堆是否支持修改其元素？

Question

这是我的情景。我想实现A *（在Python中）而不必求助于线性时间最小值或在操作中。我需要一个堆才能有效地获得最低重量的项目。

我的直接反应是'简单！我会用heapq！'然后我发现生活很少像我们希望的那样简单。事实证明，这种策略对于A *的关键点之一来说并不是最理想的。在考虑孩子时，我需要偶尔更新已经在堆上的孩子的分数。

对于那些A *的记忆有点失效的人来说，它的要点是我想要一个元素，修改它的权重，并修改堆以反映变化，所有都在子线性时间内。

有什么建议吗？

Answer 1

出于复杂性目的，您可能想要尝试二项式或Fibonacci堆;似乎在Python中有两种实现，但没有生产级库。但是，二进制或d-ary堆在实践中可能会更快。 heapq页面提到了如何进行更新（保留对您插入堆中的项的引用，将其标记为无效，然后插入新版本）。但是，有更快的算法可以在更新后维护堆属性。请查看http://en.wikipedia.org/wiki/D-ary_heap以获取用于快速更新的算法，但您可能需要在数组顶部实现自己的堆。

Answer 2

确实，heapq和Queue.PriorityQueue中的堆函数都不是很有用。它可能需要大约相等的时间A：在你的博客上写一个咆哮或B：自己实现一个。

Answer 3

我总是最终实现我自己的Heap类型版本，原因是你实际上无法在Heap中搜索，而所有有效的方法都需要“指向元素的指针”作为输入。

通常，我将Heap实现为Items的非结构化容器和Items的指针（或多个）的组合。如果您在项目中保留指向堆位置的指针，则您有一个直接的双向链接： a）给定一个Heap元素（例如，由extractMin返回，或者在比较期间）：取消引用指针，你就得到了你的项目。 b）给定一个Item（例如通过Graph算法的邻接列表）：将指针传递给你想要的任何更新函数。

当然，这会导致空间开销（每个项目增加2个指针/整数），但它会使Heap重组变得非常便宜（交换几个指针而不是交换整个项目），这反过来又增加了一些额外的痛苦。卫星数据到您的物品。