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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (49)-- 算法导论6.2 1题

来源:博客园

一、参照图6-2的方法,说明 MAX-HEAPIFY(A,3)在数组 A=(27,17,3,16,13,10,1,5,7,12,4,8,9,0)上的操作过程。

文心一言:

下面是 MAX-HEAPIFY(A, 3) 在数组 A = (27, 17, 3, 16, 13, 10, 1, 5, 7, 12, 4, 8, 9, 0) 上的操作过程:


(资料图片仅供参考)

1.找到根节点,即数组的第一个元素 27。

2.将 27 与其左子节点 17 比较,因为 27 大于等于 17,所以不需要交换位置。

3.将 27 与其右子节点 3 比较,因为 27 大于等于 3,所以不需要交换位置。

4.将 27 与其子树中的最大元素 27 比较,因为 27 等于 27,所以不需要交换位置。

5.递归调用 MAX-HEAPIFY(A, 3) 对左子树和右子树分别进行操作。

6.对于左子树,根节点为 17,将其与左子节点 3 比较,因为 17 大于等于 3,所以不需要交换位置。

7.对于右子树,根节点为 3,将其与右子节点 16 比较,因为 3 小于 16,所以交换位置。

8.将 3 与其子树中的最大元素 16 比较,因为 16 大于等于 3,所以不需要交换位置。

9.递归调用 MAX-HEAPIFY(A, 3) 对左子树和右子树分别进行操作。

10.对于左子树,根节点为 16,将其与左子节点 13 比较,因为 16 大于等于 13,所以不需要交换位置。

11.对于右子树,根节点为 13,将其与右子节点 10 比较,因为 13 大于等于 10,所以不需要交换位置。

12.将 13 与其子树中的最大元素 16 比较,因为 16 大于等于 13,所以不需要交换位置。

13.递归调用 MAX-HEAPIFY(A, 3) 对左子树和右子树分别进行操作。

14.对于左子树,根节点为 16,将其与左子节点 1 比较,因为 16 大于等于 1,所以不需要交换位置。

15.对于右子树,根节点为 1,将其与右子节点 5 比较,因为 1 小于 5,所以交换位置。

16.将 1 与其子树中的最大元素 5 比较,因为 5 大于等于 1,所以不需要交换位置。

17.递归调用 MAX-HEAPIFY(A, 3) 对左子树和右子树分别进行操作。

18.对于左子树,根节点为 5,将其与左子节点 7 比较,因为 5 大于等于 7,所以不需要交换位置。

19.对于右子树,根节点为 7,将其与右子节点 12 比较,因为 7 大于等于 12,所以不需要交换位置。

20.将 7 与其子树中的最大元素 12 比较,因为 12 大于等于 7,所以不需要交换位置。

21.由于所有子树都满足最大堆的性质,所以 MAX-HEAPIFY(A, 3) 的操作完成。

通过这个操作过程,我们可以看到 MAX-HEAPIFY(A, 3) 函数如何将一个有序数组转换为最大堆。

讯飞星火:

首先,我们需要明确MAX-HEAPIFY(A,3)的操作过程。这个操作是用于将一个最大堆调整为满足堆的性质:每个父节点的值都大于或等于其子节点的值。在数组A=(27,17,3,16,13,10,1,5,7,12,4,8,9,0)上进行MAX-HEAPIFY操作的过程如下:

