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

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：

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：

2. HEAP-EXTRACT-MIN 伪代码：

3. HEAP DECREASE-KEY 伪代码：

4. MIN-HEAP-INSERT 伪代码：

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述360智脑：

HEAP-MINIMUM(root):

HEAP-EXTRACT-MIN(root):

HEAP DECREASE-KEY(root):

MIN-HEAP-INSERT(root):

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：

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

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