为什么有些人会覆盖使用PriorityQueue实现minheap的比较器函数，即使java中的PQ默认是一个minheap？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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算法导论第六章优先队列（二）

最小优先队列：可以被用于“基于事件驱动的模拟器”，队列中保存要模拟的事件，每个事件都有一个发生时间作为关键字。事件必须按发生的时间顺序进行模拟，因为某一事件的模拟结果可能会触发对其他事件的模拟。...我们暂且不用管这些奇怪的函数为什么要这么定义，因为这是前人的成功经验总结，肯定是在实际应用中这几个函数用得是最多的，总之，知道这样的四个函数就行了，等用到的时候就知道它们的好处了。...O(lgn)，所以，这也是为什么用堆来实现优先队列一个非常重要的原因。...，然后将数组调整为最小堆，这样保证数组的第一个元素是最小的，假设为min，将min从最小堆取出并存放到最终结果的链表中，此时将min所在链表的下一个元素到插入的最小堆中，继续上面的操作，直到堆中没有元素为止...我们采用C++语言，借助STL实现此过程，链表采用vector，最小堆中存放的是vector的迭代器，表示vector中元素的位置。

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数据结构与算法(4)——优先队列和堆什么是优先队列？堆和二叉堆LeetCode相关题目整理

中的PriorityQueue 在Java中也实现了自己的优先队列java.util.PriorityQueue，与我们自己写的不同之处在于，Java中内置的为最小堆，然后就是一些函数名不一样，底层还是维护了一个...Object类型的数组，大家可以戳戳看有什么不同，另外如果想要把最小堆变成最大堆可以给PriorityQueue传入自己的比较器，例如： // 默认为最小堆 PriorityQueue..."————————————————————————"); // 使用Lambda表达式传入自己的比较器转换成最大堆 PriorityQueue pq2 = new PriorityQueue...我们可以使用最大堆来实现这个数据容器，因为堆顶的元素就是最大的元素；同样我们可以使用最小堆来快速找出一个数据容器中最小数。...因此按照这个思路我们就可以使用一个最大堆实现左边的数据容器，使用一个最小堆实现右边的数据容器，但是需要注意的是这两个容器的大小差值不能超过1； 347.

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （241）-- 算法导论17.3 7题

然而，由于我们省略了平衡操作，实际的性能可能会更差。另外，输出所有元素的时间复杂度是O(|S|)，因为我们只需要中序遍历一次树即可。...360智脑：为了实现这种数据结构，我们可以使用一个有序的双向链表来存储集合中的元素。每个节点不仅包含一个元素值，还包含该元素的出现次数。链表按元素值的非降序排列。...为了实现在O(m)时间内完成任意m个操作，我们可以使用一个计数器来记录当前集合中的元素数量，并保持数组的长度始终与计数器的值一致。...// 定义一个 PriorityQueue 类型作为堆结构，并实现 heap.Interface 接口方法 type PriorityQueue []*Item func (pq PriorityQueue...h MinHeap) Less(i, j int) bool { return h[i] > h[j] } // 注意这里的比较是反向的，因为我们需要最小堆 func (h MinHeap) Swap

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第K个最大的数+优化优先队列

第K个最大的数给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 k 个最大的元素。请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。...你必须设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。...，一种是基于快排的思想 2.这是我写的代码，用的优先队列，但是复杂度不是O(n),而是O(nlogn),那优先队列的时间复杂度是logn？...看看源码 private final static int max= 10^5 +1; //优先队列PQ //给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 k 个最大的元素。...）题目中要求第K个最大的数，数组长度是N，所以定义堆的时候大小为K，然后用剩下的N-k个数和堆顶元素比较，最后堆顶即为结果：（1）如果K>2/N,最好做（N-K）次add操作。

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【算法与数据结构】--高级算法和数据结构--高级数据结构

当在C#和Java中实现堆和优先队列时，可以使用内置的数据结构和类来完成这些任务。...以下是使用C#和Java的示例代码： 1.3 在C#中使用堆和优先队列： C#中可以使用 System.Collections.Generic 命名空间提供的 SortedSet 类或 PriorityQueue...在Java中使用堆和优先队列：在Java中，你可以使用 PriorityQueue 类来实现堆和优先队列。...这些数据结构提供了高效的元素插入和删除，适用于按优先级处理元素的场景。需要注意的是，PriorityQueue 在Java中默认是最小堆，如果需要最大堆，可以通过提供自定义比较器来实现。...在C#和Java中，可以使用内置的 SortedSet（C#）和 TreeSet（Java）来实现红黑树。 2.3 堆（Heap）堆是一种特殊的树形数据结构，常用于实现优先队列。

