首页 > 编程语言 >文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （64）-- 算法导论6.5 3题

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （64）-- 算法导论6.5 3题

时间：2023-07-21 21:33:58浏览次数：41  
标签：index heap min MIN 元素 VS 64 HEAP 文心

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （64）-- 算法导论6.5 3题

三、要求用最小堆实现最小优先队列，请写出 HEAP-MINIMUM、HEAP-EXTRACT-MIN、HEAP DECREASE-KEY 和 MIN-HEAP-INSERT 的伪代码。

文心一言：

以下是使用最小堆实现最小优先队列的 HEAP-MINIMUM、HEAP-EXTRACT-MIN、HEAP-DECREASE-KEY 和 MIN-HEAP-INSERT 的伪代码：

// 初始化最小堆  
min_heap = []  
  
// 插入元素到最小堆  
def min_heap_insert(element):  
    min_heap.append(element)  
    // 将新元素上移直到其满足堆的性质  
    heapify_up(len(min_heap) - 1)  
  
// 提取最小元素并保持最小堆性质  
def min_heap_extract_min():  
    if len(min_heap) == 0:  
        return None  
    if len(min_heap) == 1:  
        return min_heap.pop()  
    min_value = min_heap[0]  
    min_heap[0] = min_heap.pop()  
    heapify_down(0)  
    return min_value  
  
// 修改元素值并保持最小堆性质  
def min_heap_decrease_key(element, new_value):  
    min_heap[min_heap.index(element)] = new_value  
    heapify_up(min_heap.index(element))  
  
// 上移元素直到其满足堆的性质  
def heapify_up(index):  
    parent_index = (index - 1) // 2  
    if parent_index >= 0 and min_heap[index] < min_heap[parent_index]:  
        min_heap[index], min_heap[parent_index] = min_heap[parent_index], min_heap[index]  
        heapify_up(parent_index)  
  
// 下移元素直到其满足堆的性质  
def heapify_down(index):  
    left_child_index = 2 * index + 1  
    right_child_index = 2 * index + 2  
    min_child_index = index  
    if left_child_index < len(min_heap) and min_heap[left_child_index] < min_heap[min_child_index]:  
        min_child_index = left_child_index  
    if right_child_index < len(min_heap) and min_heap[right_child_index] < min_heap[min_child_index]:  
        min_child_index = right_child_index  
    if min_child_index != index:  
        min_heap[index], min_heap[min_child_index] = min_heap[min_child_index], min_heap[index]  
        heapify_down(min_child_index)

这些函数实现了最小优先队列的基本操作。其中，min_heap_insert 插入元素到最小堆中，min_heap_extract_min 提取最小元素并保持最小堆性质，min_heap_decrease_key 修改元素值并保持最小堆性质，heapify_up 和 heapify_down 分别是上移和下移元素直到其满足堆的性质的辅助函数。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

讯飞星火：

  1. HEAP-MINIMUM 伪代码：
function HEAP_MINIMUM(heap, size):
    if size == 0:
        return None
    minValue = heap[0]
    for i in range(1, size):
        if heap[i] < minValue:
            minValue = heap[i]
    return minValue
  1. HEAP-EXTRACT-MIN 伪代码：
function HEAP_EXTRACT_MIN(heap, size):
    if size == 0:
        return None
    minValue = heap[0]
    maxIndex = 0
    for i in range(1, size):
        if heap[i] < minValue:
            minValue = heap[i]
            maxIndex = i
    if maxIndex != 0:
        heap[0], heap[maxIndex] = heap[maxIndex], heap[0]
        HEAP_DECREASE_KEY(heap, maxIndex, minValue)
    return minValue
  1. HEAP DECREASE-KEY 伪代码：
function HEAP_DECREASE_KEY(heap, index, newValue):
    while index > 0 and heap[(index - 1) // 2] > newValue:
        heap[(index - 1) // 2] = heap[index]
        index = (index - 1) // 2
    HEAP_STORE(heap, index, newValue)
  1. MIN-HEAP-INSERT 伪代码：
function MIN_HEAP_INSERT(heap, size, value):
    if size == heap.length:
        heap = resizeArray(heap, size * 2)
    i = size
    HEAP_STORE(heap, i, value)
    j = i
    while j > 0 and HEAP_EXTRACT_MIN(heap, j) > value:
        HEAP_STORE(heap, j, heap[(j - 1) // 2])
        j = (j - 1) // 2

