堆结构介绍 堆结构是一颗完全二叉树，堆结构可以实现O（log n）级别的插入数据的时间复杂度，查询最大最小值可以达到O（1）的效率。 堆结构实现 堆结构维护代码 void put(int data){ int ch,fa;//child,father heap[++heap_size]=data;//heap_size为全局变量 堆内元素个数 ch = h
一、1.1a = [2,4,1,3,6,1,4]heapq.heappush(a,3)print(a)heapq.heappush(a,5)print(a)heapq.heappush(a,1)如果原列表有值，那么新增加的值不能自动与原列表的值构成小顶堆。result: [2, 4, 1, 3, 6, 1, 4, 3][2, 4, 1, 3, 6, 1, 4, 3, 5] 1.2 import heapqa = []heapq.heappu
堆 是一种基于[完全二叉树]的数据结构，可使用数组实现。以堆为原理的排序算法称为[堆排序]，基于堆实现的数据结构为[优先队列]。堆分为[大顶堆]和[小顶堆],大（小）顶堆：任意节点的值不大于（小于）其父节点的值。 完全二叉树定义： 设二叉树深度为 kk ，若二叉树除第 kk 层外的其它各层（第 11
100亿个数据中找出最大的1000个 海量数据处理，思路基本上是：必须分块处理，然后再合并起来。 1.采用小顶堆算法 我们知道完全二叉树有几个非常重要的特性，就是假如该二叉树中总共有N个节点，那么该二叉树的深度就是log2N，对于小顶堆来说移动根元素到 底部或者移动底部元素到根部只需
一、题目描述 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。 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/shu-ju
思路 针对本题，根据以上思路，可以将数据流保存在一个列表中，并在添加元素时 保持数组有序 。此方法的时间复杂度为 O(N)O(N) ，其中包括： 查找元素插入位置 O(\log N)O(logN) （二分查找）、向数组某位置插入元素 O(N)O(N) （插入位置之后的元素都需要向后移动一位）。 本题可以借助堆来进
PS：《剑指offer》是很多同学找工作都会参考的一本面试指南，同时也是一本算法指南（为什么它这么受欢迎，主要应该是其提供了一个循序渐进的优化解法，这点我觉得十分友好）。现在很多互联网的算法面试题基本上可以在这里找到影子，为了以后方便参考与回顾，现将书中例题用Java实现（第二版），欢
最小堆（小顶堆）：用完全二叉树表示（不一定是满二叉树）除了根节点每个节点都大于父节点的权值 最大堆（大顶堆）：每个节点的权值都小于父节点的权值 答案：D 删除堆顶，然后总是从堆尾将某个数先放置到堆顶，然后依次下调到符合完全二叉树的要求，即每个子树的两个子节点都比父节点大（最小堆
文章目录 简介 Java 实现 时间复杂度 一些疑问 简介 二叉堆就是一颗二叉树，是一颗完全二叉树，最直观表现一个二叉树左边最多比右边深 1 层，二叉堆我们常常讨论的就是大顶堆和小顶堆，其中大顶堆根结点最大，左右节点依次递归，小顶堆类似 二叉堆算是一种比较重要的数据结构，实际中我
215. 数组中的第K个最大元素 难度：中等 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。 示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4输出: 4 说明: 你可
小灰 程序员小灰 ————— 第二天 —————题目是什么意思呢？比如给定的无序数组如下：如果 k=6，也就是要寻找第6大的元素，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。方法一：排序法这是最容易想到的方法，先把无
小灰 程序员小灰 本文修改了两个细节：1.方法二中，插入数组A的条件是遍历到的元素“大于”数组A的最小元素，而非”小于”。2.方法三中，节点24从小顶堆下沉的时候，应该和节点17交换，而不是和节点20交换。在此感谢大家的指正。————— 第二天 —————题目是什么意思呢？比如给定
Java中没有实现大顶堆或者小顶对，但是可以通过优先队列来实现。 1、小顶堆 PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>(k, (a,b)->a-b); 2、大顶堆 PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>(k, (a,b)->b-a); 相关的操作见官方文档：https://docs.oracle.
