在很多应用中,我们通常需要按照优先级情况对待处理对象进行处理,比如首先处理优先级最高的对象,然后处理次高的对象。最简单的一个例子就是,在手机上玩游戏的时候,如果有来电,那么系统应该优先处理打进来的电话。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点,并以文字的形式跟大家一起交流,互相学习,一个人虽可以走的更快,但一群人可以走的更远。
题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/top-k-frequent-elements/
大家好,我是多选参数的程序锅,一个正在捣鼓操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的失业人员。最近忙着搞论文,还有刷刷 LeetCode 上的题,推文的事被耽误了一下,但是并没有忘记要发推文,虽迟但到吧。
https://leetcode-cn.com/problems/top-k-frequent-elements/
今天要介绍的是基础容器类(为了与并发容器类区分开来而命名的名字)中的另一个成员——PriorityQueue,它的大名叫做优先级队列,想必即使没有用过也该有所耳闻吧,什么?没。。没听过?emmm。。。那就更该认真看看了。
2. PriorityQueue中放置的元素必须要能够比较大小,不能插入无法比较大小的对象,否则会抛出 ClassCastException异常。这个等会会详细介绍。
设计一个找到数据流中第K大元素的类(class)。注意是排序后的第K大元素,不是第K个不同的元素。
注:本文部分内容源于厳選!C++ アルゴリズム実装に使える 25 の STL 機能【後編】,针对日文进行了翻译
上篇文章我们对mpy标准微库进行了简单的方法罗列,又因为mpy是从标准的Python库中退化而来,那就先简单的学习一下Python的库。
第三章 简单排序 1.简单排序的种类 1.1 冒泡排序:算法运行速度非常慢,简单来说就是每两个元素都需要执行一次比较,最终得出结果. 1.2 选择排序:选择排序就是把每个数都和其中的一个固定值进行比较,大的一边,小的一边,可以理解为拿一个固定的最小值,将所有的值都和这个值进行比较,最终排出完整的顺序 1.3 插入排序:条件是必须要局部有序,冒泡排序和选择排序当中都是不存在局部有序的,插入排序简单来说就是将其中一个做为标记,将被标记的这个元素插入到局部有序的队列当中,因此而不断轮换对应的标记元素,从而完成所
相信不仅仅是C++中有这些问题,那么大家使用其他编程语言,也可以考虑一下这四个问题,栈和队列是如何实现的。
堆和栈是计算机程序设计中非常重要的数据结构,操作系统和数据库均有非常广泛的应用,掌握好这两种数据结构可以高效地解决很多工程问题。今天分享一下在极客专栏学到的堆的实现和工程应用,希望对你有所启发。
这里先简单介绍一下优先级队列priority_queue:优先队列是一种容器适配器,默认的情况下,如果没有为特定的priority_queue类实例化指容器类,则使用vector (deque 也是可以的),需要支持随机访问迭代器,以便始终在内部保持堆结构
PriorityQueue 一个无限的优先级队列基于一个优先级堆。优先级队列中的元素根据它们的Comparable自然顺序或通过在队列构造时提供的Comparator来排序。(如果有Comparator就根据Comparator来对元素进行排序,否则根据元素自己的Comparable来进行排序)。一个优先级队列不允许‘null’元素。一个依赖自然排序的优先级队列甚至不允许插入一个不可比较(non-comparable)的对象(如果你插入一个non-comparable对象,则会抛出一个ClassCastEx
PriorityQueue 一个基于优先级的无界优先级队列。优先级队列的元素按照其自然顺序进行排序,或者根据构造队列时提供的 Comparator 进行排序,具体取决于所使用的构造方法。该队列不允许使用 null 元素也不允许插入不可比较的对象(没有实现Comparable接口的对象)。 PriorityQueue 队列的头指排序规则最小那哥元素。如果多个元素都是最小值则随机选一个。 PriorityQueue 是一个无界队列,但是初始的容量(实际是一个Object[]),随着不断向优先级队列添加元素,其容量会自动扩容,无需指定容量增加策略的细节。
数据结构和算法是程序员的内功心法和基本功。无论是人工智能还是其它计算机科学领域,掌握扎实的数据结构和算法知识,往往会助力不少!今天给大家推荐一份不错的数据结构与算法资源。特点是:全代码实现!