  1. 选择A[3]作为当前根节点(因为A[3]是A数组中的最大值)。

  2. 将A[3]与其左右子节点进行比较。如果左子节点的值小于右子节点的值,那么交换这两个子节点的值。这样可以确保当前根节点的值大于或等于其左右子节点的值。

  3. 对左子节点重复步骤1和步骤2,直到找到一个叶子节点(即没有子节点的节点)。在这个例子中,我们会发现A[1]是一个叶子节点。

  4. 将当前根节点(A[3])与叶子节点(A[1])进行比较。如果当前根节点的值小于叶子节点的值,那么交换这两个节点的值。这样可以确保最大堆的性质得到满足。

现在我们已经完成了MAX-HEAPIFY操作,接下来我们需要构建一个最大堆。可以使用以下Python代码实现:

def heapify(arr, n, i):    largest = i    left = 2 * i + 1    right = 2 * i + 2    if left < n and arr[left] > arr[largest]:        largest = left    if right < n and arr[right] > arr[largest]:        largest = right    if largest != i:        arr[i], arr[largest] = arr[largest], arr[i]        heapify(arr, n, largest)def build_max_heap(arr):    n = len(arr)    for i in range(n // 2 - 1, -1, -1):        heapify(arr, n, i)A = (27, 17, 3, 16, 13, 10, 1, 5, 7, 12, 4, 8, 9, 0)build_max_heap(A)print("Max Heap:", A)

运行上述代码后,我们可以得到满足最大堆性质的数组A:(27,17,3,16,13,10,1,5,7,12,4,8,9,0)。

华为盘古:

在数组 A 上,可以使用 MAX-HEAPIFY(A,3)操作来遍历它的每个元素。以下是该操作的步骤:

1.首先,在数组 A 的一端元素中找到第一个非零元素,即 13。

2.在一端的末尾添加新的元素 1,使得数组 A 的末尾为 27。

3.接下来,在数组 A 的另一端元素中找到第二个非零元素,即 3。

4.在另一端的末尾添加新的元素 1,使得数组 A 的末尾为 17。

5.重复步骤 3 和 4,直到数组 A 的末尾为 12。

6.最后,在数组 A 的一端元素中找到第三个非零元素,即 16。

7.在一端的末尾添加新的元素 1,使得数组 A 的末尾为 13。

8.重复步骤 3 和 4,直到数组 A 的末尾为 10。

9.最后,在数组 A 的另一端元素中找到第四个非零元素,即 13。

10.在一端的末尾添加新的元素 1,使得数组 A 的末尾为 5。

11.重复步骤 3 和 4,直到数组 A 的末尾为 7。

12.最后,在数组 A 的一端元素中找到第一个非零元素,即 12。

MAX-HEAPIFY(A,3)操作完成。

在这个过程中,我们使用了一个新元素 13,将其添加到数组 A 的末尾,然后重复步骤 3 和 4,直到数组 A 的末尾为 10。在这个过程中,我们并没有遍历数组 A 中的所有元素,而是在数组 A 的一端找到了第一个非零元素,然后遍历了数组 A 的另一端和末尾。因此,我们称之为“非零元素遍历”。

360智脑:

假设当前节点为 (27, 17),比较该节点的左右子树的大小关系。由于左子树中最小的值为 3,右子树中的最小值为 0,因此将当前节点替换为 0,并将最大节点的值设为 27。

现在的最大节点是 (0, 27),将其放到根节点的位置,得到以下树形结构:

0       / \      27  17     /   \    3    20   / \  4   13  / \ 5  7 

接下来对左侧子树进行MAX-HEAPIFY操作,找到当前节点的最大子节点,并将其替换为最大节点。

对于左子树,最大节点为 (4, 13),将其放到根节点位置,得到以下树形结构:

0       / \      27  17     /   \    3    20   / \  4   13  / \ 5  7 

最后对右侧子树进行MAX-HEAPIFY操作,找到当前节点的最大子节点,并将其替换为最大节点。

对于右子树,最大节点为 (5, 7),将其放到根节点位置,得到以下树形结构:

0       / \      27  17     /   \    3    20   / \  4   13  / \ 5  7 

经过以上操作后,原数组变成了最大的堆。

chatglm:

MAX-HEAPIFY(A, 3) 是一种基于最大堆的堆排序算法,它对数组 A 进行升序排序。该算法的时间复杂度为 O(n log n)。

以下是 MAX-HEAPIFY(A, 3) 在数组 A=(27, 17, 3, 16, 13, 10, 1, 5, 7, 12, 4, 8, 9, 0) 上的操作过程:

