学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 经过一段时间的学习，吴老师自认为Excel的水平超过了一般人。这天，她看到老公在书房的电脑前不停地敲着双击鼠标并按删除键。...趁这个间隙，吴老师坐到电脑前，仔细一看，原来是一组设备编码数据，将近万行，长短不一，要将第5个分隔符“-”前的字符串提取出来。示例数据如下图1所示（原数据不便公开，使用演示数据）。...图1 老公的做法是，双击鼠标，将光标定位到第5个“-”前，然后按Delete键删除后面的字符。 “天呐，这搞到什么时候……这个笨老公！不会想些简单的办法，难怪要加班。”...“咦，你是怎么搞的，怎么就……”。不知什么时候，老公已经站在她身后，脸上写着一个大大的问号…… 欢迎在下面留言，完善本文内容，让更多的人学到更完美的知识。
不过有一个问题，就是使用 inline-block 的元素之间会存在 4-5px 的空白间隙。今天就记录一下解决这个 4-5px 的方法。...从上面的 demo 可以看出，在 inline-block 的元素之间存在一个空白间隙。...-- -->关于我们 结构3的方法采用的是 html 注释的方法，这种方法可能不太常见，不过同样能解决我们的问题。...方法二：负的 margin li { margin-right: -4px; } 这种解决方法并不完美，因为不同浏览器解析不同，加上父元素的字体大小不固定，这个“-4px”就不能解决问题。...方法三： 设置父元素字体为0 ，子元素重新设置字体。
// 将新元素上移直到其满足堆的性质 heapify_up(len(min_heap) - 1) // 提取最小元素并保持最小堆性质 def min_heap_extract_min...其中，min_heap_insert 插入元素到最小堆中，min_heap_extract_min 提取最小元素并保持最小堆性质，min_heap_decrease_key 修改元素值并保持最小堆性质，...在这些函数中，HEAP-MINIMUM 函数用于在堆中查找最小元素，HEAP-EXTRACT-MIN 函数用于从堆中提取最小元素，HEAP-DECREASE-KEY 函数用于减小堆中某个元素的优先级，MIN-HEAP-INSERT...函数用于将元素插入到最小堆中并返回新的元素个数。...MIN-HEAP-INSERT: 将元素插入堆中，并检查插入后的堆是否满足最小堆的性质。如果不满足，则对堆进行调整，直到满足最小堆的性质为止。
理解和掌握堆（Heap）数据结构对于解决各种问题非常重要。堆是一种特殊的树形数据结构，常用于高效地维护一组元素中的最大值或最小值。...创建最小堆 以下是如何创建和操作最小堆的示例： import heapq # 创建一个空的最小堆 min_heap = [] # 添加元素到最小堆 heapq.heappush(min_heap,...堆数据结构在许多算法和问题中有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景： 优先队列：堆可用于实现优先队列，确保最高优先级的元素首先出队。...最小/最大值查找：通过使用最小堆或最大堆，可以快速查找集合中的最小值或最大值。 合并多个有序数组：堆可以用于合并多个有序数组，从中提取最小或最大元素。...Dijkstra算法：最短路径算法中使用最小堆来选择下一个要探索的节点。 Top K问题：查找最大或最小的K个元素，通常使用堆来解决。
发现问题 刚装完最小化的系统后，如果直接ping外网，可能回出现如下情况 ? 解决问题 首先编辑虚拟机的DHCP池： ? 在弹出的“虚拟网络编辑器”窗口中选择NAT模式的，编辑为其分配地址池： ?...然后编辑网卡的配置文件，不同的版本可能名字有所不同，我的是这个样子的： ?
