Link: https://leetcode.com/problems/top-k-frequent-words/ Code class Solution { public List<String> topKFrequent(String[] words, int k) { Map<String, Integer> wordFrequencyMap = new HashMap<>(); for (String w : words)
Atcoder Beginner Contest 213题解 A - Bitwise Exclusive Or 题意：给定两个数\(A,B\)，求\(C\)使\(A\mbox{ xor }C=B\)。 思路：\(A\mbox{ xor }C=B\Leftrightarrow A\mbox{ xor }B=C\)。 代码： #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { int a,b;
用优先队列维护 ListNode*，根据其 val 值做小顶堆，每一次都取小顶堆堆订连接上即可 class Solution { public: ListNode* mergeKLists(vector<ListNode*>& lists) { priority_queue<ListNode*, vector<ListNode*>, Compare> pq; for(auto &item : lists
STL在竞赛中的应用 概论 vector vector 是不定长数组容器。其数组长度的扩增策略是每次乘 2 其操作方式如下： list 链表容器 string queue & deque stack priority_queue 优先队列，通过堆来实现，能够保证队首元素为最大（小）值，支持插入，删除操作（\(O(log(n))\)) ，也支持取队首元素、弹出
#### 背景在同构的n个数据中取Top K的最大值或者最小值有很多方法，例如：- 排序后，取前K个或者后K个，算法复杂度为nlog(n);- 维护大小为K的最大（小）堆，最后取堆中的元素，算法 复杂度为nlog(k)。当n很大时，第二种方法可以得到显著的速度提升。本文以C++保准库提供的priotiry_queue为基础，实现
dijkstra算法+堆优化 + 链式前向星版本 堆优化版本结构简述 typedef pair一下 PII 邻接矩阵、邻接表或链式前向星add一下来建图 void dijkstra(int s){ 小根堆走起 给dist数组都赋值为无穷大(memset一下)， 让起点拥有一个表现的机会(赋值为0，且压入小根堆里面,push
描述 在一个有向无环图中，已知每条边长，求出1到n的最短路径，返回1到n的最短路径值。如果1无法到n，输出-1 示例1 输入： 5,5,[[1,2,2],[1,4,5],[2,3,3],[3,5,4],[4,5,5]] 返回值： 9 备注： 两个整数n和m,表示图的顶点数和边数。 一个二维数组，一维3个数据，表示顶点到另外一个顶点的边长度
container/heap 本文是 Go 标准库中 container/heap 包文档的翻译， 原文地址为： https://golang.org/pkg/container/heap/ 概述 包 heap 为所有实现了 heap.Interface 的类型提供堆操作。 一个堆即是一棵树， 这棵树的每个节点的值都比它的子节点的值要小， 而整棵树最小的值位
#include<iostream> #include<set> #include<vector> #include<queue> using namespace std; typedef long long LL; int coeff[3] = {2,3,5}; int main(){ priority_queue<LL,vector<LL>,greater<LL> >pq; set<LL&
传送门 大概是全局平衡二叉树的思想（ 假设当前递归到处理 \(x\) 的子树，首先我们先把以 \(x\) 为链顶的重链上的节点做了，因为这些集合互相包含，可以全部加一次再删掉。 接着要递归到轻子树，首先把重链节点加入，然后对轻子树建 Huffman 树，“加左进右，加右进左”，就可以对每个轻子树都把它
目录 前言 实现步骤 代码实现 前言 上一个博客实现的最大优先队列和最小优先队列，他们可以分别快速访问到队列中最大元素和最小元素，但是他们有一个缺点，就是没有办法通过索引访问已存在于优先队列中的对象，并更新。 为了实现这个目的，在优先队列的基础上，学习一
一、简介 全变分（Total variation），也称为全变差，是图象复原中常用的一个名词。本文简要介绍全变分的概念以及在图象去噪中的应用。 1 一维信号的全变分和去噪 1.1 一维连续函数的全变分 一维连续实函数f(x)f(x)在区间[a,b]⊂R[a,b]⊂R上的全变分定义为参数曲线x→f(x),x∈[a,b]x→f