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

360智脑：

HEAP-MINIMUM(root):

if root is empty or root.key == minimumKey: 

    return None 

minNode = heap[0] 

heap.pop() 

return minNode

HEAP-EXTRACT-MIN(root):

if root is None: 

    return None 

minNode = root 

heap.insert(root) 

return minNode

HEAP DECREASE-KEY(root):

if root is None: 

    return None 

minNode = root 

while minNode.right: 

    minNode = minNode.right 

    heap.decreaseKey(minNode.right) 

heap.decreaseKey(minNode) 

return minNode

MIN-HEAP-INSERT(root):

if root is None: 

    return None 

minNode = root 

while not minNode.left and not minNode.right: 

    minNode = minNode.left 

    heap.insert(minNode) 

heap.decreaseKey(minNode) 

return minNode

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

chatglm：

以下是使用最小堆实现最小优先队列的伪代码：

HEAP-MINIMUM(heap, n):  
   // 在最小堆中找到最小的元素  
   // heap 是堆，n 是元素个数  
   i ← n/2  
   if i < 0 then return null  
   j ← 2*i  
   if j < n and heap[j] < heap[i] then i ← j  
   if j < n and heap[j+1] < heap[i] then i ← j+1  
   return heap[i]
HEAP-EXTRACT-MIN(heap, n):  
   // 从最小堆中取出最小的元素  
   // heap 是堆，n 是元素个数  
   result ← HEAP-MINIMUM(heap, n)  
   if result == null then return null  
   for i ← n-1 downto 1:  
       heap[i] ← heap[i+1]  
   heap[n] ← null  
   return result
HEAP-DECREASE-KEY(heap, n, i):  
   // 减小堆中第 i 个元素的优先级  
   // heap 是堆，n 是元素个数，i 是元素索引  
   if i < 0 or i >= n then return  
   j ← 2*i  
   if j < n and heap[j] >= heap[i] then return  
   heap[i] ← heap[j]  
   HEAP-DECREASE-KEY(heap, n, j)
MIN-HEAP-INSERT(heap, n, key):  
   // 将元素 key 插入最小堆中，返回新的元素个数  
   // heap 是堆，n 是元素个数，key 是元素值  
   if n == 0 then  
       heap ← [key]  
       n ← 1  
       return 1  
   i ← n/2  
   if key < heap[i] then i ← 1  
   heap[i] ← key  
   HEAP-DECREASE-KEY(heap, n, i)  
   return n

这些伪代码函数可以通过编程语言的堆实现来实现最小优先队列。在这些函数中，HEAP-MINIMUM 函数用于在堆中查找最小元素，HEAP-EXTRACT-MIN 函数用于从堆中提取最小元素，HEAP-DECREASE-KEY 函数用于减小堆中某个元素的优先级，MIN-HEAP-INSERT 函数用于将元素插入到最小堆中并返回新的元素个数。使用这些函数，可以实现最小优先队列的插入、删除和查找操作。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

通义千问：

下面是最小堆常用操作的伪代码：

HEAP-MINIMUM: 对堆顶元素进行比较，如果比堆底元素小，则将堆底元素替换为堆顶元素；否则，保持堆顶元素不变。

HEAP-EXTRACT-MIN: 取出堆顶元素，并将堆顶元素的父节点（如果存在）移动至其子节点中最小的一个。如果堆顶元素没有子节点，则将堆底元素移动至堆顶，并将堆底元素的父节点（如果存在）移动至其子节点中最小的一个。

HEAP-DECREASE-KEY: 对堆顶元素的键值进行比较，如果比堆底元素的键值小，则将堆底元素替换为堆顶元素；否则，保持堆顶元素不变。

MIN-HEAP-INSERT: 将元素插入堆中，并检查插入后的堆是否满足最小堆的性质。如果不满足，则对堆进行调整，直到满足最小堆的性质为止。

在这里插入图片描述

天工：

下面是使用最小堆实现最小优先队列的伪代码：

HEAP-MINIMUM：

1.如果堆为空，则返回 -1；

2.否则，取出堆顶元素 x，如果 x 大于等于 key，则返回 x；

3.否则，执行下面的步骤，直到找到一个元素 x 满足条件 x 大于等于 key：

a. 取出堆顶元素 y，将 y 替换为 x；

b. 执行 HEAP-EXTRACT-MIN。

HEAP-EXTRACT-MIN：

1.如果堆为空，则返回 -1；

2.否则，取出堆顶元素 x，将 x 替换为堆顶元素 y，并将 y 删除；

3.执行下面的步骤，直到堆为空：

a. 执行 HEAP-DECREASE-KEY。

HEAP-DECREASE-KEY：

1.如果堆为空，则返回 -1；

2.否则，取出堆顶元素 x，将 x 替换为堆顶元素 x 的下一个元素 y；

3.执行下面的步骤，直到堆为空：

a. 执行 HEAP-EXTRACT-MIN。

MIN-HEAP-INSERT：

1.如果堆为空，则将元素 x 插入堆中；

2.否则，取出堆顶元素 x，将元素 x 插入堆中，并将元素 x 替换为堆顶元素 y；

3.执行下面的步骤，直到堆中只有一个元素：

a. 执行 HEAP-EXTRACT-MIN。

在这里插入图片描述

chatgpt：

以下是使用最小堆实现最小优先队列的伪代码：

HEAP-MINIMUM(A):
返回 A[0] // A[0] 是最小堆中的最小元素

HEAP-EXTRACT-MIN(A):
如果 A.length < 1:
返回 错误（堆为空）
min = A[0] // 最小元素为根节点
A[0] = A[A.length - 1] // 将最后一个元素放到根节点
A.length = A.length - 1 // 去除最后一个元素
MIN-HEAPIFY(A, 0) // 保持最小堆的性质
返回 min

