开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

堆的算法维基图片vs算法

堆的算法维基图片是指维基百科中关于堆数据结构的算法示意图。堆是一种特殊的树形数据结构，它满足堆属性，即父节点的值总是大于或小于其子节点的值。堆常用于实现优先队列等应用场景。

堆可以分为最大堆和最小堆两种类型。最大堆中，父节点的值大于或等于其子节点的值；最小堆中，父节点的值小于或等于其子节点的值。

堆的算法维基图片可以帮助开发者更好地理解和实现堆数据结构。通过图片，可以清晰地展示堆的结构和节点之间的关系，帮助开发者理解堆的插入、删除等操作的具体步骤。

在云计算领域，堆数据结构可以应用于各种场景，如任务调度、资源管理等。例如，在分布式系统中，可以使用堆来管理任务队列，根据任务的优先级进行调度。另外，堆还可以用于实现缓存淘汰策略，根据缓存项的优先级进行淘汰。

腾讯云提供了多种与堆相关的产品和服务，其中包括：

云服务器（ECS）：提供弹性计算能力，可用于搭建堆相关的应用和服务。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库 MySQL 版（CDB）：提供高性能、可扩展的关系型数据库服务，可用于存储和管理与堆相关的数据。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云函数（SCF）：提供事件驱动的无服务器计算服务，可用于实现堆相关的业务逻辑。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/scf

通过使用腾讯云的这些产品和服务，开发者可以更方便地构建和部署与堆相关的应用和系统。

相关搜索:Fibonacci堆的Prim算法:为什么是O(E + V*log(V))？t-SNE算法中维数的选择一种搜索二维数组的算法一种简单的二维点小集配准算法三种不同去重算法的渐近界(O vsΘ)的选择为什么这个用于置换的堆算法不起作用；二维阵的线性算法云存储的图片压缩算法使用指针算法的最大值二维数组在Python中实现堆的置换算法

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

基尼系数直接计算法_基尼系数简单的计算方法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。使用两种方法，通过python计算基尼系数。在sql中如何计算基尼系数，可以查看我的另一篇文章。两篇文章取数相同，可以结合去看。...文章中方法1的代码来自于：（加入了一些注释，方便理解）。为精确计算。如果对于基尼系数概念不太清楚，可以看原文的第一部分。...基尼系数计算方法 – longwind09 – 博客园方法2和3借鉴资料：方法2和3是近似算法。其中方法3:只适用于一些特殊情况。...通过简化推到多个梯形面积求和公式，得到一个比较简单的公式，就是链接2中结尾的公式。如果分组的数量跟样本数量相同，就可以得到精确的数字，计算出来的基尼系数跟上面方法1的结果相等。...如果分组数量降低，获得的基尼系数将稍低于准确的基尼系数，因为更多的将非直线的曲线假设成了直线，即梯形的一边。

1.3K3 0

算法浅谈——怪盗基德的珠宝选择问题与贪心算法

他的包的体积是10，那么请问，基德应该采取什么策略呢？学过算法的同学会一眼就看出来，这是一个背包问题。 ? 我们假装没学过，就按照常理来分析。...很简单，就是假设我们在某次决策的时候，面临两个势均力敌的选项，我们通过判断这两个选项最终的结果是否一致来判断贪心算法是否成立。如果两个均等的选项最终结果一致，那么贪心算法可行，否则不可行。...2 我们还用刚才基德的问题举例：假设这次基德偷的不再是珠宝，而是非常昂贵的香水，并且假设香水混合之后不会影响它的价值。现在有ABC三瓶香水，每瓶的体积分别是6，5，5价值分别是10，5，5。...而基德的瓶子体积是10，显然基德应该先装价值是10的A香水。当基德装完了A香水之后，瓶子体积还有剩余，这个时候他应该装B香水呢还是C香水？...我们接下来用刚才的均等假设法来判断这个算法是否可行。假设存在两个会议的开始时间一样，结束时间不同。那么在当前算法下，这两个会议是均等的。假设这两个会议一个是[1,3]，另一个是[1,4]。

