《算法导论》习题6.5-8的实现,在时间复杂度方面,存在疑惑,望指教。具体问题写在代码的注释中。主要有两个方面:判断取出元素所在数组耗时问题和Java中switch语句的耗时问题。
本人菜鸟,欢迎讨论。
- package lhz.algorithm.chapter.six;
- /**
- * 《算法导论》习题6.5-8: Give an Θ(nlgk)-time algorithm to merge k sorted lists into
- * one sorted list, where n is the total number of elements in all the input
- * lists. (Hint: Use a min-heap for k-way merging.)
- * 本文地址:http://mushiqianmeng.blog.51cto.com/3970029/747716
- * @author lihzh(苦逼coder)
- */
- public class Exercice658 {
- // 给定3(k=3)个已排好序的数组,这里考虑简单情况,
- // 即所有数组包含的元素个数一致。
- // 注:因为已实现MaxHeapify算法,所以此处用最大到小排好序的数组举例
- private static int[] arrayOne = new int[] { 7, 4, 3, 1 };
- private static int[] arrayTwo = new int[] { 10, 9, 5, 2 };
- private static int[] arrayThree = new int[] { 12, 11, 8, 6 };
- // 已排好序中的数组中,元素的个数
- private static int length = arrayOne.length;
- // 已排好序的数组的个数
- private static int k = 3;
- // 所有数组中元素的总个数
- private static int n = length * k;
- // 合并后输出数组
- private static int[] output = new int[n];
- public static void main(String[] args) {
- mergeSortedArrays();
- // 打印数组
- printArray();
- }
- /**
- * 合并已排序的数组,利用<code>PriorityQueue</code>中 的insert和extractMax算法实现
- * 复杂度分析:
- * 根据当前实现,复杂度应该为:Θ(nk),并不满足题意。
- * 但是所用思路,与习题参考中的思路一致,参考原文如下:
- * Given k sorted lists with a total of n elements show how to merge them in O(n lg k) time. Insert
- * all k elements a position 1 from each list into a heap. Use EXTRACT-MAX to obtain the _rst element
- * of the merged list. Insert element at position 2 from the list where the largest element originally
- * came from into the heap. Continuing in this fashion yields the desired algorithm. Clearly the
- * running time is O(n lg k).
- * 差异之处在于,当从堆中取出一个元素之后,需要知道这个元素原来所属数组,这里也需要去判断,这里耗时K。另外,在插入的时候,
- * 也需要判断
- */
- private static void mergeSortedArrays() {
- // 利用前面实现的优先级队列中的方法,构造一个容量为k=3的堆
- PriorityQueue priQueue = new PriorityQueue(k);
- int count = 0;
- //用于保存各数组当前插入元素索引位的数组
- int[] indexArray = new int[k];
- int arrayChoice = 0;
- //初始情况,向堆中插入各数组首位元素
- //复杂度:Θ(klgk)
- priQueue.insert(arrayOne[0]);
- priQueue.insert(arrayTwo[0]);
- priQueue.insert(arrayThree[0]);
- for (int i = 0; i < n; i++) {// 该循环复杂度:Θ(n)
- // 取出当前最大值,复杂度Θ(lgk)
- int value = priQueue.extractMax();
- count++;
- // 赋值
- output[n-count] = value;
- // 判断当前取出的最大元素所在数组,硬编码:(疑惑:复杂度Θ(k),因为最差会进行k次比较,此处如何优化)
- if (value == arrayOne[indexArray[0]]) {
- arrayChoice = 0;
- } else if (value == arrayTwo[indexArray[1]]) {
- arrayChoice = 1;
- } else {
- arrayChoice = 2;
- }
- // 相应的索引位+1
- indexArray[arrayChoice]++;
- // 向堆中插入元素,如果备选数组中还有元素,则继续从该数组选取(疑惑:采用switch语句,复杂度是否降到Θ(lgk)以下)
- // 根据:http://hi.baidu.com/software_one/blog/item/254990dfd96aee205982ddcb.html 中介绍,似乎可以。
- // 望高手指导!
- switch (arrayChoice) {
- case 0 :
- if (indexArray[0] < length) {
- priQueue.insert(arrayOne[indexArray[0]]);
- }
- break;
- case 1 :
- if (indexArray[1] < length) {
- priQueue.insert(arrayTwo[indexArray[1]]);
- }
- break;
- case 2 :
- if (indexArray[2] < length) {
- priQueue.insert(arrayThree[indexArray[2]]);
- }
- break;
- }
- }
- }
- private static void printArray() {
- for (int i : output) {
- System.out.print(i + " ");
- }
- }
- }
本例中使用到了之前实现的优先级队列中的方法,修改之前PriorityQueue类,增加构造函数:
- public PriorityQueue(int capacity) {
- this.queue = new int[capacity];
- }
- public PriorityQueue() {
- this(DEFAULT_CAPACITY_VALUE);
- }
本文转自mushiqianmeng 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/mushiqianmeng/747716
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