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面试必备：高频算法题汇总「图文解析 + 教学视频 + 范例代码」之二分 + 哈希表 + 堆 + 优先队列部分！

---- 本文将覆盖二分 + 哈希表 + 堆 + 优先队列方面的面试算法题，文中我将给出：面试中的题目解题的思路特定问题的技巧和注意事项考察的知识点及其概念详细的代码和解析在开始之前...---- 二分搜索给定一个 n 个元素有序的（升序）整型数组 nums 和一个目标值 target ，写一个函数搜索 nums 中的 target，如果目标值存在返回下标，否则返回 -1。...两数之和给一个整数数组，找到两个数使得他们的和等于一个给定的数 target。需要实现的函数 twoSum 需要返回这两个数的下标。...步骤使用一个数字sum维护到i为止1的数量与0的数量的差值在loop i的同时维护sum并将其插入hashmap中对于某一个sum值，若hashmap中已有这个值则当前的i与...---- 前K大的数 PriorityQueue 优先队列：Java 的优先队列，保证了每次取最小元素 // 维护一个 PriorityQueue，以返回前K大的数 public int[] topk(

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Python 算法基础篇：堆和优先队列的实现与应用

堆的实现与应用 2.1 堆的实现下面是最小堆的 Python 实现： class MinHeap: def __init__(self): self.heap = []...例如，我们可以使用最小堆实现一个升序优先队列： pq = MinHeap() pq.insert(3) pq.insert(1) pq.insert(5) pq.insert(2) while len...可以使用一个最小堆来实现这个功能。首先将每个列表的第一个元素插入堆，然后每次从堆中取出最小元素，再将该元素所在列表的下一个元素插入堆，重复这个过程直至堆为空。...优先队列的概念与特点优先队列是一种特殊的队列，其中每个元素都有一个关联的优先级。优先队列中的元素按照优先级顺序进行插入和删除操作，而不是按照插入顺序。...优先队列的实现与应用 4.1 优先队列的实现下面是优先队列的 Python 实现： import heapq class PriorityQueue: def __init__(self):

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详解一道高频算法题：数组中的第 K 个最大元素

这里 N 是数组的长度，算法的性能消耗主要在排序，JDK 默认使用快速排序，因此时间复杂度为O(NlogN)。空间复杂度：O(1)。这里是原地排序，没有借助额外的辅助空间。...到这里，我们已经分析出了： 1、我们应该返回最终排定以后位于 len - k 的那个元素； 2、性能消耗主要在排序，JDK 默认使用快速排序。...k) { int len = nums.length; // 使用一个含有 len 个元素的最小堆，默认是最小堆，可以不写 lambda 表达式：(a, b) -> a...k) { int len = nums.length; // 使用一个含有 k 个元素的最小堆 PriorityQueue minHeap...import java.util.PriorityQueue; public class Solution { // 根据 k 的不同，选最大堆和最小堆，目的是让堆中的元素更小 //

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数据流中的中位数

题目描述如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。...两个堆实现思路为了保证插入新数据和取中位数的时间效率都高效，这里使用大顶堆+小顶堆的容器，并且满足： 1、两个堆中的数据数目差不能超过1，这样可以使中位数只会出现在两个堆的交接处； 2、大顶堆的所有数据都小于小顶堆...数据排列为: ~~~~~~~~Maxheap minheap~~~~~ 为了实现此方法,我们需要平分两个堆,奇数放一个堆,偶数放一个堆里,并且每次存数据时候把堆顶弹到另外一个堆里方法一:代码 public...~~~~~ PriorityQueue minHeap=new PriorityQueue();//根最小 PriorityQueue MaxHeap

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没有SortedList，如何快速找到中值

一般我们使用的语言都会给我们内置常用的数据结构，堆啊栈啊列表啊等等，用多了的人对于它们的作用想必还是比较清楚的。我最前两天刷题遇到这样一个题目：设计一个类去计算一个数字流的中值。...这道题目乍一看很简单，简单中透露着一丝危险的味道。首先我想到的是把所有元素存进一个SortedList里，然后找中值也不是很难的事情。...但是想在SortedList中插入一个元素时间复杂度是O(N)，作为一个Hard的题目它不该如此简单，有木有什么办法可以做得更好？...要找最大或者最小，那第一个跳入脑海中的数据结构是堆。堆很多人都知道的，可以帮助我们快速找到最大或是最小的元素。今天我们的场景还比较特殊，它既要最大，也要最小，它需要两个堆才能完成。...我们可以把第二部分放进Min Heap（也就是largeNumList），这儿我们需要找到一个最小值。向堆中插入一个元素的时间复杂度是O(logN)，是比我们直接使用SortedList要快的。