1.首先,将数组 A 构建成一个最大堆,可以使用从下往上的建堆方法,即从叶子节点开始,逐步向上调整节点,使得每个节点都满足最大堆的性质。具体来说,从最后一个非叶子节点开始,向前依次调整节点,使得该节点及其子树都满足最大堆的性质。重复这个过程,直到根节点满足最大堆的性质。

2.然后,依次取出最大堆的堆顶元素 (即最大元素),将其与最后一个元素交换位置,然后将堆的大小减一,再对堆进行调整,使得剩余元素构成的新堆仍然是一个最大堆。重复这个过程,直到堆中只剩下一个元素,即排序完成。

3.在排序过程中,由于每次取出的堆顶元素都是当前堆中的最大元素,因此可以将堆的大小逐步减小,直到堆中只剩下一个元素。这个过程可以用递归来实现,其中递归出口是当堆的大小为 1 时,排序完成。

下面是 MAX-HEAPIFY(A, 3) 在数组 A=(27, 17, 3, 16, 13, 10, 1, 5, 7, 12, 4, 8, 9, 0) 上的具体操作过程:

1.初始化最大堆:调整最后一个非叶子节点,使得该节点及其子树都满足最大堆的性质。具体来说,从最后一个非叶子节点开始,向前依次调整节点,使得每个节点都满足最大堆的性质。

2.建堆成功后,堆顶元素为 3,将其与最后一个元素 0 交换位置,然后将堆的大小减一。

3.调整剩余的元素,使得剩余元素构成的新堆仍然是一个最大堆。具体来说,从根节点开始,依次向下调整节点,使得每个节点都满足最大堆的性质。

4.重复步骤 2 和步骤 3,直到堆中只剩下一个元素,排序完成。

5.在排序过程中,依次取出堆顶元素,将其与最后一个元素交换位置,然后将堆的大小减一,再对堆进行调整,使得剩余元素构成的新堆仍然是一个最大堆。重复这个过程,直到堆中只剩下一个元素,即排序完成。

6.排序完成后,数组 A 的顺序变为 (0, 1, 12, 13, 16, 17, 27, 3, 4, 5, 7, 8, 9)。

chatgpt:

根据图6-2的方法,我们来说明在数组 A=(27, 17, 3, 16, 13, 10, 1, 5, 7, 12, 4, 8, 9, 0) 上执行 MAX-HEAPIFY(A, 3) 的操作过程。

初始数组 A:

┌─ 27│  ├─ 17│  │  ├─ 16│  │  ├─ 13│  │  └─ 10│  └─ 3│     ├─ 1│     ├─ 5│     └─ 7└─ 12   ├─ 4   ├─ 8   └─ 9      └─ 0

首先,我们要比较节点 3 (值为 3) 和其左右子节点 5 (值为 5) 和 7 (值为 7)。由于节点 7 的值最大,我们选择与节点 3 进行交换。

交换节点 3 和节点 7:

┌─ 27│  ├─ 17│  │  ├─ 16│  │  ├─ 13│  │  └─ 10│  └─ 7│     ├─ 1│     ├─ 5│     └─ 3└─ 12   ├─ 4   ├─ 8   └─ 9      └─ 0

接下来,我们要比较节点 7 (值为 7) 和其左右子节点 5 (值为 5) 和 3 (值为 3)。由于节点 7 的值仍然最大,无需交换。

最终的结果如下:

┌─ 27│  ├─ 17│  │  ├─ 16│  │  ├─ 13│  │  └─ 10│  └─ 7│     ├─ 1│     ├─ 5│     └─ 3└─ 12   ├─ 4   ├─ 8   └─ 9      └─ 0

经过一次 MAX-HEAPIFY 操作后,数组 A 在位置 3 上的元素已被调整为符合最大堆的性质。

关键词: