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अंतराल हीप संचालन की जटिलता

डबल-एंडेड प्रायोरिटी क्यू (DEPQ) या इंटरवल हीप में निम्नलिखित ऑपरेशन होते हैं -

खाली है ()

यह फ़ंक्शन यह जांचने के लिए कार्य करता है कि क्या DEPQ खाली है और खाली होने पर सही है।

आकार ()

यह फ़ंक्शन DEPQ में मौजूद तत्वों की कुल संख्या को वापस करने के लिए कार्य करता है।

गेटमिन ()

यह फ़ंक्शन निम्नतम प्राथमिकता वाले तत्व को वापस करने के लिए कार्य करता है।

गेटमैक्स ()

यह फ़ंक्शन अधिकतम प्राथमिकता वाले तत्व को वापस करने के लिए कार्य करता है।

डालें(z)

यह फ़ंक्शन DEPQ में तत्व z को सम्मिलित करने के लिए कार्य करता है।

निकालें न्यूनतम ()

यह फ़ंक्शन सबसे छोटी प्राथमिकता वाले तत्व को हटाने के लिए कार्य करता है और इस तत्व को लौटाता है।

अधिकतम निकालें ()

यह फ़ंक्शन सर्वोच्च प्राथमिकता वाले तत्व को हटाने के लिए कार्य करता है और इस तत्व को लौटाता है।

  • ऑपरेशंस isEmpty(), size(), getMin(), and getMax() प्रत्येक O(1) समय का उपभोग करते हैं;
  • put(z), removeMin(), और removeMax() प्रत्येक O(log n) का उपभोग करें;
  • एन एलिमेंट इंटरवल हीप को इनिशियलाइज़ करने में O(n) समय लगता है।

  1. न्यूनतम-अधिकतम ढेर

    एक न्यूनतम-अधिकतम ढेर को एक पूर्ण बाइनरी ट्री के रूप में परिभाषित किया जाता है जिसमें वैकल्पिक न्यूनतम (या सम) और अधिकतम (या विषम) स्तर होते हैं। सम स्तरों को उदाहरण के लिए 0, 2, 4, आदि के रूप में दर्शाया जाता है, और विषम स्तरों को 1, 3, 5, आदि के रूप में दर्शाया जाता है। हम अगले बिंदुओं पर विचार क

  1. ढेर जोड़ना

    पेयरिंग हीप को अपेक्षाकृत आसान कार्यान्वयन और शानदार व्यावहारिक परिशोधन प्रदर्शन के साथ हीप डेटा संरचना के प्रकार के रूप में परिभाषित किया गया है। पेयरिंग हीप्स हीप-आर्डर्ड मल्टीवे ट्री संरचनाएं हैं, और इन्हें सरलीकृत फाइबोनैचि हीप्स के रूप में दर्शाया जा सकता है। प्राइम के एमएसटी एल्गोरिथम जैसे ए

  1. डेटा संरचनाओं में परिशोधित समय जटिलता

    परिशोधन विश्लेषण इस विश्लेषण का उपयोग तब किया जाता है जब कभी-कभी ऑपरेशन बहुत धीमा होता है, लेकिन अधिकांश ऑपरेशन जो बहुत बार निष्पादित होते हैं, वे तेज़ होते हैं। डेटा संरचनाओं में हमें हैश टेबल्स, डिसजॉइंट सेट्स आदि के लिए परिशोधित विश्लेषण की आवश्यकता होती है। हैश-टेबल में, अधिकांश समय खोज समय जट