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有关 HashMap 面试会问的一切

集合的概念我们初中数学就学过了，就是里面不能有重复元素，这里也是一样。 Set 在 Java 中是一个接口，可以看到它是 java.util 包中的一个集合框架类，具体的实现类有很多： ?...TreeSet: 采用红黑树结构，特点是可以有序，可以用自然排序或者自定义比较器来排序；缺点就是查询速度没有 HashSet 快。...即用 pair 的数量除以 buckets 的数量，也就是平均每个桶里装几对。Java 中默认值是 0.75f，如果超过了这个值就会 rehashing....但无论是怎么实现的，都需要遵循文档上的约定，也就是对不同的 object 会返回唯一的哈希值。...“链”来存储，那么这个“链”使用的具体是什么数据结构，不同的版本稍有不同：在 JDK1.6 和 1.7 中，是用链表存储的，这样如果碰撞很多的话，就变成了在链表上的查找，worst case 就是 O

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剑指offer_12_数据流中的中位数

题目：数据流中的中位数描述：如果数据流中读出奇数个值，那么中位数就是数值排序之后位于中间的数值，如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后的中间两个数的平均值。...方法二：构建一个大顶堆和一个小顶堆，把数据流中的数据分别放到这俩个堆中，保证大顶堆的数据都小于小顶堆的数据，这样不用排序也能获取到中位数。...代码如下： // 优先队列默认是小顶堆 staticPriorityQueue minHeap = new PriorityQueue(); // 重写比较器让他变成大顶堆 staticPriorityQueue...每次插入都要进行操作 minHeap.add(number); // 加入的元素为基数时大顶堆要多一个元素根就是中位数了 maxHeap.add(minHeap.poll...()) / 2.0; } else { // 为计数时大顶堆的根就是中位数因为大顶堆多一个元素 return (double)maxHeap.peek();

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LeetCode刷题实战480：滑动窗口中位数

例如： [2,3,4]，中位数是 3 [2,3]，中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 给你一个数组 nums，有一个长度为 k 的窗口从最左端滑动到最右端。...最naive的方式就是在k个窗口内排序就好，这里不解释（因为开销很大啊，(n-k+1) * (k*log(k))。。这里的方法是使用两个优先队列，即出队列的顺序是按照某种排好序的方式进行的。...，较大的一半放到最小堆中，那么较小的那一半poll出来的，和较大那一半poll出来的，不正好是k个窗口的中位数的候选值么？...3、按照上面那个思想，我们就行动，再输入值得时候，根据其大小，放入最大堆或者最小堆中，然后调整一些大小，保证最大堆那边的大小等于或者多一个于最小堆 4、当输出的时候，也就是从最大堆取一个，或者双方各取一个就可以计算了...5、删除的时候，在对应的堆中删除，再按照3中的方式更新下就好 import java.util.Collections; import java.util.PriorityQueue; public

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区间选点

贪心算法篇——区间问题本次我们介绍贪心算法篇的区间问题，我们会从下面几个角度来介绍：区间选点区间分组区间覆盖区间选点我们首先来介绍第一道题目： /*题目名称*/ 区间选点 /*题目介绍.../*问题分析*/ 我们需要在n个区间里设置m个点，使每个区间中至少有一个点那么我们的每个点的取值必须是概括一个点，且最有可能概括多个点那么我们可以对区间进行排序：我们根据区间的右端点进行排序...p表示区间，用s表示组) 2.若p[i].l > s[j].r:说明两者不接壤，可以将该点放到该组中 3.若所有组都不符合上述条件，就重新创建一个组即可我们给出具体实现代码： import.../*题目分析*/ 我们希望用n个区间去覆盖一块[s,t]之间的区间那么我们每次使用的一个区间，自然是希望该区间所覆盖的目的部分越大越好，而且我们依旧覆盖过的区间可以直接抛出...st，就说明覆盖失败，success为false（默认） if(end < st) break; // 每进行一次就相当于加入了一个区间，我们的最小区间值需要

