如何使用散列 table 跟踪树中的节点？
How do I keep track of nodes in a tree using hash table?
我正在尝试实现斐波那契堆，我需要跟踪其节点以进行后续操作。
对于初学者来说，斐波那契堆可以被认为是一棵 m 度树或一组树，指针指向结构中的最大节点。
树结构以一个词及其频率作为输入，并要求给出最常出现的词作为输出。
例如，
输入：
Ann 31
Dustin 27
Ryan 43
Ashley 13
Sunday 23
Tuesday 19
2 //Output two top most occurring words in the tree
Output:
Ryan, Ann
我对散列的理解table非常初级。我输入单词作为键，它给出一个哈希值作为输出。我如何强制此输出成为指向存储其频率的树中相应节点的指针？
另外，给定输入以查找 'n' 个频繁出现的单词，我能否重复删除顶部节点 'n' 次并将其重新插入到结构中？或者我最好保留一个排序的哈希 table?
作为以前编写过其中一个代码的人，您可以通过几种不同的方式来完成您想要做的事情。
插入函数return指向结构内部节点的指针，然后使用一些辅助散列table来存储这些指针。要进行插入，您将插入键及其优先级，返回一个指向斐波那契堆中节点的指针，然后添加键和指向外部哈希的指针 table（在 Java ，类似于 HashMap；在 C++ 中，类似于 std::unordered_map；我建议不要自己滚动）。
使用侵入式数据结构，让每个键存储在斐波那契堆中，实际上是完整的节点结构。 Fibonacci 堆的实现将覆盖输入的相关字段以将其连接到堆结构中，并且假设您以某种合理的方式存储节点，您可以根据需要查找它们。
我个人认为对于大多数应用程序而言，选项 (1) 比选项 (2) 更干净，但有理由更喜欢 (2) 而不是 (1)。
在 meta note 上，Fibonacci 堆是出了名的难以编码，并且在实践中比二进制堆慢得多，尽管它们在许多用例中渐近地更快。我建议不要实际使用一个，除非你有令人信服的理由这样做。
我正在尝试实现斐波那契堆，我需要跟踪其节点以进行后续操作。 对于初学者来说，斐波那契堆可以被认为是一棵 m 度树或一组树，指针指向结构中的最大节点。 树结构以一个词及其频率作为输入，并要求给出最常出现的词作为输出。 例如， 输入：
Ann 31
Dustin 27
Ryan 43
Ashley 13
Sunday 23
Tuesday 19
2 //Output two top most occurring words in the tree
Output:
Ryan, Ann
我对散列的理解table非常初级。我输入单词作为键，它给出一个哈希值作为输出。我如何强制此输出成为指向存储其频率的树中相应节点的指针？ 另外，给定输入以查找 'n' 个频繁出现的单词，我能否重复删除顶部节点 'n' 次并将其重新插入到结构中？或者我最好保留一个排序的哈希 table?
作为以前编写过其中一个代码的人，您可以通过几种不同的方式来完成您想要做的事情。
插入函数return指向结构内部节点的指针，然后使用一些辅助散列table来存储这些指针。要进行插入，您将插入键及其优先级，返回一个指向斐波那契堆中节点的指针，然后添加键和指向外部哈希的指针 table（在 Java ，类似于
HashMap；在 C++ 中，类似于std::unordered_map；我建议不要自己滚动）。使用侵入式数据结构，让每个键存储在斐波那契堆中，实际上是完整的节点结构。 Fibonacci 堆的实现将覆盖输入的相关字段以将其连接到堆结构中，并且假设您以某种合理的方式存储节点，您可以根据需要查找它们。
我个人认为对于大多数应用程序而言，选项 (1) 比选项 (2) 更干净，但有理由更喜欢 (2) 而不是 (1)。
在 meta note 上，Fibonacci 堆是出了名的难以编码，并且在实践中比二进制堆慢得多，尽管它们在许多用例中渐近地更快。我建议不要实际使用一个，除非你有令人信服的理由这样做。