在实践中哪个优先级队列更快？

Question

最常用的操作：FindMin。不太常见：Insert 和 ExtractMin。很少：删除节点。非常罕见：合并。

在所列条件下，以下哪个优先级队列实际上更快？

• 基于排序双向链表的朴素实现
• 简单堆
• 左派堆
• 二项式堆
• 斐波那契堆
• 2-3 堆
• 配对堆
• 薄堆
• 厚堆
• 倾斜二项式堆
• 布罗达尔-冈崎队列

Answer 1

根据我五年多前所做的工作，我的经验是，在一般情况下，3 堆的性能优于二叉堆。跳过列表堆和配对堆稍微优于 3 堆，但内存成本更高。以上三个都优于斐波那契堆。

Brodal 队列理论上是最有效的。但是，正如布罗达尔本人所说，它们“相当复杂”并且“[不]在实践中适用”。 https://en.wikipedia.org/wiki/Brodal_queue

很多人都在谈论斐波那契堆效率，而渐近分析表明它应该优于其他类型的堆。经验数据往往不能证明这一点。如https://en.wikipedia.org/wiki/Fibonacci_heap#Worst_case 所述，斐波那契堆有明显的缺点。

如果您希望实现堆，我建议您从二进制堆开始。或者 3 堆，这是一个简单的优化。如果我需要更高的性能，我的下一步将是配对堆。它易于实施且非常有效。

除此之外，我没有任何建议。我在其他类型的堆上看到的性能数据并没有显示出明显的赢家。