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算法导论 第六章 思考题6-3 Young氏矩阵

时间:2014-08-31 18:25:21      阅读:205      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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这题利用二叉堆维持堆性质的办法来维持Young氏矩阵的性质,题目提示中写得很清楚,不过确实容易转不过弯来。

a,b两问很简单。直接看c小问:

按照Young氏矩阵的性质,最小值肯定在左上角取得,问题在于取出最小值后如何保持矩阵的性质。可以参照max_heapify中的做法,先取出最小值,然后将矩阵左上角置为最大值,这样左上角处的元素必然导致Young氏矩阵的性质违背,于是考虑该元素右边的元素和该元素下边的元素,问题是该与右边元素交换还是与下边元素交换呢?可以发现,如果与T(右)和T(下)中较小的一个元素交换,可以使得另一元素所在的行或列恢复Young氏矩阵性质,这样就把待调整的矩阵的规模减小到了(m - 1) X n 或 m X (n - 1)。递归运行这个过程,直到待调整的矩阵为空,因为每次都将m或n减小1,直到它们都减小到零为止,可知时间复杂度为O(m + n)

 

d小问实现插入过程,还是参照二叉堆中的插入过程,把新元素插入到矩阵末尾,然后向左上角调整直到到达合适的位置。调整过程的思路其实跟c中的思路类似。这次是与新元素左边元素和上边元素比较。可以发现,如果我把新元素和T(左)、T(上)中较大的元素进行交换,可以使得另一个元素所在的行(或列)恢复Young氏矩阵性质,于是同样把待调整的矩阵规模减小到(m - 1) X n 或m X (n - 1)

 

e比较直接,extract_min需要线性时间O(n),共有n^2个元素,于是复杂度就是O(n^3)

 

f问比较难想,我折腾了好久。关键是查找位置是从矩阵的左下角开始。这位置很巧妙,如果k大于它,那它所在的列就不用找了,如果k小于它,那它所在的行就不用找了,也是逐次减小矩阵规模查找元素。

部分实现的源码如下:

#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;
enum class Direction{DOWN, RIGHT, UP, LEFT, OVER};
void extract_helper(vector<vector<int> > &Young, int m, int n){
	Direction d = Direction::OVER;
	int val = Young[m][n];
	if (m + 1 < Young.size() && val > Young[m + 1][n]){
		d = Direction::DOWN;
		val = Young[m + 1][n];
	}
	if (n + 1 < Young[0].size() && val > Young[m][n + 1]){
		d = Direction::RIGHT;
		val = Young[m][n + 1];
	}
	switch (d){
	case Direction::DOWN:
		swap(Young[m][n], Young[m + 1][n]);
		extract_helper(Young, m + 1, n);
		break;
	case Direction::RIGHT:
		swap(Young[m][n], Young[m][n + 1]);
		extract_helper(Young, m, n + 1);
		break;
	case Direction::OVER:
		break;
    }
	return;
}
int extract_min(vector<vector<int>> &Young){
	int min = Young[0][0];
	Young[0][0] = INT_MAX;
	int m = 0;
	int n = 0;
	extract_helper(Young, m, n);
	return min;
}

void insert_helper(vector<vector<int>> &Young, int m, int n){ 
	Direction d = Direction::OVER; 
	int val = Young[m][n];
	if (m - 1 >= 0 && val < Young[m - 1][n]){
		val = Young[m - 1][n];
		d = Direction::UP;
	}
	if (n - 1 >= 0 && val < Young[m][n - 1]){
		val = Young[m][n - 1];
		d = Direction::LEFT;
	}
	switch (d){
	case Direction::UP:
		swap(Young[m][n], Young[m - 1][n]);
		insert_helper(Young, m - 1, n);
		break;
	case Direction::LEFT:
		swap(Young[m][n], Young[m][n - 1]);
		insert_helper(Young, m, n - 1);
		break;
	case Direction::OVER:
		break;
	}
}
void insert(vector<vector<int>> &Young, int key){
	int M = Young.size();
	int N = Young[0].size();
	Young[M - 1][N - 1] = key;
	int m = M - 1;
	int n = N - 1;
	insert_helper(Young, m, n);
}
void Young_sort(vector<vector<int>> &Young, vector<int>& result){
	while (Young[0][0] != INT_MAX){
		int key = extract_min(Young);
		result.push_back(key);
	}
}

  

算法导论 第六章 思考题6-3 Young氏矩阵

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原文地址:http://www.cnblogs.com/hustxujinkang/p/3947862.html

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