6343 0

图片去霾算法实践】NDK下二维数组的传递

最近看到了一篇关于图片“去霾算法”的文章，一下子就有了兴趣，所以想着能不能实现。由于数学能力捉急，无法理解文章的思想和相关论文。于是在Github上找到了相关的Java代码，算法的效果十分明显： ?...去霾前的图片 ? 去霾算法处理后的图片不知道是不是算法太复杂，还是Java效率相对较低的缘故，一个3M的JPG图片处理下来需要近20秒的时间。...项目的基本思想是在Android/Java下获得图片的Bitmap将其像素点转成二维的int二维数组，然后将int二维数组传入JNI层，交给NDK层C++代码处理，NDK层处理完毕后返回去霾后的int二维数组...经过一天的奋斗，我终于实现了用C++代码实现“去霾”算法并顺利移植到Android原生开发中。效果已实现，目前还有很多BUG，图片大小稍大时算法耗费的时间和内存过大....如果你对去霾算法实践感兴趣，可以关注我的简书和博客：http://wangbaiyuan.cn ,后续将持续更新本篇文章介绍NDK和Java层怎样互传二维数组 NDK->C++ ndkArray[mHeight

4813 0

降维算法：主成分分析 VS 自动编码器

降维是一种减少特征空间维度以获得稳定的、统计上可靠的机器学习模型的技术。降维主要有两种途径：特征选择和特征变换。 ? 特征选择通过选择重要程度最高的若干特征，移除共性的或者重要程度较低的特征。...性能对比：主成分分析 VS 自动编码器 PCA 只能做线性变换；而自动编码器既可以做线性变换，也可以做非线性变换。...由于既有的 PCA 算法是十分成熟的，所以计算很快；而自动编码器需要通过梯度下降算法进行训练，所以需要花费更长的时间。...降维示例：图像数据 ? 示例图片该示例图片的数据维度为 360*460。我们将尝试通过 PCA 和自动编码器将数据规模降低为原有的 10%。...PCA降维后各维度相关性从上图可以看出，PCA 降维后各个维度都是不相关的，也就是完全正交。

3.2K2 0

降维算法：主成分分析 VS 自动编码器

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。降维是一种减少特征空间维度以获得稳定的、统计上可靠的机器学习模型的技术。降维主要有两种途径：特征选择和特征变换。...特征选择通过选择重要程度最高的若干特征，移除共性的或者重要程度较低的特征。特征转换也称为特征提取，试图将高维数据投影到低维空间。...根据激活函数的不同，数据从高纬度到低纬度的映射可以是线性的，也可以是非线性的。性能对比：主成分分析 VS 自动编码器 PCA 只能做线性变换；而自动编码器既可以做线性变换，也可以做非线性变换。...由于既有的 PCA 算法是十分成熟的，所以计算很快；而自动编码器需要通过梯度下降算法进行训练，所以需要花费更长的时间。...降维示例：图像数据示例图片该示例图片的数据维度为 360*460。我们将尝试通过 PCA 和自动编码器将数据规模降低为原有的 10%。

6872 0

Numpy 实现基尼指数算法的决策树

基尼系数实现决策树基尼指数 \operatorname{Gini}(D)=1-\sum_{k=1}^{K}\left(\frac{\left|C_{k}\right|}{|D|}\right)^{2}...特征 A 条件下集合 D 的基尼指数： \operatorname{Gini}(D, A)=\frac{\left|D_{1}\right|}{|D|} \operatorname{Gini}\left...D|} \operatorname{Gini}\left(D_{2}\right) import numpy as np def calculate_gini(labels): # 计算标签的基尼系数...> threshold left_labels = labels[left_mask] right_labels = labels[right_mask] # 计算左右子集的基尼系数...left_gini = calculate_gini(left_labels) right_gini = calculate_gini(right_labels) # 计算基尼指数

3202 0

【数据结构与算法】堆的实现（附源码）

一.堆的概念及结构 1.概念如果有一个关键码的集合K = { ，，，…， }，把它的所有元素按完全二叉树的顺序存储方式存储在一个一维数组中，并满足： = 且 >...将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。 2.堆的性质： A.堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值； B.堆总是一棵完全二叉树。...其实堆是一种二叉树，通常我们都是用数据表实现，也就是说堆的底层是数组，数组中的小标表示二叉树的节点，所以在实现堆之前，我们有必要了解完全二叉树中节点之间的关系。...} C.删除 Heappop 向下调整 AdjustDown 1.删除的话，我们是要删除堆顶的数据，因为删除堆尾的数据并没有什么实际意义，删除就是让size--，但是堆顶数据的下标是0，所以在删除前应先交换堆顶和堆尾的数据...D.堆的判空 Heapempty 堆顶数据 Heaptop 堆的大小 Heapsize 这些接口的实现都非常简单，博主就不在这里讲述了，可以参考后面的源码。