在做UI自动化的过程中，有时需要由一个窗口跳转到另一个窗口，这时直接去定位页面元素，可能会出现问题，这时，我们需要将driver与新的窗口进行绑定。...webdriver.chrome.driver"] = chrome driver = webdriver.Chrome(chrome) driver.get('http://www.baidu.com') #获取当前窗口的句柄...driver.window_handles for i in handles: if currentWin == i: continue else: #将driver与新的页面绑定起来...driver = driver.switch_to_window(i) #在新的页面定位元素 driver.find_element_by_xpath("//div[@id='menu...说明：driver是对应到一个特定的窗口的。使用switch_to_window()方法后，需要更新driver，将driver与新的窗口绑定。
heap.Insert(4) // 插入元素4 heap.Insert(5) // 插入元素5 fmt.Println(heap.ExtractMin()) // 提取最小元素...然后我们定义了NewHeap函数，用于创建一个新的堆实例。接着我们定义了Insert和ExtractMin函数，分别用于插入元素和提取最小元素。最后我们在main函数中进行了测试。...对于INSERT操作，假设插入前堆中的元素个数为n0，插入后堆中的元素个数为n1。插入操作的实际代价为插入元素的比较和交换操作的数量。...chatgpt： 在这个问题中，我们需要找到一个势函数 \Phi，使得在二叉最小堆数据结构中，INSERT 操作的摊还代价为 O(lg n)，而 EXTRACT-MIN 操作的摊还代价为 O(1)。...MinHeap，并实现了插入和提取最小值的操作。
来源 | CSDN| 作者 | yofer张耀琦 前言 前两天面试3面学长问我的这个问题（想说TEG的3个面试学长都是好和蔼，希望能完成最后一面，各方面原因造成我无比想去鹅场的心已经按捺不住了），这个问题还是建立最小堆比较好一些...先拿10000个数建堆，然后一次添加剩余元素，如果大于堆顶的数（10000中最小的），将这个数替换堆顶，并调整结构使之仍然是一个最小堆，这样，遍历完后，堆中的10000个数就是所需的最大的10000个。...eg：有1亿个浮点数，如果找出期中最大的10000个？ 最容易想到的方法是将数据全部排序，然后在排序后的集合中进行查找，最快的排序算法的时间复杂度一般为O（nlogn），如快速排序。...如果某一后续元素比容器内最小数字大，则删掉容器内最小元素，并将该元素插入容器，最后遍历完这1亿个数，得到的结果容器中保存的数即为最终结果了。...如果比最小的数小，则继续读取后续数字；如果比堆顶数字大，则替换堆顶元素并重新调整堆为最小堆。整个过程直至1亿个数全部遍历完为止。然后按照中序遍历的方式输出当前堆中的所有10000个数字。
题目描述 在 未排序 的数组中找到第 k 个最大的元素。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。...思路 1 ：把 len 个元素都放入一个最小堆中，然后再 pop() 出 len - k 个元素，此时最小堆只剩下 k 个元素，堆顶元素就是数组中的第 k 个最大元素。...即 k 较小的时候使用最小堆，k 较大的时候使用最大堆。...根据以上思路，分别写出下面的代码： 思路 1 参考代码 //思路 1 ：把 `len` 个元素都放入一个最小堆中，然后再 pop() 出 len - k 个元素，此时最小堆只剩下 `k` 个元素，堆顶元素就是数组中的第..."); // 特例：k = 1，用容量为 k 的最小堆 // 使用一个含有 k 个元素的最小堆 PriorityQueue<Integer
一、选择排序 基本思想： 每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完 。...> a[maxi]) { maxi = i; } } //交换最大最小到最开始与最后的位置 Swap(&a[mini], &a[begin]); //如果最开始...循环多次遍历； 此外找到最大最小值交换时还要注意交换的开始位置是不是最大值，如果是最大值我们就需要将最大值的下标maxi改成交换后的也就是maxi；当然如果不是最大值就无需交换； 结果如下： 以...详情可以点击这里：数据结构——堆排序 、 堆排序应用——Topk问题 在上面的堆排序中我们建立的是小堆，求的是降序；所以今天我们在这里将介绍堆排序——升序，我们需要利用大堆； ✨✨ 有小伙伴知道为什么我们要建大堆求升序...没错关键在于堆向下调整算法实现的前提必须是左右子树都为堆，如果升序建了小堆，那么最开始的数就是最小的值不需要换，我们似乎可以将剩余的数再调整为一个小堆即可，但是我们用什么来调整呢？
