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如醉如痴之最小堆

你晕了没,是不是有点绕~~ 我们一起来看一下这道简单题,通过最小堆来实现。 由于这次问题,中文网站上没有,所有就在英文网站上。英文弱的克服一下,后面来大概说明一下意思。...看到这个问题,对应的数据结构为堆排序中的最小堆! 实际就是利用最小堆去解决Top-k问题。 2.思考 这道题,先来一个简单的思路,通过导入库来实现。...接下来,让我们一起来从最小堆理论分析,到最小堆实现过程。。...一个最小堆满足完全二叉树性质! 最小堆满足的特点是:比左右子节点都小,并且当前节点位置如果为i,则左子节点为2i,右子节点为2i+1。 注意一点,这里写的是自顶向下的堆调整!...self.heapList[1]: self.heapList=self.heappushpop(val) return self.heapList[1] 参考文章: http://python.jobbole.com

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使用最小堆思想实现哈夫曼编解码

下面描述下我实现哈夫曼编码的主要核心的几个部分: 构建哈夫曼树 构建哈夫曼树的第一步是建立最小堆:先读取用户输入的字符与其对应的权值,并将其无序插入到堆中,再根据权值,不断调整堆,使其变成为最小堆。...有了最小堆以后,就可以开始构建哈夫曼树了。整体思路是:先创建一个空的树的节点,再从刚刚创建好的最小堆中,取出两个最小节点,作为这个节点的左右分支。显然,这个节点为非叶节点。...然后将这个节点再插入最小堆,重复此步骤直至原堆中的元素都被处理了即可结束。 取出树根节点(也就是堆顶节点),即可作为哈夫曼树的开始树根。...weight; // 节点的权重 char ch; // 节点的数据 hfmTree left; // 节点右分支 hfmTree right; // 节点左分支 }; // 定义最小堆的结构...>size=0; heap->capacity=MAX_DATA; heap->data[0] = createNode('\0',INT_MIN); return heap; } // 构建最小堆

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小堆解决【数据流中位数】问题,nice 图解~

更多精彩,请关注我的 算法专栏 (●'◡'●) 本篇带来利用大小堆解决“获取数据流的中位数”的问题。 题目: 中位数是有序列表中间的数。如果列表长度是偶数,中位数则是中间两个数的平均值。...根据只需获得中间数的想法,可以将数据分为左右两边,一边以最大堆的形式实现,可以快速获得左侧最大数, 另一边则以最小堆的形式实现。其中需要注意的一点就是左右侧数据的长度差不能超过1。...查找、插入和删除在平均和最坏情况下的时间复杂度都是 O(log n); 图解:(图解来源-Maple) 动态维护一个最大堆和最小堆,最大堆存储一半数据,最小堆存储一半数据,维持最大堆的堆顶比最小堆的堆顶小...this.container[0]; return null; } } // 最大堆 this.A = new Heap(); // 最小堆

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