= minheap.size或者maxheap.size = minheap.size+1....()) maxheap.push(num); else minheap.push(num); if(maxheap.size() == minheap.size()+...() + == minheap.size()){ maxheap.push(minheap.top()); minheap.pop();...(maxheap.top()+minheap.top()) / 2.0 : maxheap.top(); } private: priority_queue, less> maxheap; priority_queue, greater> minheap; }; 2 概念题 【Linux】ssh
unsigned int freq[], int size) { struct MinHeapNode *left, *right, *top; // 创建一个根据频数值的最小堆并插入字符数组中所有的字符 priority_queue...= 1) { // 从最小堆中取出两个最小频数的项目 left = minHeap.top(); minHeap.pop(); right = minHeap.top...); } // 输出哈夫曼编码通过已创建的哈弗曼树 printCodes(minHeap.top(), ""); // 返回哈夫曼树的根 return minHeap.top(); }...以上程序中所用到的知识点如下： 头文件精简法 可以用一个文件包含 c++ 所有的头文件 # 用来精简头文件的结构 哈弗曼树的节点个数 # 建立叶节点个数为n，权值为weight的哈夫曼树共有 2n-1个节点 priority_queue...的用法 用法: priority_queue maxHeap; # Type 为数据类型, Container 为保存数据的容器, Functional
3.2 排序 建堆结束后，最大元素在堆顶，与最后一个元素交换（不稳定），然后对剩余的 n-1 个元素重新构建堆，重复这个过程，最后只剩1个元素，排序结束，建堆复杂度O(nlogn) ?...堆排序代码见：https://blog.csdn.net/qq_21201267/article/details/80993672#t7 3.3 思考：为什么快速排序要比堆排序性能好？...针对静态数据（数据不变） 建立大小为K的小顶堆，遍历数组，数组元素与堆顶比较，比堆顶大，就把堆顶删除，并插入该元素到堆 b....if(maxheap.size() > minheap.size() && maxheap.size() - minheap.size() > 1) { minheap.push_back...} else if(maxheap.size() < minheap.size()) { maxheap.push_back(minheap[0]
maxheap.empty() && num > maxheap[0]) { minheap.push_back(num); push_heap...if(maxheap.size() > minheap.size() && maxheap.size() - minheap.size() > 1) { minheap.push_back...(maxheap[0]);//大堆顶进入小堆 push_heap(minheap.begin(),minheap.end(),greater());...} else if(maxheap.size() < minheap.size()) { maxheap.push_back(minheap[0]...(),minheap.end(),greater()); minheap.pop_back(); } } if(maxheap.size
本文通过堆的实现、最小堆（最大堆）、堆的时间复杂度、优先队列的实现、堆排序来介绍「 堆 」。...MinHeap(int capacity){ data = new Array(capacity); } public MinHeap(){ data...然后与父类比较， 6 > 5 ，父类数字大于子类数字，子类与父类交换。 重复此操作，直到不发生替换。...通过这样的操作，堆依然是堆，总结一下： 找到要删除的节点（取出的节点）在数组中的位置 用数组中最后一个元素替代这个位置的元素 当前位置和其左右子树比较，保证符合最小堆的节点间规则 删除最后一个元素 Show...树中每向上一层，结点的数目为前一层的一半，而子树高度加一 堆有logn层深，所以插入删除的平均时间和最差时间都是O(logN) 优先队列（priority_queue） 普通队列是一种先进先出的数据结构
本文通过堆的实现、最小堆（最大堆）、堆的时间复杂度、优先队列的实现、堆排序来介绍「 堆 」。...public MinHeap(int capacity){ 5 data = new Array(capacity); 6 } 7 8 public MinHeap...然后与父类比较， 6 > 5 ，父类数字大于子类数字，子类与父类交换。 重复此操作，直到不发生替换。...树中每向上一层，结点的数目为前一层的一半，而子树高度加一 堆有logn层深，所以插入删除的平均时间和最差时间都是O(logN) 优先队列（priority_queue） 普通队列是一种先进先出的数据结构... maxHeap; 4 5 public PriorityQueue(){ 6 maxHeap = new MaxHeap(); 7 } 8 9 @
在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 通义千问： 这个问题可以通过使用堆数据结构来解决。我们可以使用一个小顶堆来存储小于中位数的元素，使用一个大顶堆来存储大于中位数的元素。...2.如果 x 大于等于中位数 k/2，则将其与 j 位置的元素交换，并将 j 右移一位。 3.否则，将 i 右移一位。...初始化一个最大堆和一个最小堆，分别用于存放离中位数较大的一半元素和较小的一半元素。 4. 遍历集合S中的每个元素，将元素插入到最大堆或最小堆中。...在这种情况下，遍历集合S中尚未被插入堆中的元素，依次与中位数进行比较，选择最接近中位数的k个元素。 6. 否则，最大堆和最小堆的元素个数之和已经达到或超过k。...:= &MaxHeap{} minHeap := &MinHeap{} heap.Init(maxHeap) heap.Init(minHeap) // 将元素插入到最大堆或最小堆中
最小堆和最大堆 最小堆：所有的节点都小于等于它的子节点 最大堆：所有的节点都大于等于它的子节点 下图描述了最大堆和最小堆 实现二叉堆 二叉堆有两种表现方式： 像二叉树一样用节点表示 使用数组表示，通过索引值检索父节点...、左侧、右侧节点的值 下图描述了两种不同的表示方式 操作堆节点 我们使用数组来表示二叉堆，对于给定位置(index)的节点，我们可以对其进行如下操作： 获取给定节点的左侧子节点位置：2 * index...，因此我们只需要继承最小堆，重写比对函数，将原来的a与b比较，改为b与a比较即可。...实现代码 上面我们讲解了堆的概念，分析了的实现思路，接下来我们将上述实现思路转化为代码 新建Heap.ts文件 声明MinHeap类，声明堆、比对函数、初始化堆 export class MinHeap...(13); maxHeap.insert(10); maxHeap.insert(5); maxHeap.insert(7); maxHeap.insert(4); maxHeap.insert(17)
然后通过上调算法重新调整数组，使之重新成为最大堆。 2. 删除 假设从最大堆[90,85,70,60,80,30,20,10,50,40]中删除90，需要执行的步骤如下： ?...找到之后，先用最后的元素来替换被删除元素；然后通过下调算法重新调整数组，使之重新成为最大堆。 该"示例的完整代码"以及"最小堆的相关代码"，请参考下面的二叉堆的实现。...int m_heap[30]; // 数据 static int m_capacity=30; // 总的容量 static int m_size=0; // 实际容量(初始化为...) static int m_heap[30]; static int m_capacity=30; // 总的容量 static int m_size=0; // 实际容量(初始化为...(a[i]); } printf("\n== 最 小 堆: "); minheap_print(); i=15; minheap_insert(i);
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。...题目解析 方法一：返回升序排序以后索引为 len - k 的元素 题目已经告诉你了： 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。...以下的描述基于 “快速排序” 算法知识的学习，如果忘记的朋友们可以翻一翻自己的《数据结构与算法》教材，复习一下，partition 过程、分治思想和 “快速排序” 算法的优化。...切分过程可以不借助额外的数组空间，仅通过交换数组元素实现。...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 //
在实际应用中，如果你需要严格的O(m)时间复杂度，可能需要考虑不同的数据结构或算法设计，如使用两个堆（一个大顶堆和一个小顶堆）来维护前k个最大元素，但这需要额外的空间来存储这些元素。...输出所有元素：由于我们有两个树，分别维护了不同的元素，我们只需要遍历这两个树即可在 ( O(|S|) ) 时间内输出所有元素。...*h = old[0 : n-1] return x } type Multiset struct { minHeap MinHeap maxHeap IntHeap }...func NewMultiset() *Multiset { return &Multiset{ minHeap: MinHeap{}, maxHeap:...for m.minHeap.Len() > (m.maxHeap.Len()+1)/2 { heap.Pop(&m.minHeap) } } func (m *Multiset
= [] self.minheap = [] def Insert(self, num): if (len(self.maxheap) + len(self.minheap...(self.maxheap, -self.minheap[0]) # 最小堆中的最小插入最大堆 heappop(self.minheap)...heappush(self.minheap, -self.maxheap[0]) # 最大堆中的最大元素插入最小堆 heappop(self.maxheap)...heappush(self.minheap, num) def GetMedian(self, n=None): if (len(self.maxheap) + len(self.minheap...)) & 0x1: mid = self.minheap[0] else : mid = (self.minheap[0] - self.maxheap
class MedianFinder { private PriorityQueue maxHeap; private PriorityQueue minHeap...(num); } else { minHeap.offer(num); } int size1 = maxHeap.size();...int size2 = minHeap.size(); if (size1 - size2 > 1) { minHeap.offer(maxHeap.poll());...double findMedian() { int size1 = maxHeap.size(); int size2 = minHeap.size();...(maxHeap.peek() + minHeap.peek()) * 1.0 / 2 : (size1 > size2 ?
