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。
45节介绍了堆的概念和算法,上节介绍了Java中堆的实现类PriorityQueue,PriorityQueue除了用作优先级队列,还可以用来解决一些别的问题,45节提到了如下两个应用: 求前K个最大的元素,元素个数不确定,数据量可能很大,甚至源源不断到来,但需要知道到目前为止的最大的前K个元素。这个问题的变体有:求前K个最小的元素,求第K个最大的,求第K个最小的。 求中值元素,中值不是平均值,而是排序后中间那个元素的值,同样,数据量可能很大,甚至源源不断到来。 本节,我们就来探讨如何解决这两个问题。 求前
以前做过合并两个有序链表的问题,所以刚开始想到的解法与之类似,我们可以先合并两个有序链表,再用合并的新链表去合并第三个链表:
上一篇热文《构建企业级业务高可用的延时消息中台》引起了大家的讨论,评论里讨论除了时间轮算法外的其他高性能算法实现延迟消息的定时器。这一篇文章系统的梳理主流定时器算法实现的差异以及应用地方。
显然,数组中第一大的元素是24,第二大的元素是20,第三大的元素是17 ......第6大的元素是9。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 第二天,在另一家公司…… 小灰是吧?请简单介绍一下你自己。 好的,blah blah blah…… 下面考你一道算法题: 给你一个无序数组,要求你找出数组中的第k大元素。 题目是什么意思呢?比如给定的无序数组如下: 如果 k=6,也就是要寻找数组中的第6大元素,这个元素是哪一个呢? 显然,数组中第一大的元素是24,第二大的元素是20,第三大的元素是17 ......第6大的元素是9。 让我想想啊…… 对了,我可以先把无序数组排序
首先需要了解三个函数。这三个函数可以通过索引检索出父节点,也可以通过父节点的索引检索出子节点。例如下面一个最小二叉堆,可用数组的表示:
程序里的定时器主要实现的功能是在未来的某个时间点执行相应的逻辑。在定时器模型中,一般有如下几个定义。
要设计一个时间复杂度为 O(n log k) 的算法,将 k 个有序链表合并为一个有序链表,可以使用最小堆来实现 k 路归并。
上一篇文章,我们讲了图的创建和遍历,其中遍历的算法主要有BFS(广度优先算法)和DFS(深度优先算法)两种,并且DFS算法对很多问题都有很好的启示!而今天我们要说一个非常实用的算法——最小生成树的建立!这是图论中一个经典问题,可以使用Kruskal和Prim两种算法来进行实现!
在二叉搜索树(Binary Search Tree, BST)和最小堆(Min Heap)中,元素的排列顺序都是根据其关键字的大小。然而,它们之间存在着重要的区别。
题目:两个文件各存50亿个url,每个url64个字节,内存限制4G,找出A,B共同的url
二叉堆是计算机科学中一种非常著名的数据结构,由于它能高效、快速地找出最大值和最小值因此常被用于优先队列和堆排序算法。
1.添加元素:void addNum(int num),将num添加进数据结构中
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。本文将详细介绍Python中堆数据结构的使用,包括最小堆和最大堆,以及它们的应用场景。
输入n个整数,找出其中最小的K个数。例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4,。
堆排序是利用堆的特性——堆顶元素一定是这个堆的最大值或者最小值,来使选择排序中每趟选择最值变得更加高效的思路。对于堆的相关内容移步我之前的博客:堆
前面几节介绍了Java中的基本容器类,每个容器类背后都有一种数据结构,ArrayList是动态数组,LinkedList是链表,HashMap/HashSet是哈希表,TreeMap/TreeSet是红黑树,本节介绍另一种数据结构 - 堆。 引入堆 之前我们提到过堆,那里,堆指的是内存中的区域,保存动态分配的对象,与栈相对应。这里的堆是一种数据结构,与内存区域和分配无关。 堆是什么结构呢?这个我们待会再细看。我们先来说明,堆有什么用?为什么要介绍它? 堆可以非常高效方便的解决很多问题,比如说: 优先级队列
