有人可以解释一下，在标题中提到的那些中，我应该如何决定是否使用一个或另一个堆实现？
我想要一个答案来指导我根据问题选择有关结构性能的实现。现在，我正在做一个优先级队列，但我不仅想知道最适合这种情况的实现，还想知道允许我在任何其他情况下选择实现的基础知识......
另一件要考虑的事情是我这次使用的是haskell，所以，如果你知道任何可以改进这种语言实现的技巧或东西，请告诉我！但和以前一样，也欢迎对使用其他语言的评论！
谢谢！对不起，如果这个问题太基本了，但我根本不熟悉堆。这是我第一次面临实施一个任务的任务......
再次感谢！
首先，您不会在 Haskell 中实现标准堆。相反，您将实现一个持久的和功能性的堆。有时经典数据结构的功能版本与原始数据结构一样高效（例如简单的二叉树），但有时则不然（例如简单的队列）。在后一种情况下，您将需要一个专门的功能数据结构。
如果你不熟悉函数式数据结构，我建议从 Okasaki 的好书或论文开始（感兴趣的章节：至少 6.2.2、7.2.2）。
如果所有这些都超出了您的想象，我建议从实现一个简单的链接二进制堆开始。（在 Haskell 中创建一个高效的基于数组的二叉堆有点乏味。）一旦完成，您可以尝试使用 Okasaki 的伪代码甚至从头开始来实现二叉堆。
它们对优先队列的不同操作具有不同的时间复杂度。这是给你的可视化表格
╔══════════════╦═══════════════════════╦════════════════════════╦══════════════════════════════╗
║ Operation ║ Binary ║ Binomial ║ Fibonacci ║
╠══════════════╬═══════════════════════╬════════════════════════╬══════════════════════════════╣
║ ║ ║ ║ ║
║ insert ║ O(logN) ║ O(logN) ║ O(1) ║
║ ║ ║ ║ ║
╠══════════════╬═══════════════════════╬════════════════════════╬══════════════════════════════╣
║ ║ ║ ║ ║
║ find Min ║ O(1) ║ O(logN) ║ O(1) ║
║ ║ ║ ║ ║
╠══════════════╬═══════════════════════╬════════════════════════╬══════════════════════════════╣
║ ║ ║ ║ ║
║ Revmove ║ O(logN) ║ O(logN) ║ O(logN) ║
║ ║ ║ ║ ║
╠══════════════╬═══════════════════════╬════════════════════════╬══════════════════════════════╣
║ ║ ║ ║ ║
║ Decrease Key ║ O(logN) ║ O(logN) ║ O(1) ║
║ ║ ║ ║ ║
╠══════════════╬═══════════════════════╬════════════════════════╬══════════════════════════════╣
║ ║ ║ ║ ║
║ Union ║ O(N) ║ O(logN) ║ O(1) ║
║ ║ ║ ║ ║
╠══════════════╬═══════════════════════╬════════════════════════╬══════════════════════════════╣
║ ║ ■ Min element is root ║order k binomial tree Bk║ ■ Set of heap-ordered trees. ║
║ ║ ■ Heap height = logN ║ ■ Number of nodes = 2k.║ ■ Maintain pointer to min. ║
║ ║ ║ ■ Height = k. ║ (keeps find min/max O(1)) ║
║ ║ ║ ■ Degree of root = k. ║ ■ Set of marked nodes. ║
║ Useful ║ ║ ■ Deleting root yields ║ (keep the heaps flat) ║
║ Properties ║ ║ binomial trees ║ ║
║ ║ ║ Bk-1, … , B0. ║ ║
║ ║ ║ (see graph below) ║ ║
║ ║ ║ ║ ║
║ ║ ║ ║ ║
║ ║ ║ ║ ║
║ ║ ║ ║ ║
╚══════════════╩═══════════════════════╩════════════════════════╩══════════════════════════════╝
二进制堆：
二项式堆：
斐波那契堆：
注意：二项式和斐波那契堆看起来很熟悉，但它们有细微的不同：
对功能二项式堆、斐波那契堆和配对堆的一些参考： https ://github.com/downloads/liuxinyu95/AlgoXY/kheap-en.pdf
如果性能确实是问题，我建议使用配对堆。唯一的风险是它的性能到目前为止仍然是一个猜想。但实验表明，性能相当不错。