即，首先服务更高优先级的元素。 但是，如果出现具有相同优先级的元素，则按照它们在队列中的顺序提供服务。 分配优先级值 通常，在分配优先级时考虑元素本身的值。...堆化数组对于最小堆，上述算法被修改parentNode为始终小于newNode。 2. 从优先队列中删除一个元素 从优先级队列(最大堆)中删除元素的操作如下： 选择要删除的元素。...堆化数组对于最小堆，修改了上述算法，使两者childNodes都小于currentNode。...3.从优先队列偷看(查找最大值/最小值) Peek 操作返回最大堆的最大元素或最小堆的最小元素，而不删除节点。...对于最大堆和最小堆 返回根节点 4.从优先队列中提取Max/Min Extract-Max 返回从最大堆中删除后具有最大值的节点，而 Extract-Min 返回从最小堆中删除后具有最小值的节点。
至于你的第二个问题，使用最小堆性质是否可以在O(n)时间内按序输出一棵有 n 个结点树的关键字，答案是：不能。...如果要在 O(n)时间内按序输出一个最小堆的关键字，需要先提取最小堆的根节点，然后利用堆的性质来逐步调整堆的结构，但是这样仍然需要O(n)时间。...关于你的问题，可以使用最小堆性质在O(n)时间内按序输出一棵有n个结点的树的关键字。这是因为最小堆的性质保证了根结点是所有子结点中的最小值。以下是一种实现方法： 1.创建一个最小堆。...2.将堆顶元素（最小值）与最后一个元素交换。 3.调整堆，使其重新满足最小堆的性质。 4.重复步骤2和3，直到堆中只剩下一个元素。...所以不能直接使用最小堆性质在 O(n) 时间内按序输出一棵包含 n 个节点的树的所有关键字。我们需要先将这棵树转化为一个排序后的链表或者数组才能实现按序输出。
接着来到4，交换后的1和2，1更小，4就和1交换 此方法的时间复杂度是O(N)，并且此方式只需要一个向下调整，不需要多写一个向上调整函数。 建小堆时，我们就会得到降序的数据。...TOP-K问题 TOP-K问题:即求数据结合中前K个最大的元素或者最小的元素，一般情况下数据量都比较大。 比如:专业前10名、世界500强、富豪榜、游戏中前100的活跃玩家等。...对于Top-K问题，能想到的最简单直接的方式就是排序，但是:如果数据量非常大，排序就不太可取了(可能数据都不能一下子全部加载到内存中)。...最佳的方式就是用堆来解决，基本思路如下: 1.用数据集合中前K个元素来建堆 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...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。
最小堆：父节点的值总是小于等于其子节点的值。 堆的性质使得堆在实现优先队列等问题时非常高效。 2....MinHeap ，类中的方法包括：插入元素 insert ，将新元素插入最小堆，并保持堆的性质；维护堆的性质 heapify ，当堆的某个节点不满足堆属性时，通过向下调整保持堆的性质；提取最小值 extract_min...，从最小堆中提取最小值并删除它。...可以使用一个最小堆来实现这个功能。首先将每个列表的第一个元素插入堆，然后每次从堆中取出最小元素，再将该元素所在列表的下一个元素插入堆，重复这个过程直至堆为空。...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。
while (end > 0) { // 将堆顶元素（最小元素）与堆的最后一个元素交换位置 Swap(&a[0], &a[end]); // 将除了最后一个元素之外的部分重新调整为小堆...TOP-K问题：即求数据结合中前K个最大的元素或者最小的元素，一般情况下数据量都比较大。 TOP-K问题是数据挖掘和信息检索中的一个重要问题。...TOP-K问题的含义是:给定一个集合,找出其中值最大或最小的前K个元素。 常见的TOP-K问题有: 查找文档集合中与查询条件最相关的前K篇文档。这在搜索引擎中很常见。...对于Top-K问题，能想到的最简单直接的方式就是排序，但是：如果数据量非常大，排序就不太可取了(可能数据都不能一下子全部加载到内存中)。...最佳的方式就是用堆来解决，基本思路如下： 用数据集合中前K个元素来建堆 前k个最大的元素，则建小堆 前k个最小的元素，则建大堆 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 将剩余
