# _*_ encoding:utf-8 _*_ """ 最大堆 """ class MaxHeap(object): # def __init__(self): # self.data...self.count += 1 self.shiftup(self.count) def shiftup(self, count): # 将插入的元素放到合适位置，保持最大堆...self.shiftDown(1) return ret def shiftDown(self, count): # 将堆的索引位置元素向下移动到合适位置，保持最大堆
最大堆class MaxHeap: def __init__(self): self.heap = [] def parent(self, i): return...最小-最大堆最小-最大堆的性质是：树中偶数层的每个节点都小于它的所有后代，而树中奇数层的每个节点都大于它的所有后代。..._heapify_up、_heapify_up_min、_heapify_up_max、_heapify_down_min 和 _heapify_down_max 方法用于维护最小-最大堆属性。..._heapify_up_min 和 _heapify_up_max 由 _heapify_up 调用以维护最小-最大堆属性。
堆中某个节点的值总不大于其父节点的值最大堆（相应的可以定于最小堆） ?...但是添加的元素不符最大堆的性质，索引我需要一些调整，而这个调整就是一个上浮的过程。...然而这样就又不符合最大堆的性质。 ? 这样的话，其不大于它的子节点，此时又要进行调整，这个调整的过程叫做下沉。...T ret = findMax(); data->set(0, e); shiftDown(0); return ret; } Heapify 将n个元素逐个插入到一个空堆中，算法复杂度是...O(nlogn)，Heapify的过程，算法复杂度是O(n)。
解题思路： 贪心算法，如果nums[i] > nums[i-1]，表示一个向上增长，即up = down + 1。假设之前的是一个下降趋势的序列长度！反之，则down = up + 1。
在 1964 年引入的，作为堆排序算法的数据结构。...另外在 Dijkstra 算法等几种高效的图算法中，堆也是非常重要的。...最大堆：与最小堆的定义正好相反，最大堆(max heap) , P 的key(或value)大于 C 的对应值。 三、堆的代码实现 1....实现介绍 堆的实现在 Java API 中主要体现在延迟队列的实现二叉堆上，这里小傅哥单独把这部分代码拆分出来，了解下关于小堆和大堆的实现。...最小堆和最大堆的区别是什么？ 有了解斐波那契堆吗？ - END - ---- 你好，我是小傅哥。
最大堆是指最大的元素在堆顶的堆。 Python自带的heapq模块实现的是最小堆，没有提供最大堆的实现。...虽然有些文章通过把元素取反再放入堆，出堆时再取反，把问题转换为最小堆问题也能间接实现最大堆，但是这样的实现只适合数值型的元素，不适合自定义类型。
最大堆：最大堆中的最大元素值出现在根结点（堆顶）堆中每个父节点的元素值都大于等于其孩子结点（如果存在）最大堆最小堆：最小堆中的最小元素值出现在根结点（堆顶）堆中每个父节点的元素值都小于等于其孩子结点（如果存在.../ 2); for (i = iParent; i >= 0; i--) { maxHeapify(array, i, heapSize); }}堆排序（Heap-Sort）是堆排序的接口算法...javascript 代码如下：参考文章Wikipedia维基百科，堆排序维基百科，二叉树Algorithms Chapter 6 HeapsortHeap Sort堆与堆排序堆排序堆排序(Heap Sort)算法学习...Sorting Algorithm Animationshttps://godbasin.github.io/2017/07/23/heap-sort/排序算法--堆排序--详解与代码实例https:/.../article/details/98087519js数据结构-二叉树（二叉堆） https://segmentfault.com/a/1190000017761929转载本站文章《再谈堆排序：堆排序算法流程步骤透解
总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。...02|算法三要素： 通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类...训练算法：KNN没有这一步，这也是为何被称为最懒算法的原因。 测试算法：将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。 使用算法：将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。...5、应用算法： 通过修改inX的值，就可以直接得出该电影的类型。
解释一下GBDT算法的过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。.../ML-NLP/Machine Learning/3.2 GBDT 代码补充参考for——小白： Python科学计算——Numpy.genfromtxt pd.DataFrame()函数解析（最清晰的解释...） iloc的用法（最简单） scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结（包含所有参数详细介绍） 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
很久没有做题目了，今天学习下最大堆和最小堆这种数据结构。...实现获取无序数组中第k大的数字，对应leetcode：https://leetcode.com/problems/kth-largest-element-in-an-array/ coding… 文中均以最大堆为例...，最小堆的原理类似 什么是最大堆 定义很简单： 1、它是一棵二叉树，并且是一棵完成二叉树 2、各个子树的根结点都比孩子结点要大，所以整棵树的根结点即为所有数中最大的那个数 堆的构建 这里我们采用数组来实现一个最大堆...用数组构建最大堆的构建两种构建方式，一种是循环插入，即一个一个插入，每次插入后的结点都保持最大堆的形式；而另外一种则是先把数据按数据顺序插入，然后从第一个叶子结点开始往上调整。...1、直接将整个数据填入数组中 2、从第一个非叶结点开始，向上走，每次与自己的左、右结点比较，调整位置，走到调整到根结点为止 实现代码如下： class MaxHeap(): """ 最大堆
作者 | 陌无崖 转载请联系授权 导语 昨天分享了寻找最小k个数的算法是，那么有没有更为迅速的方法呢？今天就来分享关于如何使用最大堆进行解决。...思路设计 知道了如上定义，我们就可以将容量为K的最大堆存储我们的最小k个数，因此我们仍然可以按照之前的方法假设堆中存储的仍然是最小的k个数（不懂的可以看我的上一篇文章），再通过比较替换或不替换堆来最终找到我们的最小的...循环每一个父节点 (2) 在子节点中找到最大值和父节点比较，若子节点大，则替换 (3) 每次提换后需要记录新的父节点，重新和子节点比较，替换，如下标为2和5的进行替换后，还要保证下标5（原来的下标2）是否满足最大堆性质...fmt.Println(data[largest], "或", data[largest+1], "不和", data[i], "进行交换") } } } } // 维护最大堆...func topK(data []int, k int) { // 建立前K个数的最大堆 BuildMaxHeap(data[0:k]) for i := k; i < len(data)
KNN是一种分类算法，其全称为k-nearest neighbors, 所以也叫作K近邻算法。该算法是一种监督学习的算法，具体可以分为以下几个步骤 1....第一步，载入数据，因为是监督学习算法，所以要求输入数据中必须提供样本对应的分类信息 2. 第二步，指定K值，为了避免平票，K值一般是奇数 3....在scikit-learn中，使用KNN算法的代码如下 >>> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier >>> X = [[0], [1],...3) >>> neigh.fit(X, y) KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) >>> print(neigh.predict([[1.1]])) [0] KNN算法原理简单
作 者：柳行刚 编 辑：李文臣 1 字符串匹配是经典的KMP算法。下面以字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"为例，查找是否包含串"ABCDABD"？...下面是next数组和匹配算法参照代码。
在大堆栈中，指针是邪恶的，必须避免。但是你需要能够发现它们以避免它们，而且它们并不总是显而易见的。字符串、切片和时间。时间都包含指针。如果你在内存中储存了大量的这些信息，可能需要采取一些步骤。...当我遇到大堆的问题时，主要原因如下： - 大量的string - 对象中的时间是time.Time类型 - map中含有slice的值 - map中含有slice的key 关于处理每一个问题的不同策略，
②不过区间在增加时，每次并不是增加一个长度，而是基于倍增思想，用二进制右移，每次增加2^i个长度 ，最多增加logn次 这样预处理了所有2的幂次的小区间的最值 关于倍增法链接 查询： ③对于每个区间...，分成两段长度为的区间，再取个最值（这里的两个区间是可以有交集的，因为重复区间并不影响最值) 比如3,4,6,5,3一种分成3,4,6和6,5,3，另一种分成3,4,6和5,3，最大值都是6，没影响。...1,所以后面的状态表示为f[t][y-2^t+1] 所以x到y的最小值表示为f(f[t][x],f[t][y-2^t+1])，所以查询时间复杂度是O（1） ④所以O(nlogn)预处理，O(1)查询最值...y-z+1)/log(2));//注意y-z要加一才为区间长度 return min(map[z][x],map[y-(1<<x)+1][x]);//分别以左右两个端点为基础，向区间内跳1<<x的最
有没有比较简单适合小白入手的算法呢~~当然有的,今天我们从最最简单的机器学习算法kNN入手，慢慢的通过一些简单的例子来理解机器学习。...你可以用pip安装，也可以直接下载anaconda这个神器，非常方便，一下子把机器学习，数据分析要的库全部安装了，省的你一个一个下载. 2.挑个最简单的数据集 工欲善其事，必先利其器。...，然后是花瓣，最里面是花蕊....是k-Nearest Neighbors的简称,我觉得是机器学习里面最简单的算法.它的核心思想就是，要确定测试样本属于哪一类 就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后看这K个样本大部分属于哪一类...简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。
但有一种算法能够帮助你更好地做出决策，那就是k-Nearest Neighbors（NN）算法， 本文将使用学生社团来解释k-NN算法的一些概念，该算法可以说是最简单的机器学习算法，构建的模型仅包含存储的训练数据集...工作原理 在其最简单的版本中，k-NN算法仅考虑一个最近邻居，这个最近邻居就是我们想要预测点的最近训练数据点。然后，预测结果就是该训练点的输出。下图说明构造的数据集分类情况。...最后，返回最频繁出现的类别标签。 Scikit-Learn实现k-NN算法 Scikit-Learn是一个机器学习工具箱，内部集成了很多机器学习算法。...现在让我们看一下如何使用Scikit-learn实现kNN算法。...结论 k-NN算法是一种简单有效的数据分类方法，它是基于实例学习的一种机器学习算法，需要通过数据实例来执行机器学习算法，该算法必须携带完整的数据集。
区间最值问题之ST表算法 1.ST算法思想 ST(Sparse Table)算法是一种用于解决RMQ(Range Minimum/Maximum Query，即区间最值查询)问题的离线算法。...其中使用到了倍增思想，像vector这种内存容量不足之后翻倍分配就属于这种范畴，具体来说：任意一个数可以表示成若干个2次幂之和，例如：5，二进制表示为101 = 2^2 + 2^0，直接采用递推方式，每一步都需要计算，算法复杂度变高...ST算法描述：首先明确解决的是区间最值问题，那么对于给定的数组arr = [1,4,8,20, 10]，长度为2^j的区间可以拆分成两个2^(j-1)的区间，那么对于dp[i][j]，i表示区间起点，j...创建 dp[i][j]表示从i开始长度为2^j的区间最值，那么i和j的取值需要明确。...int n = input.size(); // 预处理每个区间的最值 int k = (int)(log((double)(n)) / log(2.0)); // 预处理区间长度等于1 for (int
KNN算法简介 KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别...KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，根据少数服从多数的投票法则（majority-voting...），将未知样本与K个最邻近样本中所属类别占比较多的归为一类。...以上就是KNN算法在分类任务中的基本原理，实际上K这个字母的含义就是要选取的最邻近样本实例的个数，在 scikit-learn 中 KNN算法的 K 值是通过 n_neighbors 参数来调节的，默认值是...由于KNN最邻近分类算法在分类决策时只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分类样本所属的类别，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合
因为其实真正的桶排序要比这个复杂一些，以后再详细讨论，目前此算法已经能够满足我们的需求了。 这个算法就好比有11个桶，编号从0~10。...所以整个排序算法一共执行了m+n+m+n次。我们用大写字母O来表示时间复杂度，因此该算法的时间复杂度是O(m+n+m+n)即O(2*(m+n))。...这是一个非常快的排序算法。桶排序从1956年就开始被使用，该算法的基本思想是由E.J.Issac R.C.Singleton提出来。...之前说过，其实这并不是真正的桶排序算法，真正的桶排序算法要比这个更加复杂。但是考虑到此处是算法讲解的第一篇，我想还是越简单易懂越好，真正的桶排序留在以后再聊吧。...需要说明一点的是：我们目前学习的简化版桶排序算法其本质上还不能算是一个真正意义上的排序算法。为什么呢？例如遇到下面这个例子就没辙了。
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