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堆分配算法

其实这个问题可以归结为:如何管理一大块连续的内存空间,能够按照需求分配、释放其中的空间,这就是堆分配的算法。...堆的分配算法有很多种,有很简单的(比如这里要介绍的几种方法),也有些很复杂、适用于某些高性能或者有其他特殊要求的场合. 1....对象池以上介绍的堆管理方法是最为基本的两种,实际上在一些场合,被分配对象的大小是较为固定的几个值,这时候我们可以针对这样的特征设计一个更为高效的堆算法,称为对象池。...由于每次总是只请求一个单位的内存,因此请求得到满足的速度非常快,无须查找一个足够大的空间。实际上很多现实应用中,堆的分配算法往往是采取多种算法复合而成的。...比如对于 glibc来说,它对于小于64字节的空间申请是采用类似于对象池的方法;而对于大于512字节的空间申请采用的是最佳适配算法:对于大于64字节而小于512字节的,它会根据情况采取上述方法中的最佳折中策略

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泛型算法：堆算法

堆算法是泛型算法的一种，通过迭代器搭建泛型算法与容器联系的桥梁。堆算法支持的四个操作：make_heap(),push_heap(),pop_heap()和sort_heap()。...注意：迭代器必须使用支持随机访问的迭代器容器类，否则不能使用该算法。 (1)make_heap 在[fisrt,last)左闭右开的区间构建一个堆。...在此之前,[first,last-1)是一个已经做好的堆，添加元素之后，堆[first,last)这个区间做堆，使用push_heap()即可。...，而是将容器最后一个元素交换到栈顶，进行shiftDown(1)操作，维持堆的性质。...但是如果[first,last)本身不是一个堆，这样的sort_heap是没有定义的。

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数据结构：堆的算法

一堆的向上调整算法我们在堆中插入一个数据一般实在堆的最后插入然后可以一步一步与上层结点（父结点进行比较），继而进行交换，完成二叉树的结构，其中我们就有公式父节点的下标=（孩子结点的下标-1...]); child = parent; parent = (child - 1) / 2; } else { break; } } } 二堆的向下调整算法...:堆排序那么我们可以通过堆的结构来进行排序，因为二叉树不是严格意义上的顺序结构它只保证父节点比孩子结点大或小。...我们可以实现一个算法来把堆的二叉树结构调整为升序或者降序。...我们可以先建立一个大小为k的堆，然后通过后N-k个数据依次和堆的头结点进行比较，判断是否入堆，如果入堆就向下调整到合适位置，这样数据读完我们就可以销毁文件，那么空吉安复杂度则只有建立的堆，然后堆的数据即为

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STL中heap算法（堆算法）

①push_heap算法以下是push_heap算法的实现细节。该函数接收两个迭代器，用来表现一个heap底部容器（vector）的头尾，而且新元素已经插入究竟部的最尾端。...holeIndex = parent; parent = (holeIndex-1)/2; } *(first + holeIndex) = value; } ②pop_heap算法...pop操作取走根节点（事实上是设至底部容器vector的尾端节点）后，为了满足complete binary tree的条件，必须割舍最下层最右边的叶节点，并将其值又一次安插至最大堆。...③sort_heap算法既然每次pop_heap可获得heap中键值最大的元素，假设持续对整个heap做pop_heap操作，每次将操作范围从后向前缩减一个元素（由于pop_heap会把键值最大的元素放在底部容器的最尾端...这个算法用来将一段现有的数据转化为一个heap。

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JavaScript内存之栈和堆

当然，理解内存分配对JavaScript才会有更深层次的理解。基本所有程序都有内存的概念，我们只要简单理解JavaScript是怎么分配内存的就够了。...JavaScript内存可以理解就分为两块，一个是栈，一个是堆。栈是有序的，拿兵乓球盒子来记忆确实很生动，先进后出。但是我不清楚真正取数据的时候程序是怎么执行的。...堆是无序的，里面存放的数据通过指针获取。栈的存取速度大于堆。...,也就是Array、Data等存放在堆中，但是栈存储着指向堆的指针地址。...知道了基础数据类型和引用数据类型在栈和堆内的存储，深拷贝和浅拷贝是不是就变的很简单，跟知道了GC机制之后理解闭包就容易很多一样。想要真的学习JavaScript这门语言，很多基础知识真的很重要。

