ซอฟต์ฮีป

ในวิทยาการคอมพิวเตอร์ โดย Soft heap เป็นตัวแปรในโครงสร้างข้อมูล(Data structure) heap ง่ายๆ ซึ่งมีคำสั่งที่สามารถสั่งงานได้ 5 ชนิด นี่คือการลุล่วงคำสั่งโดยการ " corrupting(ทำความเสียหาย)" (การเพิ่มขึ้น) เป็นกุญแจสำคัญในค่าของจำนวนที่แน่นอนที่อยู่ใน Heap โดยมีคำสั่งที่ให้ในการดำเนินการดังนี้

 create(S): สร้างsoft heap(S) ขึ้นมาใหม่
 insert(S, x): แทรกสมาชิก (x) ใน soft heap (S)
 meld(S, S’): รวม 2 รายการที่อยู่ใน soft heaps เป็นอันเดียว(สร้างSoft Heap ใหม่)และทำลายทั้งสองทิ้ง(อันเก่า)
 delete(S, x): ลบสมาชิก(x)จาก soft heap (S)
 findmin(S): เรียกคืนค่า(return)สมาชิกใน Soft Heap (S) กับค่าKeysที่เล็กที่สุด

Heapอื่น ๆ เช่น heaps Fibonacci สามารถทำคำสั่งได้สำเร็จมากที่สุดโดยไม่มีจำเป็นต้องมี"corrupting", แต่ไม่สามารถให้ขอบเขตเวลาคงที่บนการดำเนินการในคำสั่ง “ลบ” (delete) ที่สำคัญได้ ปริมาณของ Corruptionสามารถควบคุมได้โดยการเลือกพารามิเตอร์ “ε”, แต่การตั้งค่าต่ำกว่านี้จำเป็นต้องมีการใส่เวลามากขึ้นด้วยเช่นกัน (O(log 1/ε) สำหรับอัตราการผิดพลาดของ ε)

ท้ายที่สุดอัลกรอลิทึมจะมีลักษณะดังนี้:
  function softHeapSelect(a[1..n], k)
      if k = 1 then return minimum(a[1..n])
      create(S)
      for i from 1 to n
          insert(S, a[i])
      for i from 1 to n/3
          x := findmin(S)
          delete(S, x)
      xIndex := partition(a, x)  // Returns new index of pivot x
      if k < xIndex
          softHeapSelect(a[1..xIndex-1], k)
      else
          softHeapSelect(a[xIndex..n], k-xIndex+1)
          
ค่าตัวแปรทั่วไปที่ใช้ในการเรียงลำดับความสำคัญ เรียกว่า “Soft Heap” โครงสร้างข้อมูลจะถูกสนับสนุนโดยกระบวนการหลักดังนี้ : insert(การแทรก), delete(การลบ), meld(การรวม), findmin(หาค่าที่น้อยที่สุด) เป็นที่น่าแปลกใจมากที่มันมีความสามารถในการเอาชนะขอบเขตของลอกาลึทึมบนความซับซ้อนของ Heap ในแบบจำลองการเปรียบเทียบพื้นฐาน เพื่อที่ทำลายอุปสรรค์ของทฤษฎีนี้ เอนโทรปีของโครงสร้างข้อมูลจะถูกทำให้ลดลงโดยค่าบางค่าในKeys ซึ่งมีการผสมลำดับของ n คำสั่งกับค่าของความผิดพลาด(Error rate, ε) จะมีค่าอยู่ระหว่าง (0< ε ≤ 1/2) สิ่งที่เป็นข้อยืนยันคือในเวลาใดๆ ส่วนมาก ε*n มันจะมี keys จะถูกยกขึ้นมาใช้งาน ,การหักล้างความซับซ้อนของแต่ละคำสั่งนั้นเป็นที่แน่นอน ยกเว้นในคำสั่ง Insert ซึ่งจะใช้เวลา O(Log 1/ε) ครั้ง

Soft Heap จะดีที่สุดก็ต่อเมื่อมีค่าของ ε อยู่ในแบบจำลองการเปรียบเทียบพื้นฐาน โดยโครงสร้างข้อมูลนั้นจะมีแค่Pointer อยู่อย่างเดียว ไม่มี Array ใดๆที่จะใช้ค่าเลขสมมุติในการสร้าง Keys ได้ แนวความคิดหลักของ Soft Heap คือการเคลื่อนย้ายรายการข้ามโครงสร้างข้อมูลไม่ใช่ทีละรายการแต่เป็นกลุ่ม นั้นเป็นไปอย่างปกติ, ในโครงสร้างข้อมูลจะมีลักษณะคล้ายกับ Carpooling (การร่วมโดยสารกันไปในเส้นทางเดียวกัน โดยในยานพาหนะเดียวกัน) Keys จะต้องขึ้นอยู่กับผลของมัน เพื่อที่จะรักษาลำดับโครงสร้างข้อมูลของ Heap เอาไว้ Soft Heap สามารถใช้การคำนวณได้อย่างแน่นอนหรือ มีค่ามัธฐาน และค่าเปอร์เซ็นสูงสุด มันมีประโยชน์มากสำหรับการประมาณค่าการเรียงลำดับข้อมูล(Sorting)และ เพื่อคำนวณหาค่าที่ต่ำที่สุดของแผนภูมิต้นไม้อีกด้วย

อ้างอิง 

 Chazelle, Bernard (November 2000). "The soft heap: an approximate priority queue with optimal error rate" (PDF). J. ACM. 47 (6): 1012–1027. CiteSeerX10.1.1.5.9705 . doi:10.1145/355541.355554

ฮีป (โครงสร้างข้อมูล)
โครงสร้างข้อมูลแบบถัวเฉลี่ย