将其与末尾元素进行交换，此时末尾就为最大值。然后将剩余n-1个元素重新构造成一个堆，这样会得到n个元素的次小值。如此反复执行，便能得到一个有序序列了（一般升序采用大顶堆，降序采用小顶堆)。... where E : IComparable { private E[] heap; private int N; public MinHeap...heap = new E[capacity + 1]; N = 0; } public MinHeap() : this(10)...(capacity); } public MinPQ() { heap = new MinHeap();...最好用优先队列，因为其他那些排序方法需要把1百万个数据先放到内存中才能进行排序，通过优先队列，来一个数据，就处理一个，不需要那么多的内存，只需要开辟10个内存来储存即可。
*/ // 初始化小顶堆 PriorityQueue minHeap = new PriorityQueue(); /.../ 初始化大顶堆（使用 lambda 表达式修改 Comparator 即可） PriorityQueue maxHeap = new PriorityQueue<int...（即交换首元素与尾元素） swap(0, size() - 1); // 删除节点 int val = maxHeap.Last(); maxHeap.RemoveAt...Test] public void Test() { /* 初始化大顶堆 */ MaxHeap maxHeap = new MaxHeap(new int[] { 9,...在建堆的过程中，从最后一个非叶子节点（叶子节点的父节点）开始，依次向上调整堆，对于每个节点，比较其与左右子节点的大小，将最大/最小的节点作为父节点。
它通过 insert() 方法插入数据，通过 extract() 方法抽取数据，同样也包括 count() 和 top() 这类的常用方法函数，以及遍历相关的那些方法函数。...小顶堆 小顶堆的内容和大顶堆就完全一样了，只是它的内部结构不同，大顶堆是父结点总是最大的，而小顶堆就是反过来父结点总是最小的数据。...$minHeap = new SplMinHeap(); for($i=1;$i<5;$i++){ $minHeap->insert($i); } var_dump($minHeap); //...通过设置不同的优先级我们可以看到数据以及遍历输出的结果都会发生变化，顺序都是以优先级来确定的。 固定数组 什么叫固定数组呢？...不过在静态语言中，特别是我们学习过的 C 语言中，数组都是固定长度的，也就是说，数组的内存大小是在数组初始化的时候就确定好的，如果超出了数组长度的操作发生，就会产生越界问题。还是通过一个例子来看吧。
前言：题图无关，接下来开始简单学习学习优先队列和堆的相关数据结构的知识； 前序文章： 数据结构与算法(1)——数组与链表（https://www.jianshu.com/p/7b93b3570875）...数据结构与算法(2)——栈和队列(https://www.jianshu.com/p/5087c751cb42) 数据结构与算法(3)——树（二叉、二叉搜索树）(https://www.jianshu.com...minHeap.add(maxHeap.poll()); if (minHeap.size() - maxHeap.size() > 0) { maxHeap.add...(minHeap.poll()); } } public double findMedian() { if (maxHeap.size() == minHeap.size...()) { return (maxHeap.peek() + minHeap.peek()) / 2.0; } else { return
容器管理着为其元素分配的存储空间，并提供成员函数来直接访问或通过迭代器（具有类似于指针的属性的对象）访问它们。 2....a = {1, 2, 3, 4, 5}; cout << a[0] << endl; cout << a.at(1) << endl; // error:at(20) // 初始化数组...其操作基本上与std::vector一样，比std::vector多了在头部进行插入和移除的操作。...队里还有" << q.size() << "个元素" << endl; } return 0; } priority_queue优先队列 可以根据优先级的高低确定出队顺序的数据结构。... maxHeap; // 添加元素到优先队列中 maxHeap.push(3); maxHeap.push(5); maxHeap.push(1);
十万个为什么 What to return for each function? Size of data?...__init__(self): self.maxheap = [] self.minheap = [] def addNum(self, num):...if len(self.minheap) == len(self.maxheap): heapq.heappush(self.maxheap, -heapq.heappushpop...(self.minheap, num)) else: heapq.heappush(self.minheap, -heapq.heappushpop(self.maxheap...return (-self.maxheap[0] + self.minheap[0])/2.0 else: return -self.maxheap[0] 348
思路分析 这个题目与之前那个 Waiting In Line 的区别在于，所有用户都必须在黄线外等待，然后每当一个窗口结束一个服务，他就过去排队，所以这个题目本身应该是比上个题简单的，但奈何脑子太笨真不怎么想得出来...那我就要等待了，等那个窗口服务完再去排队，这是我们就要统计等待时间，之后的操作类似，还是弹出堆顶元素（相当于这个窗口在我来之前结束当前服务），压入新的元素（我过来后这个窗口当前服务结束时间就改变了）； 注意我们为什么只需要判断堆顶元素呢...greater> minheap; // 首先k个窗口都是8:00开始服务，相当于它当前服务的结束时间都是8:00 while (k-- > 0) minheap.push...people[i].arrive_time; // 然后窗口结束服务，为他服务，最小堆pop()并插入新元素 // 这里与上面的区别的是，窗口这次的结束时间是...【窗口上次的结束时间+这个人的等待时间】 minheap.push(minheap.top() + people[i].process_time); /
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