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python堆队列算法heapq

摘自官方文档：https://docs.python.org/zh-cn/3.7/library/heapq.html 这个模块提供了堆队列算法的实现，也称为优先队列算法。...堆是一个二叉树，它的每个父节点的值都只会小于或大于所有孩子节点。...为了便于比较，不存在的元素被认为是无限大。堆最有趣的特性在于最小的元素总是在根结点：heap[0] 。这个API与教材中堆算法的实现不太一样，在于两方面：（a）我们使用了基于零开始的索引。...基于这两方面，把堆看作原生的Python list也没什么奇怪的： heap[0] 表示最小的元素，同时 heap.sort() 维护了堆的不变性！...heapq.heappop(heap) 弹出并返回 heap 的最小的元素，保持堆的不变性。如果堆为空，抛出 IndexError 。使用 heap[0] ，可以只访问最小的元素而不弹出它。

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前端leetcde算法之--堆

正文 plus堆是动态求极值的数据结构，所以当遇到需要不断取极值的时候，就可以考虑用堆了温馨提示，建议每一道题都自己 new 一个堆，这样才能发现堆之美，其实就是不会再次遇到 topK 的时候只能用冒泡来做...二叉堆的创建分析 -- 小顶堆这里是一个小顶堆，特点就是根节点的值比子节点的值都小，通常用作经典的前 K 大主要有两个方法，一个是上升，这里主要用作构建堆的时候，整理堆用的一个是下沉，这里主要用于弹出堆顶元素后...，这一版的大顶堆添加了两个方法， pop 和 addadd 方法可以写在使用堆的位置，但是为了让它和堆的第一个值匹配，所以写在了类方法里面，方便对 size 的添加pop 是为了取出堆顶元素，堆是为了解决动态取极值而存在的数据结构...nums，先初始化一个 K 大的小顶堆，然后剩下的值就和堆顶比较；只要是值大过堆顶值的，那么直接把堆顶值替换掉，但这时，堆顶值就不一定是小顶堆中的最小值了，所以需要向下 down 整理一下小顶堆遍历结束后就得到一个小顶堆了...合并K个升序链表分析 -- 堆这里主要是把链表当成是堆的一个元素，以链表头的值作为小顶堆创建的基点这里要求得到是 K 个升序链表合并链表，我每次都获取 K 个链表中的最小值，然后放到我自己的链表中，最后得到的就是一个合并完的升序链表了空间复杂度就是维护堆

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算法练习(21) - 大顶堆

if(arr.length -1 >= leftI && arr.length -1 < rightI){ // 调整arr[i] 与 arr[leftI] 的位置...leftI); } } // 左右子节点都有 else{ // 调整arr[i] 与 arr[leftI] 的位置...[i] = temp; maxHeap(arr,leftI); } // 调整arr[i] 与 arr[rightI] 的位置

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前端leetcde算法面试-堆

正文 plus堆是动态求极值的数据结构，所以当遇到需要不断取极值的时候，就可以考虑用堆了温馨提示，建议每一道题都自己 new 一个堆，这样才能发现堆之美，其实就是不会再次遇到 topK 的时候只能用冒泡来做...二叉堆的创建分析 -- 小顶堆这里是一个小顶堆，特点就是根节点的值比子节点的值都小，通常用作经典的前 K 大主要有两个方法，一个是上升，这里主要用作构建堆的时候，整理堆用的一个是下沉，这里主要用于弹出堆顶元素后...，这一版的大顶堆添加了两个方法， pop 和 addadd 方法可以写在使用堆的位置，但是为了让它和堆的第一个值匹配，所以写在了类方法里面，方便对 size 的添加pop 是为了取出堆顶元素，堆是为了解决动态取极值而存在的数据结构...nums，先初始化一个 K 大的小顶堆，然后剩下的值就和堆顶比较；只要是值大过堆顶值的，那么直接把堆顶值替换掉，但这时，堆顶值就不一定是小顶堆中的最小值了，所以需要向下 down 整理一下小顶堆遍历结束后就得到一个小顶堆了...合并K个升序链表分析 -- 堆这里主要是把链表当成是堆的一个元素，以链表头的值作为小顶堆创建的基点这里要求得到是 K 个升序链表合并链表，我每次都获取 K 个链表中的最小值，然后放到我自己的链表中，最后得到的就是一个合并完的升序链表了空间复杂度就是维护堆