1. 仿函数实际就是一个类,这里类实例化出来的对象叫做函数对象,下面命名空间wyn中的两个仿函数就分别是两个类,在使用时直接用类进行实例化对象,然后让对象调用()的运算符重载,这样我们看到的调用形式就非常像普通的函数调用,但实际上这里并不是函数调用,而是仿函数实例化出来的对象调用了自己的operator()重载成员函数。
前面几节介绍了Java中的基本容器类,每个容器类背后都有一种数据结构,ArrayList是动态数组,LinkedList是链表,HashMap/HashSet是哈希表,TreeMap/TreeSet是红黑树,本节介绍另一种数据结构 - 堆。 引入堆 之前我们提到过堆,那里,堆指的是内存中的区域,保存动态分配的对象,与栈相对应。这里的堆是一种数据结构,与内存区域和分配无关。 堆是什么结构呢?这个我们待会再细看。我们先来说明,堆有什么用?为什么要介绍它? 堆可以非常高效方便的解决很多问题,比如说: 优先级队列
优先级队列priority_queue,可以在队列中自定义数据的优先级, 让优先级高的排在队列前面优先出队。它具有队列的所有特性,包括队列的基本操作,只是在这基础上添加了内部的一个排序,它本质是一个堆实现的。
我们写了一个 Student 的一个类,类内部有姓名和年龄两个属性,我们直接通过数组类进行比较…
前面一篇博客我们讲解了并不像数组一样完全作为存储数据功能,而是作为构思算法的辅助工具的数据结构——栈,本篇博客我们介绍另外一个这样的工具——队列。栈是后进先出,而队列刚好相反,是先进先出。 1、队
priority_queue (优先级队列) 是一种容器适配器,它与 queue 共用一个头文件,其底层结构是一个堆,并且默认情况下是一个大根堆,所以它的第一个元素总是它所包含的元素中最大的,并且为了不破坏堆结构,它也不支持迭代器:
最近在开发一个功能:动态展示的订单数量排名前10的城市,这是一个典型的Top-k问题,其中k=10,也就是说找到一个集合中的前10名。实际生活中Top-K的问题非常广泛,比如:微博热搜的前100名、抖音直播的小时榜前50名、百度热搜的前10条、博客园点赞最多的blog前10名,等等如何解决这类问题呢?初步的想法是将这个数据集合排序,然后直接取前K个返回。这样解法可以,但是会存在一个问题:排序了很多不需要去排序的数据,时间复杂度过高.假设有数据100万,对这个集合进行排序需要很长的时间,即便使用快速排序,时间复杂度也是O(nlogn),那么这个问题如何解决呢?解决方法就是以空间换时间,使用优先级队列
一 先唠两句 下午从5点开始需求评审开了仨小时,去食堂吃完饭回来又赶紧干活,毕竟节前要上线,最近确实有点忙的手忙脚乱,盒饭更的稍微简短一些,不过干货肯定还是少不了的??? 二 直接上题 Q
本文通过底层实现优先级队列的部分接口,构建优先级队列的步骤图等详细讲解的方式,使读者对优先级队列有深刻的理解. 建议先学习数据结构中有关 "堆"的知识,否则理解起来是有些难度的.
