Question

是否有高效(log n)数据结构,可以开展以下工作:

Return the smallest element that is greater or equal to a given key
Exchange this element with a smaller one and rearrange the structure accordingly

元素的数量是众所周知的,在寿命期间不会改变。

Answer 1

您可执行balanced binarymoto 。 Red-Black大树

一家红黑树有O(log(n))时间复杂,用于搜索、插入和删除。

你们必须作一些修改,以归还最小的、大于或等于特定关键因素。但这一数据结构是由我猜测的。

Answer 2

回答后,你可以使用双双双向树。该法典可能有所帮助。

首先,你们必须找到树中的 no子。

 private Node<Key, Value> find (Node<Key, Value> node, Key key){
     if (node == null) return null;

     int comp = comparator.compare(key, node.key);

     if (comp < 0) return find(node.left, key);
     else if(comp > 0) return find(node.right, key);
     else return node;
 }

既然我们有 no子,我们就应当找到最小的钥匙,但比起关键点更重要或更平等,这意味着,如果 no子有权利的话,那将是一个更大的关键,但如果右 no不成,我们就必须归还钥匙。

 private Node<Key, Value> min(Node<Key, Value> node){
     if (node.left == null) return node;
     else return min(node.left);
 }

 public Key ceiling(Key key){ 
     Node<Key, Value> node = find(root, key);
     if (node.right == null) return node.key;
     return min(node.right).key;
 }

您询问的第二个项目是在你去除儿童身上的 no子时发生的,因此,它涉及他权利子女的小孩,并插入他的位置。

    private Node<Key, Value> remove(Node<Key, Value> node, Key key){
        if (node == null){
            throw new NoSuchElementException();
        }

        int comp = comparator.compare(key, node.key);

        if (comp > 0) node.right = remove(node.right, key);
        else if (comp < 0) node.left = remove(node.left, key);
        else{ //Found the node to remove

            if (node.right == null) return node.left; //Does not have right child. (if even does not have left child return null)
            else if (node.left == null) return node.right; //Does not have left child.
            else{ //Has right and left children

                Node<Key, Value> lower = min(node.right); //The lower node of its right child node
                node.key = lower.key;
                node.value = lower.value;
                remove(node.right, lower.key); //Remove the lower node that remains in the tree
            }
        }
        return node;
    }

友情链接