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JavaScript中的算法

要了解和分析JavaScript中的数据结构，请看JavaScript中的数据结构：https://github.com/lvwxx/blog/issues/1 Primer 在JavaScript中，...有那些JavaScript内置方法可以提供帮助？需要考虑那些边缘情况？复杂或者重复的逻辑会导致代码十分的难以阅读和理解，可以考虑能否提出抽象成多个函数？一个算法通常上需要可扩展的。...Big O（复杂度）为了计算出算法运行时的复杂性，我们需要将算法的输入大小外推到无穷大，从而近似得出算法的复杂度。最优算法有一个恒定的时间复杂度和空间复杂度。...数组在push元素有很好的性能，但是在数组中间插入，删除和查找元素上性能却不是很优，JavaScript中的数组的大小是可以动态增长的。...在JavaScript中,有5种最常用的遍历方法，使用最多的是for循环，for循环可以用任何顺序遍历数组的索引。

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【数据结构与算法】堆

Floyd 建堆算法作者（也是之前龟兔赛跑判环作者）：找到最后一个非叶子节点从后向前，对每个节点执行下潜一些规律一棵满二叉树节点个数为 2^h-1 ，如下例中高度 h=3 节点数是 2^...3-1=7 非叶子节点范围为 [0, size/2-1] 算法时间复杂度分析下面看交换次数的推导：设节点高度为 3 本层节点数高度下潜最多交换次数（高度-1） 4567 这层 4 1 0 23...堆排序算法描述 heapify 建立大顶堆将堆顶与堆底交换（最大元素被交换到堆底），缩小并下潜调整堆重复第二步直至堆里剩一个元素可以使用之前课堂例题的大顶堆来实现 int[] array = {...K 大元素，使用堆并不是最佳选择，可以采用快速选择算法 E03....数据流的中位数-Leetcode 295 可以扩容的 heap, max 用于指定是大顶堆还是小顶堆 public class Heap { int[] array; int size;

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【算法】堆、优先级队列

零：堆、优先级队列算法技巧 1：创建优先级队列的方法 PriorityQueue heap = new PriorityQueue((a,b) -> a-b); 小根堆差为负数，小的a放前面...3：弹出元素 .poll() 4：获取堆顶元素 .peek() 5：Collections.reverse() 逆序一个集合中的元素，返回类型为List 6：堆的大小 .size(); 一：前k个高频单词...心得感悟：————大根堆不要纠结，就记住一个小根堆就行了，大根堆反过来就OK 1：用Pair类型巧妙的将咱们map数据结构和堆联系到了一起 2：此题提升了写堆的比较规则，在lambda表达式中，巧妙的运用...——1：怎么把map中的元素按照重写的比较规则放入到堆里面 //2：因为map中是键值对结构，但是堆只能放一个类型，怎么放是一个问题 //第一步：把所有字符串放入map...可以理解成首字母更小的往堆的更深处放 if(a.getValue().equals(b.getValue())){ return

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前端leetcde算法面试套路-堆

正文 plus堆是动态求极值的数据结构，所以当遇到需要不断取极值的时候，就可以考虑用堆了温馨提示，建议每一道题都自己 new 一个堆，这样才能发现堆之美，其实就是不会再次遇到 topK 的时候只能用冒泡来做...二叉堆的创建分析 -- 小顶堆这里是一个小顶堆，特点就是根节点的值比子节点的值都小，通常用作经典的前 K 大主要有两个方法，一个是上升，这里主要用作构建堆的时候，整理堆用的一个是下沉，这里主要用于弹出堆顶元素后...，这一版的大顶堆添加了两个方法， pop 和 addadd 方法可以写在使用堆的位置，但是为了让它和堆的第一个值匹配，所以写在了类方法里面，方便对 size 的添加pop 是为了取出堆顶元素，堆是为了解决动态取极值而存在的数据结构...nums，先初始化一个 K 大的小顶堆，然后剩下的值就和堆顶比较；只要是值大过堆顶值的，那么直接把堆顶值替换掉，但这时，堆顶值就不一定是小顶堆中的最小值了，所以需要向下 down 整理一下小顶堆遍历结束后就得到一个小顶堆了...合并K个升序链表分析 -- 堆这里主要是把链表当成是堆的一个元素，以链表头的值作为小顶堆创建的基点这里要求得到是 K 个升序链表合并链表，我每次都获取 K 个链表中的最小值，然后放到我自己的链表中，最后得到的就是一个合并完的升序链表了空间复杂度就是维护堆

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Dijkstra算法堆优化java版本

本文最后更新于 916 天前，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。...i])); path[i]=u; } } } //输出start到end的路径和距离