931 0

图片上的算法之JPEG压缩

这里主要记录工作中的技术架构与经验、计算机相关的技术、数学、算法、生活上好玩的东西。前言听了JPEG图片的压缩算法，发现蛮有意思的，这里分享一下。...从而做到使用更小的储存来表达对应的信息。二、色彩空间转换颜色具体显示的时候需要是RGB的形式，比如每个像素由三个8字节的数字组成。这样的表示相当于使用三个互相独立的颜色矩阵组合成了一张图片。...于是我们转化为YUV数据，然后就可以对UV维度尽情的抛弃数据还不会影响整体数据质量。那现在我们遇到同样的问题。对于YUV每一维度都是一个矩阵，矩阵的每一个点对我们来说还是完全等价的。...由于最终有损压缩出的图片很难使用机器或算法来判断是否优劣，所以这里就没有更好的方法来自动计算最优的量化表了。 google之所以得到了更好的量化表，是使用数据挖掘（机器学习？神经网络？）...七、总结经过上面五大步操作，JPEG图片就完成了压缩。可以看到这个压缩算法分工很明确：算法上：色彩空间转换，DCT变换都是无损可逆的转换算法。缩减取样和量化是有损可逆的算法。

2.2K1 0

利用谷歌开源的图片算法 Guetzli 优化你的图片

前言 2017年3月16日谷歌新开源了一个图片压缩优化算法Guetzli。这是谷歌官方的博客这是一种JPEG的编码器，比目前其它压缩图片的方法大小大约减少了35%。...情景假设假设你的网站上有1000个JPEG图片，设每张图的大小为100KB，如果Guetzli可以将文件大小减小30%，这样可以网站上的图片总存储容量将减少30MB。...这是它的下载地址这个程序很简单，我们只需要将要优化的图片拖放到软件中，然后从菜单中选择优化即可。..._4556_1491063032503.png] 小编随便使用了几张图片最后看见优化效果还是不错的 [1491066193888_156_1491066192357.png] 只不过最终具体值还是与官方放出来的数据有点偏差的..._6316_1491066147937.jpg] 相关推荐： Google Guetzli图片压缩算法预研报告谷歌开源图片压缩算法Guetzli实测体验报告 Guetzli：谷歌家的东西可能也没有想像的辣么美

3K3 0

基于用户的协同过滤算法VS基于物品的协同过滤算法

1.什么是推荐算法推荐算法早在1992的时候就提出来了，但火起来是最近几年的事，随着互联网的发展、物联网的发展，采集数据变得更容易，所在现在有大量的数据供我们使用，推荐算法有了很大的用武之地。...再比如最近我看了捉妖记这部电影，觉得很好看，可以打开豆瓣电影找类似的电影，它有一个喜欢这部电影的人也喜欢……的推荐，这些都是推荐算法的应用 2.推荐算法的条件经过这么多年的发展，提出了各种各样的推荐算法...现有的条件就是以上这么多，至于实际情况的不同会有不同的衍生，像基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法就是一些典型的实例。...3.基于用户的协同过滤算法vs基于物品的协同过滤算法基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法两者区别在哪呢？...顾名思义，“基于用户”就是以用户为中心的算法，这种算法强调把和你有相似爱好的其他用户的物品推荐给你，而“基于物品”的算法则强调把和你喜欢物品的相似物品推荐给你。

1.8K2 0

基恩士的浓淡补正算法（Shading Correction Filter）的模拟实现。

知道这个算法应该有很久了，主要当时在意2个事情，一个是这个名字的翻译是在是搞笑，第二是这个算法的效果。不过一直以来都十分好奇这个算法是怎么实现的。...因为之前一直无法实际的用基恩士的软件平台用不同的图片去测试这个算法的不同结果，故而无从分析和总结规律，但是恰好最近有朋友能帮这个忙，获得了一些测试数据，也基本分析出了这个算法的大概。...这个算法的速度的核心还是后台使用的各种模糊或者其他的基础算法，本身的计算量确很小。　　...没有啥开源精神，不过哪些无法运行基恩士软件的朋友，可以从我提供的DEMO上去测试数，挖掘规律，也许您也可以掌握其中的奥秘。我想着无形中也是对他人的帮助。　 ...里面的所有算法都是基于SSE实现的。