在数据流中,数据会不断涌入结构中,那么也就面临着需要多次动态调整以获得中位数。 因此实现的数据结构需要既需要快速找到中位数,也需要做到快速调整。
对于迪杰斯特拉算法的贪心解法请移步:最短路径算法(上)——迪杰斯特拉(Dijikstra)算法
一道经典的题目。给一堆乱序的数,如果它们从小到大排好,求第 k 个是多少。假设排列的下标从 1 开始,而非 0 开始。
如何得到一个数据流中的中位数?如果从数据流中读出奇数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。我们使用Insert()方法读取数据流,使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。
快速排序的 partition() 方法,会返回一个整数 j 使得 a[l…j-1] 小于等于 a[j],且 a[j+1…h] 大于等于 a[j],此时 a[j] 就是数组的第 j 大元素。可以利用这个特性找出数组的第 K 个元素,这种找第 K 个元素的算法称为快速选择算法。
0.说在前面1.数组中的第K个最大元素1.0 问题1.1 降序方法1.2 递归快排1.3 非递归快排1.4 最大堆排序1.5 最小堆排序2.二叉搜索树中第K小的元素2.0 问题2.1 递归中序遍历2.2 非递归中序遍历
我:如果这个数组是动态的,每次我都要找最小值,找到之后就从数组里删除这个元素,然后下次还想找最小值,怎么整。并且这个过程中,还会不断有新的数字插入数组。
最近为了扩大团队规模,一直时刻保持脉脉上动态的更新,希望能认识一些新朋友新伙伴。发现脉脉确实挺有意思的哈,有人吐槽职场,有人招聘,有人分享面经,我今天看到有人发了个动态说面试被问Top K问题,忘记怎么做了,答得不是很好。
Top K指的是从n(很大)个数据中,选取最大(小)的k个数据。例如学校要从全校学生中找到成绩最高的500名学生,再例如某搜索引擎要统计每天的100条搜索次数最多的关键词。
如何得到一个数据流中的中位数?如果从数据流中读出奇数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。
在我的上一篇文章最小生成树算法(上)——Prim(普里姆)算法 主要讲解对于稠密图较为合适的Prim算法。那么在接下里这片文章中我主要讲解对于稀疏图较为合适的Kruskal算法。
优先队列是计算机科学中的一类抽象数据类型。优先队列中的每个元素都有各自的优先级,优先级最高的元素最先得到服务;优先级相同的元素按照其在优先队列中的顺序得到服务。
一道简单的题,可以让你如醉如痴,更是因为这一道题,你才会学会很多,不要小看简单,简单中蕴含深意。
在开发高性能服务器中,定时器总是不可或缺的。 常见的定时器实现三种,分别是:排序链表,最小堆,时间轮。 之前用的定时器是基于最小堆的,如果程序中的定时器数量比较少,基于最小堆的定时器一般可以满足需求,且实现简单。
如从海量数字中寻找最大的 k 个,这类问题我们称为 TOPK 问题,通常使用堆来解决:
去年的一篇文章《一日一技:在 Python 里面如何合并多个有序列表并使得结果依然有序?》,我很自不量力地提到了“多个有序列表”。但实际上,那篇文章仅仅是合并两个有序列表而已。真正要合并多个有序列表并使结果依然有序,会难得多。
栈与队列是两种重要的特殊线性表,从结构上讲,两者都是线性表,但从操作上讲,两者支持的基本操作却只是线性表操作的子集,是操作受限制的线性表。栈与队列两者最大的区别在于,栈元素后进先出(LIFO,Last In First Out),而队列元素先进先出(FIFO,First In First Out)。此外,针对队列这一特殊数据结构,有时需考虑队列元素的优先级的关系,即根据用户自定义的优先级排序,出队时优先弹出优先级更高(低)的元素,优先队列能更好地满足实际问题中的需求,而在优先队列的各种实现中,堆是一种最高效的数据结构。本文分别介绍了顺序栈、链式栈、链式队列和循环队列以及对应与前两种队列实现的最大/最小优先级队列,还有两种堆结构,最大堆与最小堆的基本结构,并给出了相应的C++类代码实现。
