二进制最大堆的中位数不一定总是叶节点。二进制最大堆是一种特殊的二叉树结构,满足以下两个性质:
在一个二进制最大堆中,中位数是指堆中所有元素按照从小到大排序后的中间位置的元素。如果堆中元素的个数为奇数,那么中位数就是堆顶元素(根节点);如果堆中元素的个数为偶数,那么中位数是堆顶元素和其左子节点中较大的那个。
因此,二进制最大堆的中位数可能是叶节点,也可能是非叶节点。具体取决于堆中元素的个数和它们的排列顺序。
三节点的MGR集群关掉两个节点后还能继续读写吗 这里要先明确一个前提,两个节点是正常关闭MGR服务,还是异常宕机。...如果两个节点是手动执行 stop group_replication 关闭的话,那仅剩的一个节点(会成为PRIMARY节点)是可以正常读写的,只不过这是MGR集群没任何容错能力了(想想MGR集群刚启动第一个节点时的场景...,然后再将这两个节点的MGR服务重启,没其他异常的话即可自行重新加入集群。...三节点同时挂了,会自动选新主吗 问题:想一个极端的情况,对MGR不是很熟悉,就是如果三个节点都offline 了,(反正不能用了)都让三个节点重启一下,这三个之间会自动选择一个master出来吗。...特别提醒:其他节点只需直接启动MGR服务即可,而不能执行上述引导节点的操作,否则会又启动(分裂)一个新MGR集群。 3.
堆(Heap):是一种特殊的树结构,它通常用于实现优先队列和堆排序等算法。堆分为最大堆和最小堆,最大堆的每个节点的值都大于等于其子节点的值,最小堆则相反。...IEnumerable nums) { // 将列表元素原封不动添加进堆 maxHeap = new List(nums); // 堆化除叶节点以外的其他所有节点...堆在数据结构中具有以下优点和缺点:优点:快速找到最值:堆是一种优秀的数据结构,可以快速找到最值。在最小堆中,根节点总是存储最小元素;在最大堆中,根节点总是存储最大元素。这使得堆非常适合实现优先队列。...缺点:不支持查找任意元素:虽然堆可以快速找到最值,但是如果需要查找任意元素,则需要对所有节点进行遍历,时间复杂度为O(n)。...3.求top k问题:如求一组数据中前k大或前k小的数据,可以使用堆来实现。4.求中位数:使用堆可以在O(logn)时间内求出一组数据的中位数。
因此,我们可以将每个节点的值表示为一个二进制数,其中最高位表示节点是否大于其左孩子,次高位表示节点是否大于其右孩子。...MAX-HEAPIFY是一个用于调整堆结构的算法,它将一个堆从根结点开始向下调整,使得每个子结点的值都大于或等于其左右子结点的值。这样,堆的最大值总是在根结点处。...假设当前堆中所有节点的值都小于等于堆顶节点的值。为了进行最大堆化操作,我们需要将当前堆中的所有节点重新调整为最大堆。这涉及到对堆顶节点、左子树、右子树分别进行最大堆化操作。...MAX-HEAPIFY 是用于维护最大堆性质的过程,它的输入是一个数组表示的堆以及需要调整的节点的索引。最大堆性质要求每个节点的值都大于或等于其子节点的值。...假设我们有一个有 n 个节点的最大堆,我们希望在从根节点到每个叶节点的路径上都进行递归调用 MAX-HEAPIFY。我们可以为每个节点设定一个恰当的值,以确保这种情况发生。
这是一个最大堆,,因为每一个父节点的值都比其子节点要大。10 比 7 和 2 都大。7 比 5 和 1都大。 根据这一属性,那么最大堆总是将其中的最大值存放在树的根节点。...注意:堆的根节点中存放的是最大或者最小元素,但是其他节点的排序顺序是未知的。例如,在一个最大堆中,最大的那一个元素总是位于 index 0 的位置,但是最小的元素则未必是最后一个元素。...复习一下,在最大堆中,父节点的值总是要大于(或者等于)其子节点的值。...小测验,假设我们有这样一个数组: [ 10, 14, 25, 33, 81, 82, 99 ] 这是一个有效的堆吗?答案是 yes !...所以整个堆中的节点数目为:* 2^(h+1) - 1*。上面的例子中,2^4 - 1 = 16 - 1 = 15 叶节点总是位于数组的 floor(n/2) 和 n-1 之间。 可以用堆做什么?