1.2K2 0

算法（六）二叉堆获取最小的k个数

关键词：heap 如果你有一个文件，里面包含20万行的整数，如何获取前k个最小的数？首先可以想到两个思路：将所有的数按从小到大排序，取前k个。...先读入前k个数到一个数组中（大小为k）并按从小到大排序，然后每读入一个新的数就将其放入数组中合适的排序位置。当所有的数都按这个规则被处理后，最终留在数组中的k个数就是我们想要的。...最近我学习了一种新的数据结构，那就是二叉堆（以下简称堆），用它来解决上述问题在时间上往往更高效。...（具体代码见下文）假设我们的文件 20w_int.txt 包含20万行整数，三种方法取前k个最小数用时如下：（其中sort代表第一种思路，k-array代表第二种思路，heap代表堆这种思路） ?...当所有的数都按这个规则被处理后，最终留在数组中的k个数就是我们想要的。

5043 0

数据结构与算法-关于堆的基本排序介绍

引言堆排序是一种基于比较的排序算法，利用堆这种数据结构的特性来进行排序。堆排序的时间复杂度为 O(n log n)，并且是一种不稳定的排序算法。...一、堆排序的基本概念堆排序的基本概念包括：堆：堆是一种特殊的完全二叉树，其中每个节点的值要么大于等于其子节点的值（最大堆），要么小于等于其子节点的值（最小堆）。...二、堆排序的步骤堆排序的基本步骤如下：构建最大堆：将数组构建成一个最大堆。交换元素：将堆顶元素（最大值）与堆的最后一个元素交换。重新调整堆：将剩余的元素重新调整为最大堆。...五、堆排序的空间复杂度分析堆排序是原地排序算法，不需要额外的存储空间，因此其空间复杂度为 O(1)。六、总结堆排序是一种高效且稳定的排序算法，它利用堆这种数据结构的特性来进行排序。...在实际编程中，堆排序因其稳定的排序特性以及较好的时间复杂度，常常被用作排序算法的标准实现之一。在需要对大量数据进行排序时，堆排序是一个非常好的选择。 ❤️❤️❤️觉得有用的话点个赞呗。

1171 0

数据结构与算法-关于堆的基本存储介绍

引言堆是一种特殊的树形数据结构，常用于实现优先队列。堆通常以完全二叉树的形式存储在数组中，这样可以高效地访问父节点、子节点以及兄弟节点。...本文将深入探讨堆的基本存储原理，包括最大堆和最小堆的概念，并通过具体的案例代码详细说明堆的实现和操作。一、堆的基本概念堆是一种特殊的二叉树，具有以下性质：形状属性：堆是一棵完全二叉树。...堆序性质：对于最大堆，每个节点的值都大于或等于其子节点的值；对于最小堆，每个节点的值都小于或等于其子节点的值。二、堆的存储结构在计算机内存中，堆通常使用数组来实现。...三、堆的操作堆的主要操作包括：插入元素：将新元素添加到数组的末尾，并调整堆以保持堆序性质。删除根节点：删除数组的第一个元素（堆顶），并将最后一个元素移动到根位置，然后重新调整堆。...获取根节点：直接访问数组的第一个元素即可获得堆顶元素。四、堆的实现接下来，我们将通过一个示例来详细了解堆的实现步骤。 1.

931 0

算法-二维数组中的查找

问题：在一个二维数组中，每一行元素都按照从左到右递增的顺序排序，每一列元素都按照从上到下递增的顺序排序。实现一个查找功能的函数，函数的输入为二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。...解题思路：比如一个二维数组是这样： ?...如果相等的话，查找就结束了~~~ 所以无论是哪一种情况，都可以让我们删除一个行或一个列，下一次要比较的那个值就是删除后的二维数组的右上角的值，总之永远在用右上角的值在比较。...：matrix[row * columns + column]，这是因为我们把二维数组作为参数传递了，参数传递时将二维数组的强制转换为一维指针，这就相当于把二维数组按照行连起来，连接成一个一维数组，那么...matrix[row * columns + column]不就是对应二维数组中的第row行，第column列的那个数么。

1.5K10 0

升维打击——算法问题的维度碾压

摄影：产品经理吃：kingname & 产品经理在小说《三体》里面，我们知道一个词叫做降维打击，通过把对手所在空间的维度降低从而实现团灭整个星系。...但是如果对方所在的维度已经是一维了，降不动了，那么要实现维度打击的办法就是把自己的维度提升。今天我们将会从二维的层面来解决一维的问题，把时间复杂度从O(n)降低到 O(logn)。...在一维层面，我们能实现的最快的解法时间复杂度为O(n)： def fib(n): if n < 1: return 0 if n in [1, 2]: return...这不是显而易见的吗？难道还有办法在不计算第3个数的情况下，就把第4个数算出来？斐波拉契数列是一个一维的数列，看起来就像是一条线一样。你要走到第4个数，必需先走到第3个数。...但如果你从二维的视角来看待，你就会发现实际上你可以从旁边绕过去。现在我们假设斐波拉契数列第 n 位的值为。第 n-1位的值为。