PriorityQueue,即优先级队列。优先级队列可以保证每次取出来的元素都是队列中的最小或最大的元素(Java优先级队列默认每次取出来的为最小元素)。
优先级队列 priority_queue 是容器适配器中的一种,常用来进行对数据进行优先级处理,比如优先级高的值在前面,这其实就是初阶数据结构中的 堆,它俩本质上是一样东西,底层都是以数组存储的完全二叉树,不过优先级队列 priority_queue 中加入了 泛型编程 的思想,并且属于 STL 中的一部分
队列(queue)是一种只能在一端插入元素、在另一端删除元素的数据结构,遵循「先入先出」(FIFO)的规则。
我们传三个参数进去,可以看到优先级队列模板有三个参数,一个是数据类型,一个是被适配的容器,一个是仿函数,仿函数在下面我们 会讲解,一般第二个参数传入的容器需要满足可以随机访问,例如vector和deque。
优先级队列,是0个或多个元素的集合,集合中的每个元素都有一个权重值,每次出队都弹出优先级最大或最小的元素。
这是 Java 集合框架的第三篇文章了,前两篇分别解析了 ArrayList 和 LinkedList,它们分别是基于动态数组和链表来实现的。今天来说说 Java 中的优先级队列 PriorityQueue,它是基于堆实现的,后面也会介绍堆的相关概念。
我们上一篇文章学了queue(队列),那优先级队列也是在<queue>里面的:
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。
如果你想要创建一个小根堆(优先级最低的元素在顶部),你可以传递std::greater<T>作为比较函数:
搜索引擎每天接收大量用户搜索请求,把这些用户输入的搜索关键词记录,再离线统计分析,得到热门TopN搜索关键词。
1、认识 PriorityQueue PriorityQueue是从JDK1.5开始提供的新的数据结构接口,它是一种基于优先级堆的极大优先级队列。优先级队列是不同于先进先出队列的另一种队列。每次从队列中取出的是具有最高优先权的元素。如果不提供Comparator的话,优先队列中元素默认按自然顺序排列,也就是数字默认是小的在队列头,字符串则按字典序排列(参阅 Comparable),也可以根据 Comparator 来指定,这取决于使用哪种构造方法。优先级队列不允许 null 元素。依靠自然排序的优先级
完全二叉树比较适合用数组来存储。用数组来存储完全二叉树是非常节省存储空间的。因为我们不需要存储左右子节点的指针,单纯地通过数组的下标,就可以找到一个节点的左右子节点和父节点。
如果输入一个数组,让你求中位数,这个好办,排个序,如果数组长度是奇数,最中间的一个元素就是中位数,如果数组长度是偶数,最中间两个元素的平均数作为中位数。
1. 数据结构部分 数据结构中常用的操作的效率表 通用数据结构查找 插入 删除 遍历 数组 O(N)O(1)O(N)—有序数组O(logN)O(N)O(N)O(N)链表 O(N)O(1)O(N)—有序链表O(N)O(N)O(N)O(N)二叉树O(logN)O(logN)O(logN)O(N)二叉树(最坏)O(N)O(N)O(N)O(N)红黑树O(logN)O(logN)O(logN)O(N)2-3-4树O(logN)O(logN)O(logN)O(N)哈希表O(1)O(1)O(1)—专用数据结构
我们每次都要快速找到前两个最大的石头进行抵消,这个时候用优先级队列(建大堆),不断取堆顶元素是最好的!每次删除堆顶元素后,可以自动调整,时间复杂度是logN。
数据结构中的堆区别于内存分配的堆,我们说的用于排序的堆是一种表示元素集合的结构,堆是一种二叉树。
二叉堆(Binary Heap)没什么神秘,性质比二叉搜索树 BST 还简单。其主要操作就两个,sink(下沉)和swim(上浮),用以维护二叉堆的性质。其主要应用有两个,首先是一种排序方法「堆排序」,第二是一种很有用的数据结构「优先级队列」。
适配器,也就是适配器模式,它跟迭代器模式一样,属于设计模式(设计模式是一套被反复使用的、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结)的一种,该种模式是将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。就好比插座的适配器一样。
在刷题过程中,我们会遇到求第K大元素这样的问题,其中一种效率还可以的做法是使用优先级队列实现,底层数据结构一般是堆。我估计很多同学搞不清楚优先级队列和堆的区别,不服的举手,这个问题我们最后讨论,我们先来仔细看看C++标准库中priority_queue的用法,这是本文的重点。
在Java数据结构和算法(五)——队列中我们介绍了优先级队列,优先级队列是一种抽象数据类型(ADT),它提供了删除最大(或最小)关键字值的数据项的方法,插入数据项的方法,优先级队列可以用有序数组来实现,这种实现方式尽管删除最大数据项的时间复杂度为O(1),但是插入还是需要较长的时间 O(N),因为每次插入平均需要移动一半的数据项,来保证插入后,数组依旧有序。 本篇博客我们介绍另外一种数据结构——堆,注意这里的堆和我们Java语言,C++语言等编程语言在内存中的“堆”是不一样的,这里的堆是一种树,由它
优先队列(priority_queue)是一个特殊的队列,它根据元素的优先级进行排序,而不是按照它们被插入的顺序。在C++中,优先队列通常使用堆(heap)数据结构来实现,这使得它能够在==O(
优先级队列(堆):按照优先级的大小动态出队(动态指的是元素个数动态变化,而非固定)
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