引言 堆是前端进阶必不可少的知识，也是面试的重难点，例如内存堆与垃圾回收、Top K 问题等，这篇文章将从基础开始梳理整个堆体系，按以下步骤来讲： 什么是堆 怎样建堆 堆排序 内存堆与垃圾回收 Top K 问题 中位数问题 最后来一道leetcode题目，加深理解 下面开始吧 一、堆 满足下面两个条
这题和剑指 Offer 40. 最小的k个数思路基本相同。 思路:用一个小顶堆，筛选出k个最大的元素，那么在头的那个就是和第k大的元素了 class Solution { public: int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) { // 小顶堆 priority_queue<int,vector<int>,gr
本文基于大家了解了有限队列进行的，如果不了解请点击下方传送门，进入了解，大佬文章里面也对这个队列如何使用有很详细的解答。 传送门：PriorityQueue（优先队列参考）https://blog.csdn.net/u010623927/article/details/87179364 package com.example.tran; import java.util.Compar
本文将讨论指针堆与数组堆的区别，和指针堆的具体实现方式。 题目：洛谷P3378 啊对了，下文不会解释指针是什么、指针的用法、为什么加“&”等基础问题，需要的建议去看《算法竞赛入门经典训练指南》中指针版名次数(treap)的实现，或是向懂的小伙伴提问。 一 指针与数组的比较 数组版中，由于
1.堆 堆的性质 大顶堆：每个节点的值都大于或者等于它的左右子节点的值（arr[i] >= arr[2i + 1] && arr[i] >= arr[2i + 2]）。 小顶堆：每个节点的值都小于或者等于它的左右子节点的值（arr[i] <= arr[2i + 1] && arr[i] <= arr[2i + 2]）。 第一个非叶子节点的索引就是arr.length / 2 -1。
题目描述： 有一个 1GB 大小的文件，文件里面每一行是一个词，每个词的大小不超过 16B，内存大小限制是 1MB，要求返回频数最高的 100 个词。 分析与解答： 由于文件大小为 1GB，而内存大小只有 1MB，因此不可能一次把所有的词读入到内存中处理，需要采用分治的方法，把一个大的文件分解成多个小的子文
左边大顶堆，右边小顶堆。右边数量比左边多一，左边放小的那半数，右边放大的那半 是偶数个，那就返回两个根堆的头结点的q平均值，如果是奇数，就是小根堆的数量大于大根堆数量1个，返回小根堆的头； 当左右平等数量的时候，往小根堆了加入，当小根堆大于大根堆时候，往大根堆里加入 1 priority_queue
大顶堆：任意非叶子节点的值大于等于其子节点的值。 小顶堆：任意非叶子节点的值小于等于其子节点的值。 堆是完全二叉树，所以可以直接用数组存储。 堆初始化： 堆的初始化使用筛降法，从最后一个非叶子节点开始向下调整直到跟节点。需要建堆的数组长度为n，最后一个元素的下标为n-1，其父节点
本题主要考察堆的性质（建堆，向堆中插入数据）。 将一系列给定数字插入一个初始为空的小顶堆H[]。随后对任意给定的下标i，打印从H[i]到根结点的路径。 输入格式: 每组测试第1行包含2个正整数N和M(≤1000)，分别是插入元素的个数、以及需要打印的路径条数。下一行给出区间[-10000, 10000]
面试题41：数据流中的中位数 题目描述 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。 所谓数据流，就是不会一次性读入所有数据，只能一个
题目描述 思路分析 测试用例 Java代码 代码链接 题目描述 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I
确定比赛名次–邻接链表-有向无环图-拓扑排序-小顶堆 题目描述 有N个比赛队（1<=N<=500），编号依次为1，2，3，。。。。，N进行比赛，比赛结束后，裁判委员会要将所有参赛队伍从前往后依次排名，但现在裁判委员会不能直接获得每个队的比赛成绩，只知道每场比赛的结果，即P1赢P2，用P1，P2表示，排名时P1在