1K1 0

Python 算法基础篇：堆和优先队列的实现与应用

Python 算法基础篇：堆和优先队列的实现与应用引言堆和优先队列是常用的数据结构，它们在算法和程序设计中有着广泛的应用。本篇博客将重点介绍堆和优先队列的原理、实现以及它们在不同场景下的应用。...2.2 堆的应用堆在算法和程序设计中有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景： 2.2.1 优先队列的实现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。...4.2 优先队列的应用优先队列在算法和程序设计中有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景： 4.2.1 Dijkstra 算法 Dijkstra 算法用于计算图中节点到其他所有节点的最短路径。...堆是一种特殊的二叉树结构，它满足堆属性，有最大堆和最小堆两种类型。优先队列是一种特殊的队列，其中元素按照优先级顺序进行插入和删除操作，常用于 Dijkstra 算法、哈夫曼编码等场景。...我们通过 Python 代码演示了堆和优先队列的实现，并展示了它们在不同场景下的应用。希望本篇博客能够帮助你理解堆和优先队列的基本概念、实现和应用，以及它们在算法和程序设计中的重要性。

3432 0

二叉树——堆的排序 TOP-K算法

二叉树——堆堆的排序建堆利用堆删除思想来进行排序 TOP-K算法用数据集合中前K个元素来建堆用剩余的N-K个元素依次与堆顶元素来比较，不满足则替换堆顶元素堆的排序这里排序无非就是升序和降序...建堆建堆的过程有两种，一是向上调整法，另一种是向下调整法，但是更快的是向下调整法，因为堆是类似于一个三角形，越往下，元素就越多，向上调整，堆顶的结点一定不用在向上调整了，因为堆顶上面没有父节点了，而向下调整法是叶子结点不用在向下调整了...);//向下调整，保持小堆 ++i; } int j = 0; for (j = 0; j < n; ++j) { printf("%d ", arr[j]); } } TOP-K算法...小堆方法用数组中前K个数建立一个小堆，小堆的容量也就是我们需要的数量，这时就需要交换小堆里面的数了，因为堆顶的数是最小的，所以我们遍历K后面的数，也就是N-K个数，如果比堆顶的大就和堆顶交换，之后再进行向下调整...将剩余N-K个元素依次与堆顶元素比完之后，堆中剩余的K个元素就是所求的前K个最小或者最大的元素。

4950 0

从局部信息推测基恩士的Removing BackGround Information算法的实现。

，如下面的截图所示： image.png 　　左侧有个叫Removing BackGround Information的算法，看测试图片，他能够把背景的纹理去除，然后只留下一些细小的线条特征。...我也在想基恩士是如何实现的呢，其实基恩士也算开放，他在我第一个贴图里提供了一份中间图像，而且下部还说明是使用了膨胀和收缩后得到的中间结果。 ...这个结果和基恩士是比较接近的，只是对比度有所不同。 ...算法　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　基恩士的这个算法　　下面还是起来看下浓淡补正算法了。　　...里面的所有算法都是基于SSE实现的。

7024 0

【数据结构与算法】堆的应用：堆排序和topk问题

一.堆排序我们知道冒泡算法的时间复杂度是O（N^2），在数据量很多的时候，N^2是个很可怕的数字，二分算法的时间复杂度是O(logn)，但是二分算法有限制条件，实用性并不高，那怎样才能高效实用的排序呢...这里要注意，排升序要建大堆，排降序要建小堆; 1.假设排升序，所以建大堆； 2.堆建好后，定义一个 end 变量，令其 =n-1（数组最后一个元素的下标是n-1）； 3.堆建好后，数组第一个元素就是最大的...用数据集合中前K个元素来建堆，注意：前k个最大的元素，则建小堆；前k个最小的元素，则建大堆； 2....用剩余的N-K个元素依次与堆顶元素来比较，不满足则替换堆顶元素； 3.将剩余N-K个元素依次与堆顶元素比完之后，堆中剩余的K个元素就是所求的前K个最小或者最大的元素。...，也就是堆顶的数据，因为是小堆，如果该数据比堆顶数据大，则将值赋给堆顶，成为新的堆顶，不用担心会出什么问题，因为是小堆，所以那些大的数据会往下沉，如果不大于堆顶的数据，则继续从文件中取数据出来比较；

931 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