HEAP-DECREASE-KEY(A, i, key):
如果 key > A[i]:
返回 错误（新的键值大于当前键值）
A[i] = key // 更新键值
while i > 0 并且 A[PARENT(i)] > A[i]: // 如果父节点的键值大于当前节点的键值
交换 A[i] 和 A[PARENT(i)] // 交换节点和其父节点
i = PARENT(i) // 上移节点，继续检查

MIN-HEAP-INSERT(A, key):
A.length = A.length + 1 // 扩展堆的容量
A[A.length - 1] = +∞ // 将新节点设置为正无穷大
HEAP-DECREASE-KEY(A, A.length - 1, key) // 更新节点键值，保持最小堆的性质

其中，PARENT(i) 返回节点索引 i 的父节点索引，MIN-HEAPIFY(A, i) 用于保持最小堆的性质，将节点 i 向下调整以满足最小堆的条件。

在这里插入图片描述

总结

在这里插入图片描述

标签：index,heap,min,MIN,元素,VS,64,HEAP,文心
From： https://www.cnblogs.com/moonfdd/p/17572433.html

相关文章

  • java base64编码字符串
    JavaBase64编码字符串Base64是一种用于将二进制数据转换为可打印ASCII字符的编码方式。在Java中，我们可以使用Java提供的Base64类来进行Base64编码和解码操作。Base64编码和解码Base64编码将二进制数据转换为一组可打印的ASCII字符。这种编码方式通常用于在网络传输中传递二进制......
  • Flutter开发VSCode快捷键
    快速创建widget：在dart文件中输入stf或stl出现提示后按⏎即可快速修复：⌘ + .自动生成构造函数：选中final参数，快捷键：⌘ + .添加父组件、变为子组件、删除子组件：⌘ + .重新打开关闭的编辑页面：⌘+ ⇧ +  T通过匹配文本打开文件：⌘ +  T代码格式化：⇧ +......
  • Mac环境下，在 VS Code下执行Run Code打印Operation not permitted
    步骤1。打开系统设置；步骤2。选择隐私与安全性；步骤3。选择完全磁盘访问权限；步骤4。添加VisualStudioCode,输入完管理员密码后重启VSCode。......
  • VS2015项目前有个蓝色的锁
     刚从svn上chenkout的项目，打开一直有个蓝色的锁，可以生成，可以运行，正常的页面修改了也有蓝色的锁，还是第一次遇到。原因不清楚，后来通过单个项目重新拿文件就好了。整个文件夹checkout会出现这个问题。在此记录下。......
  • VTK9.1.0在Windows10+VS2019+Qt 5.15.2环境下编译安装以及VTK应用于QT
    下载VTK安装包在VTK官网Download|VTK中下载VTK9.1.0待编译源码，解压后在路径Documentation/dev/bulid.md中可以看到官方提供的Prerequisites以及简易教程编译环境安装按照官方提供的Prerequisites，安装以下环境：CMakeVersion3.12ornewer,however,thelatestversionisal......
  • vmware vsphere 7 分布式交换机配置记录
    新建DSwitch-v002这一步是选择一个物理网卡，我的服务器配置了4个网卡，选择一个没有用的网卡，上行链路随便选个就行，其他，下一步下一步直到完成。新建一个端口组DPortGroup-v002，也可以修改刚刚生成的端口组类似接入的物理交换机端口，按照虚拟的数量需求，可以随时修改，vlan可以选择，无，指定vl......
  • Vscode 编写opencv配置文件
    创建一个新文件夹并在vscode打开，在此文件夹下新建一个.vscode文件夹，再继续新建三个.json文件（tasks.json，launch.json，c_cpp_properties.json)。 c_cpp_properties.json如下，"includePath"添加自己的头文件路径，"compilerPath"改为自己对应的gcc路径。{"configurations":[......
  • centos 6.2 64位安装nginx php mysql
    平台环境http://jiyunjie.blog.51cto.com/5348020/946860centos6.264位nginx-1.2.1php-5.3.14mysql-5.5.25阿里云2g内存实例，具体参数调整根据自己主机调整里面也提到一部分修改建议32位centos512内存参考http://jiyunjie.blog.51cto.com/5348020/907534 一、阿里云主机默认......
  • vim vscode
    /// **************************************操作gUU：行大写guu行小写gUaw（gUiw）单词大写guaw(guiw)单词小写************************************插入i:光标前插入I:行首插入o:下行插入O:上行插入a:光标后插入A:行尾插入^/$：跳到行首/行尾*********************......
  • 关于用JS复制base-64格式图片到剪贴板的方法
    复制正常格式图片的方法（这里使用getSelection+execCommandapi的方法）：//创建一个图片元素letimgEle=document.createElement("img");//找到想要复制的图片元素letpicture=document.getElementById('img-picture');//将图片属性复制到新创建的图片元素上imgEle.src......

赞助商

阅读排行

网站主页关于我们联系我们网站地图

本网站内容转载自其他媒体，侵权联系[admin##ips99.com]。

Copyright © 2020-2023 IPS99 版权所有 IPS99