Solution for leetcode 743 class Solution { public int networkDelayTime(int[][] times, int n, int k) { Map<Integer, ArrayList<int[]>> map = new HashMap(); for(int i = 0; i < times.length; i++){ int from = time
堆初始化 二叉堆一般用数组来表示。例如，根节点在数组中的位置是0，第n个位置的子节点分别在2n+1和 2n+2。 因此，第0个位置的子节点在1和2，1的子节点在3和4。以此类推。这种存储方式便于寻找父节点和子节点。在二叉堆上可以进行插入节点、删除节点、取出值最小的节点、减小节点的值等
如有改进的地方，欢迎讨论 bool heap_insert_value(PMinHeap pq, int value){ if(pq == NULL || pq -> heap_size == pq -> capacity){ return false; } PMinHeapNode temp = (PMinHeapNode)malloc(sizeof(MinHeapNode)); temp -> value = val
PyQuery 概念 初始化： 字符串初始化 html=''' <div> <ul> <li class="item-0">frist item</li> <li class="item-1"><a href="link2.html">second item</a></li
题目连接 题目大意 给你一个长度为\(n(n\leq1e5)\)的\(01\)串 求最少使得多少个\(1\)变为\(0\)后这个串的价值小于\(k(k\le1e10)\) 串的价值为所有连续为\(1\)的串的价值 一段长度为\(len\)连续为\(1\)的价值为\(len*(len+1)/2\) 例如\(0111101\)的价值为\(\frac{4\times5}{2}+\fr
如果你对web比较熟悉，比较喜欢用CSS选择器，如果你对jQuery有所了解。那么，就一起来看看这个解析库——pyquery吧！ 安装：pip install pyquery 1.初始化： 初始化pyquery时，需要传入HTML文本来初始化一个PyQuery对象。初始化有三种：直接传入字符串；传入URL；传入文件名。 ①直接传入字符串 fro
需求： 编写一个代码生成器，前端下拉选择需要自动生成代码的数据库名。后端切换数据库并且生成对应的代码。 动态切换数据源： springboot提供了一个AbstractRoutingDataSource类。我们可以实现一个类继承AbstractRoutingDataSource并且determineCurrentLookUpKey()方法。 具体步骤： 数
公路村村通 现有村落间道路的统计数据表中，列出了有可能建设成标准公路的若干条道路的成本，求使每个村落都有公路连通所需要的最低成本。 输入格式: 输入数据包括城镇数目正整数N（≤ 1000）和候选道路数目M（≤ 3N）；随后的M行对应M条道路，每行给出3个正整数，分别是该条道路直接连通的两个城镇
692. 前K个高频单词 给一非空的单词列表，返回前 k 个出现次数最多的单词。 返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率，按字母顺序排序。 示例 1： 输入: ["i", "love", "leetcode", "i", "love", "coding"], k = 2 输出: ["i", "love"] 解析
描述 go的如何实现优先级队列？ 优先级别队列是否并发安全？ 我的需求场景 实现了一个通信协议，收发消息。发送通道会阻塞。如果拥堵时，要控制拥堵消息的优先顺序。 优先级用Priority加上时间, Priority小优先, 早到优先。 原理 通过实现官方接口heap, 得到优先级队列 使用用chan
LeetCode树 144二叉树的前序遍历 class Solution { public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) { List<Integer> res = new ArrayList<Integer>(); preorder(root,res); return res; } public void preorder(
传送门 题目要求进行最大不同数字匹配数量，那么考虑贪心策略。 针对出现次数少的数字，那么应该和出现次数多的数字排，因为只有这样才能保证多的能被消除，假设是少的和少的匹配，那么当少的尽可能匹配完之后，出现次数多的就废了，这样就不是最优了。 也就是说，每次都对当前出现次数最多的两
传送门：link D Determinant 给定 \(n\) 个点 \(m\) 条边的简单连通无向图，求邻接矩阵行列式\(\bmod 998244353\)。 \(n\le 2.5\cdot 10^4\)，\(m\le 5\cdot 10^5\)，\(\exist k\in\{1,2,\cdots,25\}\)，\(\forall A\subseteq V\land |A|=k+1\)，\(\exist a,b\in A\)，\(e\in
