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小堆解决【数据流中位数】问题,nice 图解~

这是我参与11月更文挑战的第25天,活动详情查看:2021最后一次更文挑战 ---- 算法系列, 日拱一卒。...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。...进阶: 如果数据流中所有整数都在 0 到 100 范围内,你将如何优化你的算法? 如果数据流中 99% 的整数都在 0 到 100 范围内,你将如何优化你的算法?...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.A.peek() + this.B.peek()) / 2 : this.A.peek(); }; 基于图解再看代码实现,就太清晰了~~ ---- OK,以上就是本篇分享~

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图解Python算法

普通程序员,不学算法,也可以成为大神吗? 对不起,这个,绝对不可以。 可是算法好难啊~~看两页书就想睡觉…… 所以就不学了吗?就一直当普通程序员吗?...背包问题有很多种解决办法,每一种都对应一种算法。把这个问题想清楚了,你至少可以成为半个算法高手。 ? 萌 不 萌 ? 更萌的在书里,不给你们看!...我才不会告诉你们,这些连环画一样的算法解析都出自好玩又涨知识的《算法图解》呢。 我才不会告诉你们,这书零基础看了开心入门,程序员看了神清气爽呢。...我才不会告诉你们,动态规划、图算法、K临近算法、狄克斯特拉算法在这本书里一点也不高冷呢。 我才不会告诉你们,这本书不只有图,还收录了Python代码示例,还有附有详细的代码讲解呢。...这不是《算法图解》的目录 算法简介 第1章 选择排序 第2章 递归 第3章 快速排序 第4章 散列表 第5章 广度优先搜索 第6章 狄克斯特拉算法 第7章 贪婪算法

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算法图解笔记 - 算法简介

算法简介 二分查找 数组和链表的操作的运行时间 选择排序 数组和链表总结 算法简介 二分查找到速度比简单查找快得多 O(log n)比O(n)快。...需要搜索的元素越多,前者比后者就快得越多 算法运行时间并不以秒为单位 算法运行时间是从其增速的角度度量的 算法运行时间用大O表示法表示 二分查找 O(log n),也叫对数时间,这样的算法包括二分查找...O(n),也叫线性时间,这样的算法包括简单查找。 O(n * log n),这样的算法包括第4章将介绍的快速排序——一种速度较快的排序算法。...O(n2),这样的算法包括第2章将介绍的选择排序——一种速度较慢的排序算法。 O(n!),这样的算法包括接下来将介绍的旅行商问题的解决方案——一种非常慢的算法。...数组和链表的操作的运行时间 操作数组链表 读取 O(1) O(n) 插入 O(n) O(1) 删除 O(n) O(1) 选择排序 将一组数按照从大到小的顺序排序 算法运行时间

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算法图解》开读

个人认为,算法基础是程序员甚至是与代码打交道的人的基本能力。而优秀的算法能力则能成为从事编程工作的人的核心竞争力。...因为时间复杂度低的算法使得代码的高效运行成为现实,好比快速排序法相较于冒泡排序法。 严谨的算法能将问题的种种情况都妥善解决,滴水不漏。...贪婪的算法能将问题化整为零,将问题的近似解求出,从而得出平衡成本与收益的答案。 因此,算法是从事代码人员的极为重要的能力。...本人之前一直在读《python算法教程》,但由于外部以及内部的原因,阅读的进度搁置在第六章。为了打好算法的基础,本人参加了一个《算法图解》的共读活动 。...因此,本人当前的目标是完成《算法图解》的阅读,之后再继续阅读《python算法教程》。接下来的读书笔记将是关于《算法图解》。

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机器学习-KMeans算法图解算法原理)

简介 k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,也就是将数据分成K个簇的算法,其中K是用户指定的。...K-means算法的作用就是将数据划分成K个簇,每个簇高度相关,即离所在簇的质心是最近的。 下面将简介K-means算法原理步骤。...算法原理 ---- 随机选取K个质心 随机3个点为质心(红黄蓝),淡蓝色为数据。...即K均值算法名称由来。 当平均误差和SSE越小越接近质心,由推导得质心取数据均值时,SSE最小。 比如数据[[1, 2], [3, 4]]属于同一个簇,则更新簇中心为[2, 3]。...随着循环次数逐渐收敛,不难证第1步随机的初始质心对结果无影响,即使得K-means算法具有普遍适用性。 可以看出,第六次更新后聚类相同,数据收敛。 大家可以尝试修改初始质心,查看结果是否一致。

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聚类-KMeans算法图解算法原理)

文章目录 简介 算法原理 sklearn库调用 K的取值 简介 ---- k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,也就是将数据分成K个簇的算法...K-means算法的作用就是将数据划分成K个簇,每个簇高度相关,即离所在簇的质心是最近的。 下面将简介K-means算法原理步骤。...算法原理 ---- 随机选取K个质心 随机3个点为质心(红黄蓝),淡蓝色为数据。...即K均值算法名称由来。 当平均误差和SSE越小越接近质心,由推导得质心取数据均值时,SSE最小。 比如数据[[1, 2], [3, 4]]属于同一个簇,则更新簇中心为[2, 3]。...随着循环次数逐渐收敛,不难证第1步随机的初始质心对结果无影响,即使得K-means算法具有普遍适用性。 可以看出,第六次更新后聚类相同,数据收敛。 大家可以尝试修改初始质心,查看结果是否一致。

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图解算法》第1章 算法简介

第1章 算法简介 引言 算法是一组完成任务的指令。任何代码片段都可视为算法 性能 你无需自己动手编写每种算法的代码!...大O表示法 你经常要使用别人编写的算法,在这种情况下,知道这些算法的速度大有裨益 算法的运行时间以不同的速度增加 仅知道算法需要多长时间才能运行完毕还不够,还需知道运行时间如何随列表增长而增加。...大O表示法让你能够比较操作数,它指出了算法运行时间的增速 大O表示法像下面这样,它指出了算法需要执行的操作数 ?...O(n),也叫线性时间,这样的算法包括简单查找 O(n*log n),这样的算法包括快速排序(速度较快) O(n2),这样的算法包括选择排序(速度较慢) O(n!)...,这样的算法包括旅行商问题的解决方案(一种非常慢的算法) ?

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