配对堆

配对堆（英語：Pairing heap）是一种实现简单、均摊复杂度优越的堆数据结构，由邁克爾·弗雷德曼、罗伯特·塞奇威克、丹尼爾·斯萊托、羅伯特·塔揚于1986年发明。 配对堆是一种多叉树，并且可以被认为是一种简化的斐波那契堆。对于实现例如普林姆最小生成树算法等算法，配对堆是一个更优的选择，且支持以下操作（假设该堆是最小堆）： find-min（查找最小值）：返回堆顶。 merge（合并）：比较两个堆顶，将堆顶较大的堆设为另一个的孩子。 insert（插入）：创建一个只有一个元素的堆，并合并至原堆中。 decrease-key（减小元素）（可选）：将以该节点为根的子树移除，减小其权值，并合并回去。 delete-min（删除最小值）：删除根并将其子树合并至一起。这里有各种不同的方式。 配对堆时间复杂度的分析灵感来源于伸展树。 其delete-min操作的时间复杂度为O(log n)，而find-min、merge和insert操作的均摊时间复杂度均为O(1)。 确定配对堆每次进行decrease-key操作的均摊时间复杂度是困难的。最初，基于经验，这个操作的时间复杂度被推测为是O(1)，但弗雷德曼证明了对于某些操作序列，每次decrease-key操作的时间复杂度至少为 Ω ( log ⁡ log ⁡ n ) {\displaystyle \Omega (\log \log n)} 。 在那之后，通过不同的均摊依据，Pettie证明了insert、merge及decrease-key操作的均摊时间复杂度均为 O ( 2 2 log ⁡ log ⁡ n ) {\displaystyle O(2^{2{\sqrt {\log \log n}}})} ，近似于 o ( log ⁡ n ) {\displaystyle o(\log n)} 。 Elmasry后来介绍了一种配对堆的变体，令其拥有所有斐波那契堆可以实现的操作，且decrease-key操作的均摊时间复杂度为 O ( log ⁡ log ⁡ n ) {\displaystyle O(\log \log n)} ，但对于原始的数据结构，仍未知准确的 Θ ( log ⁡ log ⁡ n ) {\displaystyle \Theta (\log \log n)} 运行下限。此外，能否使delete-min在均摊时间复杂度为 o ( log ⁡ n ) {\displaystyle o(\log n)} 的同时，令insert操作的均摊时间复杂度为 O ( 1 ) {\displaystyle O(1)} ，目前也仍未得到解决。 尽管这比其他的，例如能实现均摊时间 O ( 1 ) {\displaystyle O(1)} 的decrease-key的斐波那契堆，这样的优先队列算法更差，在实践中配对堆的表现仍然很不错。Stasko和Vitter， Moret和Shapiro， 以及Larkin、Sen和Tarjan 进行过配对堆和其他堆数据结构的实验。 他们得出的结论是, 配对堆通常比基于数组的二叉堆和D叉堆的实际操作速度更快，而且在实践中几乎总是比其他基于指针的堆更快，其中包括诸如斐波纳契堆这样的理论上更有效率的数据结构。 一个配对堆要么是一个空堆，要么就是一个配对树，由一个根元素与一个可能为空的配对树列表所组成。堆的有序属性使该列表中所有子树的根元素都不小于该堆的根元素。下面描述了一个纯粹的函数堆，我们假定它不支持decrease-key操作。 type PairingTree[Elem] = Heap(elem: Elem, subheaps: List[PairingTree[Elem]]) type PairingHeap[Elem] = Empty | PairingTree[Elem] 对于随机存取机，一个基于指针的实现若要支持decrease-key操作，可以对每个节点使用三个指针做到，具体做法是用单向链表储存节点的孩子：一个指针指向该节点的第一个孩子，一个指向它的下个兄弟，一个指向它的上个兄弟（对于最左边的兄弟则指向它的父亲）。或者，如果使用一个布尔标记表示“链表末尾”且令最后一个孩子指向它的父亲，指向上个兄弟的指针也可以不使用。这在牺牲常数开销的同时，令结构更加紧凑。 函数find-min简单地返回该堆的堆顶： function find-min(heap: PairingHeap[Elem]) -> Elem if heap is Empty error else return heap.elem 合并一个空堆将会返回另一个堆，否则将会返回一个新堆，其将两个堆的根元素中较小的元素当作新堆的根元素，并将较大的元素所在的堆合并到新堆的子堆中： function merge(heap1, heap2: PairingHeap[Elem]) -> PairingHeap[Elem] if heap1 is Empty return heap2 elsif heap2 is Empty return heap1 elsif heap1.elem < heap2.elem return Heap(heap1.elem, heap2 :: heap1.subheaps) else return Heap(heap2.elem, heap1 :: heap2.subheaps) 插入一个元素最简单的方法是，将一个仅有该元素的新堆与需要被插入的堆合并： function insert(elem: Elem, heap: PairingHeap[Elem]) -> PairingHeap[Elem] return merge(Heap(elem, []), heap) 唯一比较复杂的操作即是堆中最小值的删除操作。标准方法是：首先将子堆从左到右、一对一对地合并（这就是它叫这个名字的原因），然后再从右到左合并该堆。 function delete-min(heap: PairingHeap[Elem]) -> PairingHeap[Elem] if heap is Empty error else return merge-pairs(heap.subheaps) 这需要使用到辅助函数merge-pairs（合并对）： function merge-pairs(list: List[PairingTree[Elem]]) -> PairingHeap[Elem] if length(list) == 0 return Empty elsif length(list) == 1 return list[0] else return merge(merge(list[0], list[1]), merge-pairs(list[2..])) 这确实实现了所描述的两个通过从左向右、然后从右向左的合并策略。这可以下面的过程看到： merge-pairs([H1, H2, H3, H4, H5, H6, H7]) => merge(merge(H1, H2), merge-pairs([H3, H4, H5, H6, H7])) # 合并H1和H2到H12，再处理列表中剩下的部分 => merge(H12, merge(merge(H3, H4), merge-pairs([H5, H6, H7]))) # 合并H3和H4到H34，再处理列表中剩下的部分 => merge(H12, merge(H34, merge(merge(H5, H6), merge-pairs([H7])))) # 合并H5和H6到H56，再处理列表中剩下的部分 => merge(H12, merge(H34, merge(H56, H7))) # 转换方向，合并最后两个堆，给出H567 => merge(H12, merge(H34, H567)) # 合并最后两个堆，给出H34567 => merge(H12, H34567) # 最终，合并第一个堆和剩下堆合并的结果 => H1234567 下面的时间复杂度中，O(f)是一个渐近的上界，而Θ(f)是一个准确的上界（见大O符号）。函数名均假设该堆为最小堆。 Brodal和Okasaki后来描述了一个可持久化的变种，拥有同样的运行上界，但不支持decrease-key。 带有n个元素的堆可以在O(n)时间内从下至上构建。 均摊时间。 下界为 Ω ( log ⁡ log ⁡ n ) {\displaystyle \Omega (\log \log n)} ，上界为 O ( 2 2 log ⁡ log ⁡ n ) {\displaystyle O(2^{2{\sqrt {\log \log n}}})} 。 n是较大堆的大小。 Fredman, Michael L.; Sedgewick, Robert; Sleator, Daniel D.; Tarjan, Robert E. 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