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剑指offer 第十二天

58.对称的二叉树请实现一个函数，用来判断一颗二叉树是不是对称的。注意，如果一个二叉树同此二叉树的镜像是同样的，定义其为对称的。...==之字形打印二叉树== 请实现一个函数按照之字形打印二叉树，即第一行按照从左到右的顺序打印，第二层按照从右至左的顺序打印，第三行按照从左到右的顺序打印，其他行以此类推。...=null) LDR(pRoot.right); } } 63.数据流中的中位数如何得到一个数据流中的中位数？...请设计一个函数，用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。...路径可以从矩阵中的任意一个格子开始，每一步可以在矩阵中向左，向右，向上，向下移动一个格子。如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子，则该路径不能再进入该格子。

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一道简约而不简单的算法题--数据流的中位数

例如， [2,3,4] 的中位数是 3 [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 设计一个支持以下两种操作的数据结构： void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中...对于数据流这种动态（流动）的数据，如果使用数组存储，那么每次新进来一个数据都进行排序的话，效率很低。处理动态数据来说一般使用的数据结构是栈、队列、二叉树、堆。本题中，我们使用堆这种数据结构。...为了保证最大堆中的所有数据都小于最小堆中的数据，在操作过程中，新添加进去的数据需要先和最大堆的最大值或者最小堆中的最小值进行比较。...动画描述代码实现 class MedianFinder { public PriorityQueue minheap, maxheap; public MedianFinder...//维护较小元素的最大堆 minheap = new PriorityQueue(); } // Adds a number into

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一道简约而不简单的算法题——数据流的中位数 | 附动画解析

例如， [2,3,4] 的中位数是 3 [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 设计一个支持以下两种操作的数据结构： void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中...对于数据流这种动态（流动）的数据，如果使用数组存储，那么每次新进来一个数据都进行排序的话，效率很低。处理动态数据来说一般使用的数据结构是栈、队列、二叉树、堆。本题中，我们使用堆这种数据结构。...为了保证最大堆中的所有数据都小于最小堆中的数据，在操作过程中，新添加进去的数据需要先和最大堆的最大值或者最小堆中的最小值进行比较。...动画描述代码实现 class MedianFinder { public PriorityQueue minheap, maxheap; public MedianFinder...//维护较小元素的最大堆 minheap = new PriorityQueue(); } // Adds a number into

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剑指offer 第十二天

58.对称的二叉树请实现一个函数，用来判断一颗二叉树是不是对称的。注意，如果一个二叉树同此二叉树的镜像是同样的，定义其为对称的。...==之字形打印二叉树== 请实现一个函数按照之字形打印二叉树，即第一行按照从左到右的顺序打印，第二层按照从右至左的顺序打印，第三行按照从左到右的顺序打印，其他行以此类推。...=null) LDR(pRoot.right); } } 63.数据流中的中位数如何得到一个数据流中的中位数？...请设计一个函数，用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。...路径可以从矩阵中的任意一个格子开始，每一步可以在矩阵中向左，向右，向上，向下移动一个格子。如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子，则该路径不能再进入该格子。

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Java基础(八) 堆

优先队列优先队列是计算机科学中的一类抽象数据类型。优先队列中的每个元素都有各自的优先级，优先级最高的元素最先得到服务；优先级相同的元素按照其在优先队列中的顺序得到服务。...和堆的区别优先队列是一种抽象的数据类型，而堆就是具体的数据结构。也就是说，堆是优先队列的实现之一。堆堆是一种特别的二叉树，需要满足以下两个性质才能称为堆。...PriorityQueue minHeap = new PriorityQueue(); 大根堆创建 PriorityQueue maxHeap = new PriorityQueue...maxHeap.size(); // 注意：Java中判断堆是否还有元素，除了检查堆的长度是否为0外，还可以使用isEmpty()方法。...最小堆排序算法步骤如下：将所有元素堆化成一个最小堆；取出并删除堆顶元素，并将该堆顶元素放置在存储有序元素的数据集T中；此时，堆会调整成新的最小堆；重复 3 和 4 步骤，直到堆中没有元素；此时得到一个新的数据集

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数据流中的中位数_63

题目描述: 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。思路: 一般这种流式数据我们都用堆处理比较好,变化小排序快....这里定义两个堆,一个小根堆,一个大根堆,一个表识符count用于指示当前数据进入堆这里我让偶数标识符进小根堆,奇数标识符进大根堆,其实换一种进法也一样哦这里的要点是:我们在进一个堆的同时要从这个堆里拿一条数据放到另外一个堆里...,这样可以保障两个队列的数据是平分的,另外两个顶就是中间数值,这是为啥呢?...因为两个堆一直在进行堆顶直接的相互交换,保障堆顶一直是中间字符~ 代码: int count=0; PriorityQueue minHeap=new PriorityQueue

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