低廉的实现方式。
就接口的效率而言,我们不妨参照BBST,将实现的目标定为均为log(n),
那么这样一种实现方式具体如何?
我们所设定的目标是否真的能够实现呢?
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