今天和大家聊的问题叫做 滑动窗口中位数,我们先来看题面: https://leetcode-cn.com/problems/sliding-window-median/ 中位数是有序序列最中间的那个数...如果序列的长度是偶数,则没有最中间的数;此时中位数是最中间的两个数的平均数。...所以我们设立两个优先队列,这里叫做堆吧: 1、最大堆,值大的先出来 2、最小堆:值小的先出来 那么回到我们的问题,我们想想如何确定中位数: 1、假设我们有上述最大堆,最小堆 2、如果我们把进入的所有值较小的一半放到最大堆...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...LeetCode刷题实战461:汉明距离 LeetCode刷题实战462:最少移动次数使数组元素相等 II LeetCode刷题实战463:岛屿的周长 LeetCode刷题实战464:我能赢吗 LeetCode
概念 堆是一种特殊的树 a. 堆是完全二叉树(除最后一层,其他层都是满的,最后一层节点都靠左) b. 每一个节点都大于等于(或者都小于等于)其子树中每个节点的值 ? 2....堆排序(不稳定排序) 3.1 建堆 方法1:一个一个的插入这种方式 方法2:从倒数第一个有叶子节点的节点开始,检查其子节点是否满足堆,依次往前,直到堆顶,建堆的复杂度O(n) ?...快排的交换次数不会比逆序度多;堆排序第一步建堆,打乱了数据原有顺序,数据有序度降低,交换次数变多 4. 堆应用 4.1 优先级队列 优先级队列用堆实现是最直接、最高效的。...插入数据到某个堆里后,两个堆数据量(应相等或者大堆比小堆多1)若不满足括号要求,则将某个堆的堆顶元素移动到另一个堆,直到满足括号要求,堆化复杂度O(lgn),大堆的堆顶就是中位数,求中位数复杂度O(1)...,出现次数最多的K(20)个关键词就是这海量数据里搜索最频繁的。
递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。 递归的最底部情形,是数列的大小是零或一,也就是永远都已经被排序好了。...堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。 堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn)。 算法步骤: 1....取出每一组的中位数,任意排序方法,比如插入排序。 3. 递归的调用 selection 算法查找上一步中所有中位数的中位数,设为 x,偶数个中位数的情况下设定为选取中间小的一个。 4....这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。 关于动态规划最经典的问题当属背包问题。 算法步骤: 1. 最优子结构性质。...子问题重叠性质是指在用递归算法自顶向下对问题进行求解时,每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题会被重复计算多次。
堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。 堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。...取出每一组的中位数,任意排序方法,比如插入排序。 3. 递归的调用selection算法查找上一步中所有中位数的中位数,设为x,偶数个中位数的情况下设定为选取中间小的一个。 4. ...这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。 关于动态规划最经典的问题当属背包问题。 算法步骤: 1. 最优子结构性质。...子问题重叠性质是指在用递归算法自顶向下对问题进行求解时,每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题会被重复计算多次。...算法十:朴素贝叶斯分类算法 朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。贝叶斯分类的基础是概率推理,就是在各种条件的存在不确定,仅知其出现概率的情况下,如何完成推理和决策任务。
递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。 递归的最底部情形,是数列的大小是零或一,也就是永远都已经被排序好了。...算法二:堆排序算法 堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。...取出每一组的中位数,任意排序方法,比如插入排序。 3. 递归的调用 selection 算法查找上一步中所有中位数的中位数,设为 x,偶数个中位数的情况下设定为选取中间小的一个。 4....这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。 关于动态规划最经典的问题当属背包问题。 算法步骤: 1. 最优子结构性质。...子问题重叠性质是指在用递归算法自顶向下对问题进行求解时,每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题会被重复计算多次。
递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。 递归的最底部情形,是数列的大小是零或一,也就是永远都已经被排序好了。...堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。 堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。...取出每一组的中位数,任意排序方法,比如插入排序。 3. 递归的调用selection算法查找上一步中所有中位数的中位数,设为x,偶数个中位数的情况下设定为选取中间小的一个。 4....这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。 关于动态规划最经典的问题当属背包问题。 算法步骤: 1. 最优子结构性质。...子问题重叠性质是指在用递归算法自顶向下对问题进行求解时,每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题会被重复计算多次。
堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。 堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。...2.取出每一组的中位数,任意排序方法,比如插入排序。 3.递归的调用selection算法查找上一步中所有中位数的中位数,设为x,偶数个中位数的情况下设定为选取中间小的一个。...这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。 关于动态规划最经典的问题当属背包问题。 算法步骤: 1.最优子结构性质。...子问题重叠性质是指在用递归算法自顶向下对问题进行求解时,每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题会被重复计算多次。...算法十:朴素贝叶斯分类算法 朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。贝叶斯分类的基础是概率推理,就是在各种条件的存在不确定,仅知其出现概率的情况下,如何完成推理和决策任务。
递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。 递归的最底部情形,是数列的大小是零或一,也就是永远都已经被排序好了。...堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。 堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。...取出每一组的中位数,任意排序方法,比如插入排序。 递归的调用selection算法查找上一步中所有中位数的中位数,设为x,偶数个中位数的情况下设定为选取中间小的一个。...这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。 关于动态规划最经典的问题当属背包问题。 算法步骤: 最优子结构性质。...子问题重叠性质是指在用递归算法自顶向下对问题进行求解时,每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题会被重复计算多次。
堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。 堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。...2、取出每一组的中位数,任意排序方法,比如插入排序。 3、递归的调用selection算法查找上一步中所有中位数的中位数,设为x,偶数个中位数的情况下设定为选取中间小的一个。...这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。 关于动态规划最经典的问题当属背包问题。 算法步骤 1、最优子结构性质。...子问题重叠性质是指在用递归算法自顶向下对问题进行求解时,每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题会被重复计算多次。...算法十:朴素贝叶斯分类算法 ---- 朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。
递归的最底部情形,是数列的大小是零或一,也就是永远都已经被排序好了。...堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。 堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。...取出每一组的中位数,任意排序方法,比如插入排序。 3. 递归的调用selection算法查找上一步中所有中位数的中位数,设为x,偶数个中位数的情况下设定为选取中间小的一个。 4....这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。 关于动态规划最经典的问题当属背包问题。 算法步骤: 1. 最优子结构性质。...子问题重叠性质是指在用递归算法自顶向下对问题进行求解时,每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题会被重复计算多次。
堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。 堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。...2、取出每一组的中位数,任意排序方法,比如插入排序。 3、递归的调用 selection 算法查找上一步中所有中位数的中位数,设为 x,偶数个中位数的情况下设定为选取中间小的一个。...这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。 关于动态规划最经典的问题当属背包问题。 算法步骤 1、最优子结构性质。...子问题重叠性质是指在用递归算法自顶向下对问题进行求解时,每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题会被重复计算多次。...在许多实际应用中,朴素贝叶斯模型参数估计使用最大似然估计方法,换言之朴素贝叶斯模型能工作并没有用到贝叶斯概率或者任何贝叶斯模型。
算法二:堆排序算法 堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。...取出每一组的中位数,任意排序方法,比如插入排序。 3. 递归的调用selection算法查找上一步中所有中位数的中位数,设为x,偶数个中位数的情况下设定为选取中间小的一个。 4....这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。 关于动态规划最经典的问题当属背包问题。 算法步骤: 1. 最优子结构性质。...子问题重叠性质是指在用递归算法自顶向下对问题进行求解时,每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题会被重复计算多次。...算法十:朴素贝叶斯分类算法 朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。贝叶斯分类的基础是概率推理,就是在各种条件的存在不确定,仅知其出现概率的情况下, 如何完成推理和决策任务。
递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。 递归的最底部情形,是数列的大小是零或一,也就是永远都已经被排序好了。...堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。 堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。...取出每一组的中位数,任意排序方法,比如**排序。 3. 递归的调用selection算法查找上一步中所有中位数的中位数,设为x,偶数个中位数的情况下设定为选取中间小的一个。 4....这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。 关于动态规划最经典的问题当属背包问题。 算法步骤: 1. 最优子结构性质。...子问题重叠性质是指在用递归算法自顶向下对问题进行求解时,每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题会被重复计算多次。
堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。 堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。 ...2.取出每一组的中位数,任意排序方法,比如插入排序。 3.递归的调用selection算法查找上一步中所有中位数的中位数,设为x,偶数个中位数的情况下设定为选取中间小的一个。 ...这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。 关于动态规划最经典的问题当属背包问题。 算法步骤: 1.最优子结构性质。...子问题重叠性质是指在用递归算法自顶向下对问题进行求解时,每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题会被重复计算多次。...算法十:朴素贝叶斯分类算法 朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。贝叶斯分类的基础是概率推理,就是在各种条件的存在不确定,仅知其出现概率的情况下,如何完成推理和决策任务。
3 递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。 递归的最底部情形,是数列的大小是零或一,也就是永远都已经被排序好了。...算法二:堆排序算法 堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。...取出每一组的中位数,任意排序方法,比如插入排序。 3. 递归的调用selection算法查找上一步中所有中位数的中位数,设为x,偶数个中位数的情况下设定为选取中间小的一个。 4....这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。 关于动态规划最经典的问题当属背包问题。 算法步骤: 1. 最优子结构性质。...子问题重叠性质是指在用递归算法自顶向下对问题进行求解时,每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题会被重复计算多次。
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