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数据结构与算法：堆

朋友们大家好啊，本篇文章来到堆的内容，堆是一种完全二叉树，再介绍堆之前，我们首先对树进行讲解 1.树的介绍树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合，n=0...根据这个性质，堆可以分为两种类型：大堆：在大堆中，每个父节点的值都大于或等于其子节点的值。因此，堆的根节点（即堆顶）包含了堆中的最大值。小堆：在小堆中，每个父节点的值都小于或等于其子节点的值。...因此，堆的根节点包含了堆中的最小值。...1 对应数组结构为13 9 8 5 3 6 1 堆的树形结构只是一种抽象的概念，在实际的物理存储上，堆通常是以数组的形式来实现的 4.1 堆的实现，初始化与销毁堆的成立是数组数据不断调整的过程，这里我们创建出堆的框架...删除堆顶元素后，需要保持堆的完整性和顺序特性将堆的最后一个元素移动到堆顶：为了保持结构性质，堆的最后一个元素被移动到堆顶位置。这是因为在二叉堆中，我们希望维护一个完全二叉树的结构。

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JavaScript算法-排序算法

如，从小到大排序：其会比较相邻的数据，当左侧值大于右侧值时将它们进行交换。冒泡排序算法的运作如下：（从小到大）比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。...直接插入排序算法的说明： 1. 取出第一张卡片直接放到桌子最左侧 2....对被间隔的每组元素使用直接插入排序算法排序；随着间隔序列中的数逐渐减小，每组包含的元素越来越多，当间隔减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。...这确保了在开始最后一次处理时，大部分元素都已在正确位置，必须再进行多次数据交换，这就是希尔排序比插入排序更高效的地方。希尔排序算法说明： 1....设立基值，通过递归的方式将数据一次分解为包含较小元素和较大元素的不同子序列，然后不断重复，直到所有数据变为有序。快速排序算法说明： 1. 选择一个基准元素，将列表分隔为两个子序列； 2.

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JavaScript算法-排序算法

如，从小到大排序：其会比较相邻的数据，当左侧值大于右侧值时将它们进行交换。冒泡排序算法的运作如下：（从小到大）比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。...直接插入排序算法的说明：取出第一张卡片直接放到桌子最左侧取出第二张卡片，如果该卡片标注的数字小于第一张，则将第一张卡片向右移动一格；否则放到右侧；取出第n张卡片，将该卡片与第...对被间隔的每组元素使用直接插入排序算法排序；随着间隔序列中的数逐渐减小，每组包含的元素越来越多，当间隔减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。...希尔排序算法说明：先取一个小于n的整数d1作为第一个间隔，把文件的全部记录分组。所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组中。...快速排序算法说明：选择一个基准元素，将列表分隔为两个子序列；将所有小于基准元素的数据放在基准值的左侧，大于基准值元素的数据放在基准值右侧；分别对较小元素的子序列和较大元素的子序列重复步骤1和2。

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JavaScript中的排序算法

1. 冒泡排序 2. 插入排序 3. 快速排序

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【数据结构篇】探索堆的算法的巧妙

接上篇：【初阶数据结构】实现顺序结构二叉树-＞堆（附源码）-CSDN博客上篇文章我们提及两个算法：向上调整算法和向下调整算法哪个算法更高效？...向下调整算法时间复杂度堆的删除删除堆是删除堆顶的数据，将堆顶的数据根最后⼀个数据⼀换，然后删除数组最后⼀个数据，再进⾏向下调整算法。...向下调整算法 • 将堆顶元素与堆中最后⼀个元素进⾏交换 • 删除堆中最后⼀个元素 • 将堆顶元素向下调整到满⾜堆特性为⽌ 2.1 分析： 3....堆的应用优先级队列的使用场景：包括定时任务轮训问题、合并有序小文件求Top K值问题【使用一个堆解决】求中位数、百分位数大数据量日志统计搜索排行榜 3.1 堆排序堆排序是一种利用堆这种数据结构设计的排序算法...而向上调整算法：移动少的步数节点多，移动多的步数节点少。显然少的步数少，次数就更少。

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JavaScript下的算法基础

前言声明 Hash-两数之和题目给定一个整数数组nums和一个目标值target，请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回他们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。...这种方式的时间复杂度为O(n2)O(n^2)O(n2)。...，然后与外层循环的差值做比较。...，如果有，则根据这个值，取出在原数组中的键 if (arr[temp] !...其代表当结果为2时，所对应的索引为0。第二遍循环将arr数组索引6位置记录为1。其代表当结果为6时，所对应的索引为1。

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