当前课程知识点:数据结构(下) > 第十章 优先级队列 > (xa1)左式堆:结构 > 10xa1-6: 左展右敛
实际上对于左式堆而言,左子堆和右子堆在规模和高度上的差异并不是那么重要,
真正重要的是全堆的右侧链。
在以x为根的任何一个子堆中,从这个节点出发一路向右不断前行所确立的那个分支就称之为右侧链。
特别地,对于全树根节点而言,它的右侧链的终点必然是全堆中深度最小的一个外部节点。
比如在这个图中,相对于根节点r,它所对应的右侧链的终点应该是这个外部节点。
刚刚介绍过,在左式堆中r的NPL值必然是它的右孩子基础上累进一个单位,
而它的右孩子呢?也必然是在它的右孩子基础上累进一个单位。
如此递推,可以得知所谓NPL(r)必然是在这个终端节点,npl值也是0的基础上不断累进而得。
因此,如果r的NPL值为d,则不仅意味着这个外部节点的深度也是d,
而且更重要地,按照我们当前的结论,必然存在一棵以r为根高度为d的极大满子树。
这一点对于左式堆来说至关重要,事实上这就意味着在左式堆中应该包含足够多个节点。
因为即便我们只计入这颗满子树,也至少应该有2^(d+1)-1个节点。
当然,也至少包含2^d-1个内部节点。
没错,如果根节点的NPL值为d,那么其中就至少含有2^d个节点。
反过来,如果将左式堆的规模固定为n,那么右侧链的长度d也就至多不过log(n),
没错,右侧链的长度至多为log(n),这难道不正是我们最初的设计目标吗?
因此进一步地,如果我们所设计的堆合并算法的确能将操作的范围限定为右侧链,
那么相关算法的复杂度也同样可以控制在log(n)的范围,那么这样的算法到底是如何运转的呢?
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