最近阿里的一道面试题,其实基于多层博弈论,我想我刷过这题,我知道如何偷鸡的。我以为我在第二层,没想到我只在第一层。
输入: ["the", "day", "is", "sunny", "the", "the", "the", "sunny", "is", "is"], k = 4 输出: ["the", "is", "sunny", "day"] 解析: "the", "is", "sunny" 和 "day" 是出现次数最多的四个单词, 出现次数依次为 4, 3, 2 和 1 次。
复习一下:前面讲的最大最小堆的生成,是把一个数组转换成完全二叉树之后,才转换成最大最小堆的。然后生成的时候先从最下方的叶结点开始生成最大/最小堆。
从21. 合并两个有序链表的基础上,我们已经能够解决两个有序链表的问题,现在是k个有序链表,我们可以将第一二个有序链表进行合并,然后将新的有序链表再继续跟第三个有序链表合并,直到将所有的有序链表合并完成。 这样做思路上是可行的,但是算法的时间复杂度将会很大,具体就不计算了。有兴趣的自己计算下。
堆和优先队列是常用的数据结构,它们在算法和程序设计中有着广泛的应用。本篇博客将重点介绍堆和优先队列的原理、实现以及它们在不同场景下的应用。我们将使用 Python 来演示堆和优先队列的实现,并通过实例展示每一行代码的运行过程。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (64)-- 算法导论6.5 3题
总的来说,堆是一种高效的数据结构,它在实现优先队列、堆排序等场景中发挥着重要作用。
堆(Heap)是一种特殊的树状数据结构,通常用于实现优先队列。堆有两种主要类型:最大堆和最小堆。最大堆是一棵树,其中每个父节点的值都大于或等于其子节点的值,而最小堆是一棵树,其中每个父节点的值都小于或等于其子节点的值。堆的主要特点是根节点具有最大或最小值,这使得堆非常适合处理具有优先级的数据。 优先队列(Priority Queue)是一种抽象数据类型,通常基于堆实现。它允许在插入元素时指定优先级,并在删除元素时始终返回具有最高(或最低)优先级的元素。这使得优先队列适用于需要按优先级处理元素的应用,如任务调度、图算法(如Dijkstra算法)、模拟系统等。 以下是关于堆和优先队列的关键点:
LeetCode 295. Find Median from Data Stream 设计一个数据结构,该数据结构动态维护一组数据,且支持如下操作: 1.添加元素: void addNum(int num),将整型num添加至数据结构中。 2.返回数据的中位数: double findMedian(),返回其维护的数据的中位数。 中位数定义: 1.若数据个数为奇数,中位数是该组数排序后中间的数。[1,2,3] -> 2 2.若数据个数为偶数,中位数是该组数排序后中间的两个数字的平均值。[1,2,3,4] -> 2.5
使用长度为 n 的数组 answer 返回获奖,其中 answer[i] 是第 i 位运动员的获奖情况。 示例 1: 输入:score = [5,4,3,2,1] 输出:[“Gold Medal”,“Silver Medal”,“BronzeMedal”,“4”,“5”] 解释:名次为 [1st, 2nd, 3rd, 4th, 5th] 。 示例 2: 输入:score = [10,3,8,9,4] 输出:[“GoldMedal”,“5”,“BronzeMedal”,“Silver Medal”,“4”] 解释:名次为 [1st, 5th, 3rd, 2nd, 4th] 。
动力节点小编来为大家进行优先级队列详解,优先级队列是一种特殊类型的队列,其中每个元素都与一个优先级值相关联。并且,元素根据其优先级提供服务。即,首先服务更高优先级的元素。
解题思路: 题目要求数据流数组中的第k大元素,只需要将元素都放到最小堆中,堆节点数大于k就删除堆顶节点来调整,让堆节点数保持在k个,这么一来堆顶元素就是我们要求的第k大元素。
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