题目内容
（请给出正确答案）
指出下列各算法的功能并求出其时间复杂度。
(5)void Use File(if streams inp， intc[] ) (
//假定in p所对应的文件中保存有n个整数
for(inti-0; 1=10; 1++) c[i] =0;
int x;
while(inp>>x) (i=x*10; c[i] ++; )
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若将森林中的每棵树视作一个等价类，则Kruskal算法迭代过程所涉及的计算不外乎两类：
支持以上操作接口的数据结构，即所谓的独立集(disjoint set)，亦称作并查集(union-find set)。
a)试基于此前介绍过的基本数据结构实现并查集，并用以组织Kruskal算法中的森林;
b)按你的实现，find()和union()接口的复杂度各是多少？相应地，Kruskal算法的复杂度呢？
所谓半无穷范围查询(semi-infinite range query)，是教材8.4节中所介绍一般性范围查询的特例，具体地，这里的查询区域是某一侧无界的广义矩形区域，比如R=[-1，+1]x[0，﹢∞)，即是对称地包含正半y坐标轴、宽度为2的一个广义矩形区域，当然，对查询的语义功能要求依然不变——从某一相对固定的点集中，找出落在任意指定区域R内部的所有点。
范围树(176页习题[8-20])稍作调整之后，固然也可交持半无穷范围查询，但若能针对这一特定问题所固有的性质，改用优先级搜索树(priority search tree，PST)之类的数据结构，则不仅可以保持O(r+logn)的最优时间效率，而且更重要的是，可以将空间复杂度从范围树的O(nlogn)优化至O(n)。
如图x10.3所示，优先级搜索树除了首先在拓扑上应是一棵二叉树，还同时遵守以下三条规则。
①首先，各节点的y坐标均不小于其左右孩子(如果存在)——因此，整体上可以视作为以y坐标为优先级的二叉堆。
②此外，相对于任一父节点，左子树中节点的x坐标均不得大于右子树中的节点。
③最后，互为兄弟的每一对左、右子树，在规模上相差不得超过一。
a)试按照以上描述，用C/C++定义并实现优先级搜索树结构;
b)试设计一个算法，在O(nlogn)时间内将平面上的n个点组织为一棵优先级搜索树;
c)试设计一个算法，利用已创建的优先级搜索树，在O(r+logn)时间内完成每次半无穷范围查询，其中r为实际命中并被报告的点数。