那什么是Top K问题？ 不是所有的场景都需要我们找到最大的，最小的，或者平均的元素，在很多情况下，我们会遇到在n个元素中找到第k大，第k小，第k快诸如此类的问题。...重复地在一堆数据中找到最小的元素最有效率的方式就是使用最小堆。在最小堆里面拿最小的元素时间复杂度只有O(1)，因为最小元素都在最顶部。从堆中删除一个元素要O(N)，因为删除后堆需要重新确定元素。...我们用示例1来盘一下我们的解法分为哪几步： 向最小堆中插入K个元素 插入后，堆有三个元素[3, 1, 5]，1因为是最小元素所以在根部 遍历数组中剩下的元素，一旦发现比根部更大的元素，我们就移除堆的根，...这个也不算最花哨最难的题目，更难的我们可以以后一起见识下。我们这边主要是阐述一下遇到这种题的思路，核心思想，从哪里入手。掌握了套路我们就不慌，凡是Top K的问题，用堆找最快。...遇到这样的问题我们的理念就是用好堆这个数据结构，通常我们会有最大堆，最小堆，可以通过它们来找到第k大，第k小的元素。
小思考 刚刚遇到小明，问了他一个问题: 给你一个数字数组，找出最小的数字，怎么整？ 小明：Array.sort！...最小堆 了解最小堆之前，先来熟悉三个基本数据结构的概念： 二叉树 是指树中节点的度不大于2的有序树，它是一种最简单且最重要的树。...null : heap[0]; } push 往最小堆中添加一个元素，因为taskQueue本身已经是最小堆，并且是数组存储，这时候为了尽可能多的复用原先的结构，我们可以先把新元素插入数组尾部，然后从下往上调整最小堆...因为最小堆的典型特点就是父节点比左右子节点都小，那这时候除了尾部元素，其他都是满足这个特点的。这个时候我们只需要调整尾部元素以及和尾部元素的祖先就可以了，一直往上调整，直到不再需要调整为止。...问题来了，怎么删除呢，堆顶元素其实就是taskQueue[0]，这个位置我们肯定还是要用的，并且和push一样，为了尽可能复用原先的最小堆结构，我们可以采取一个办法：把最后一个元素覆盖堆顶元素，然后从堆顶往下调整最小堆
对于这种问题，效率比较高的解决方法是使用最小堆。 什么是最大（小）堆 最大堆，最小堆类似，以下以最小堆为例进行讲解。...最小堆思路 最小堆（小根堆）是一种数据结构，它首先是一棵完全二叉树，并且，它所有父节点的值小于或等于两个子节点的值。 最小堆的存储结构（物理结构）实际上是一个数组。...回到上面的取TopK问题上，用最小堆的解决方法就是：先去源数据中的K个元素放到一个长度为K的数组中去，再把数组转换成最小堆。...再依次取源数据中的K个之后的数据和堆的根节点（数组的第一个元素）比较，根据最小堆的性质，根节点一定是堆中最小的元素，如果小于它，则直接pass，大于的话，就替换掉跟元素，并对根元素进行Heapify，直到源数据遍历结束...// 交换根节点和左右结点中最小的那个值，把根节点的值替换下去 swap(i, smallest); // 由于替换后左右子树会被影响，所以要对受影响的子树再进行
问题：给定一个长度为 n的无序数组 nums ，请返回数组中前 k 大的元素。...方法一：遍历选择 我们可以进行k轮遍历，分别在每轮中提取第 1、2、…、k 大的元素，时间复杂度为 (nk) 。...这种方法只适用于k<<n的时候，当k与n很接近时，时间复杂度趋近于O（n^2），效率不高。 方法二：排序 先对nums数组进行排序，然后提取最右边的k个元素，时间复杂度为O（nlogn）。...方法三：堆 1.首先创建一个小根堆，堆顶元素最小 2.然后依次将数组的前k个数入堆 3.再从第k+1个数开始，依次与堆顶元素进行比较，如果大于堆顶元素，则堆顶元素出堆，此元素入堆（实现时，是直接将此元素的值赋值给堆顶元素...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。
，这里我们重点讲解堆的插入和删除 1.堆的插入 数组的插入一般是在末尾插入，但插入后要考虑一个问题：就是它插入后，整个数组还是不是一个堆？...这样有一个好处，在建立大堆和小堆时，将需要删除的堆顶元素一返回就是最大值或最小值（后面提到的堆排序就是基于这种思想），和插入一样，在删除元素后，也需要进行调整使它再次成为一个堆。...-- } } 2.TOP-K问题 即求数据结合中前K个最大的元素或者最小的元素，一般情况下数据量都比较大。...用数据集合中前K个元素来建堆 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 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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
