配对堆（Pairing heap）是一种优先队列的数据结构，它的主要特点是每个节点可以有一个优先级，元素的优先级可以是任意的，可以是整数、浮点数或其他类型。配对堆支持插入、删除最小元素（即弹出最小元素）、查找最小元素以及调整优先级等操作。它具有堆的性质，即任意节点的优先级大于等于（或小于等于）其子节点优先级。
使用配对堆时，首先需要创建一个配对堆，然后可以通过插入、删除最小元素和调整优先级等操作来维护堆。
以下是一个简单的使用 Python 实现的配对堆示例：
class PairingHeap:
def init(self):
self.heap = []
def insert(self, item, priority):
node = (priority, item)
self.heap.append(node)
self._bubble_up(len(self.heap) - 1)
def delete_min(self):
if not self.heap:
return None
if len(self.heap) == 1:
return self.heap.pop()
min_node = self.heap[1]
self.heap[1] = self.heap.pop()
self._bubble_down(1)
return min_node
def find_min(self):
if not self.heap:
return None
return self.heap[1]
def adjust_priority(self, item, new_priority):
for i, node in enumerate(self.heap):
if node[1] == item:
self.heap[i] = (new_priority, item)
break
self._bubble_up(i)
self._bubble_down(i)
def _bubble_up(self, index):
while index > 0:
parent_index = (index - 1) // 2
parent = self.heap[parent_index]
if self.heap[index][0] < parent[0]:
break
self.heap[index], self.heap[parent_index] = parent, self.heap[index]
index = parent_index
def _bubble_down(self, index):
while 2 index + 1 < len(self.heap):
min_child_index = self._min_child_index(index)
if self.heap[index][0] < self.heap[min_child_index][0]:
break
self.heap[index], self.heap[min_child_index] = self.heap[min_child_index], self.heap[index]
index = min_child_index
def _min_child_index(self, index):
left = 2 index + 1
right = 2 * index + 2
if right >= len(self.heap):
return left
if self.heap[left][0] < self.heap[right][0]:
return left
return right
使用示例
ph = PairingHeap()
ph.insert("task1", 1)
ph.insert("task2", 3)
ph.insert("task3", 2)
print(ph.find_min()) # 输出 task1
ph.delete_min()
print(ph.find_min()) # 输出 task2
ph.adjust_priority("task2", 0)
print(ph.find_min()) # 输出 task2
CopyCopy
在实际应用中，配对堆可以用于实现一些任务调度系统、资源调度系统等，优先处理优先级较高的任务或资源。
推荐的一个实际应用场景是：实现一个任务管理系统，其中任务可以有优先级，系统需要按照优先级顺序执行任务。在这种情况下，可以使用配对堆来存储任务及其优先级，然后通过删除最小元素（即弹出优先级最高的任务）来按优先级执行任务。
