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python实现堆（最大堆、最小堆、最小最大堆）
最大堆class MaxHeap: def __init__(self): self.heap = [] def parent(self, i): return def left_child(self, i): return 2 * i + 1 def right_child(self, i): return 2 * i + 2 最小-最大堆最小-最大堆的性质是：树中偶数层的每个节点都小于它的所有后代，而树中奇数层的每个节点都大于它的所有后代。 _heapify_up、_heapify_up_min、_heapify_up_max、_heapify_down_min 和 _heapify_down_max 方法用于维护最小-最大堆属性。 _heapify_up_min 和 _heapify_up_max 由 _heapify_up 调用以维护最小-最大堆属性。
2.9K64编辑于 2023-03-30 - 来自专栏各类技术文章~
最大堆（MaxHeap）
堆中某个节点的值总不大于其父节点的值最大堆（相应的可以定于最小堆） ? + 2; } 可以先阅读底层动态数组Array 添加 ? 但是添加的元素不符最大堆的性质，索引我需要一些调整，而这个调整就是一个上浮的过程。 最大堆的最大元素就是其根节点元素，取出的操作只能取出这个元素，对于数组来说，根结点就是索引为0的元素。 ? 我们把堆中最后一个元素顶到堆顶去，然后再把最后一个元素删除。 然而这样就又不符合最大堆的性质。 ? 这样的话，其不大于它的子节点，此时又要进行调整，这个调整的过程叫做下沉。
60220编辑于 2021-12-24 - 来自专栏算法工程师之路
最大堆，DP问题-LeetCode 373 374 376 377 605（DP，最大堆）
定义一对值 (u,v)，其中第一个元素来自 nums1，第二个元素来自 nums2。 找到和最小的 k 对数字 (u1,v1), (u2,v2) … (uk,vk)。 示例 1: 输入: nums1 = [1,7,11], nums2 = [2,4,6], k = 3 输出: [1,2],[1,4],[1,6] 解释: 返回序列中的前 3 对数： [1,2] ,[1,4],[1,6],[7,2],[7,4],[11,2],[7,6],[11,4],[11,6] 解题思路： 版本一：将所有可能的两位数全都列出存入一个vector中，然后进行排序，排序的规则为： 示例: nums = [1, 2, 3] target = 4 解题思路： 主要是递推式，推导如下 比如nums = [1, 2, 3] dp[4] = dp[3]+dp[2]+dp[1], 也就是说 ，4的组合数为三个部分组成，1和dp[3], 2和dp[2], 以及3和dp[1]。
71430发布于 2019-12-13 - 来自专栏python3
【算法——Python实现】最大堆和最小
# _*_ encoding:utf-8 _*_ """ 最大堆 """ class MaxHeap(object): # def __init__(self): # self.data self.count += 1 self.shiftup(self.count) def shiftup(self, count): # 将插入的元素放到合适位置，保持最大堆 /2)-1], self.data[count-1] = self.data[count-1], self.data[(count/2)-1] count /= 2 def self.shiftDown(1) return ret def shiftDown(self, count): # 将堆的索引位置元素向下移动到合适位置，保持最大堆 while 2 * count <= self.count : # 证明有孩子 j = 2 * count if
1.1K20发布于 2020-01-09 - 来自专栏python3
Python实现最大堆（大顶堆）
最大堆是指最大的元素在堆顶的堆。 Python自带的heapq模块实现的是最小堆，没有提供最大堆的实现。 虽然有些文章通过把元素取反再放入堆，出堆时再取反，把问题转换为最小堆问题也能间接实现最大堆，但是这样的实现只适合数值型的元素，不适合自定义类型。 oMaxHeap.pop() heapData.append(iActual) print('{0}, expected: {1}, actual: {2} oMaxHeap.pop() heapData.append(iActual) print('{0}, expected: {1}, actual: {2} oMaxHeap.pop() heapData.append(iActual) print('{0}, expected: {1}, actual: {2}
2.9K20发布于 2020-01-10 - 来自专栏FluentStudy
每日一题：最大堆的实现
很久没有做题目了，今天学习下最大堆和最小堆这种数据结构。 / coding… 文中均以最大堆为例，最小堆的原理类似 什么是最大堆 定义很简单： 1、它是一棵二叉树，并且是一棵完成二叉树 2、各个子树的根结点都比孩子结点要大，所以整棵树的根结点即为所有数中最大的那个数 堆的构建 这里我们采用数组来实现一个最大堆。 用数组构建最大堆的构建两种构建方式，一种是循环插入，即一个一个插入，每次插入后的结点都保持最大堆的形式；而另外一种则是先把数据按数据顺序插入，然后从第一个叶子结点开始往上调整。 最大堆 """ def __init__(self): self.
57130发布于 2020-08-21 - 来自专栏Python数据结构与算法
JAVA学习(2)-全网最详细~
System.out.printf("%d\n",a);//以格式化形式进行内容输出 } } 单位换算 整型取值范围 上面提到 一个int 是 4 字节 那么它就有 4 * 8 = 32位 对于正数有2^ 31 - 1种情况 减去全为0 的这一种情况 所以正数的范围是 0 - 2^31-1 负数范围是 -2^31 - -1 所以整型取值范围是 -2^31 - 2^31 - 1 package Oniline; public class HelloWorld{ public static void main(String[] args) { /* * 1.整型int 占 4字节 * 2. 标识符 : 数字 字母 下划线 $ */ int a = 0; System.out.println(2a); } } 「Identifiers」 are for naming 严格区分大小写 练习2: Which of these data types requires the most amount of memory?
29210编辑于 2024-01-18 - 来自专栏Python数据结构与算法
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System.out.printf("%d\n",a);//以格式化形式进行内容输出 } } 单位换算 整型取值范围 上面提到 一个int 是 4 字节 那么它就有 4 * 8 = 32位 对于正数有2^ 31 - 1种情况 减去全为0 的这一种情况 所以正数的范围是 0 - 2^31-1 负数范围是 -2^31 - -1 所以整型取值范围是 -2^31 - 2^31 - 1 package Oniline; public class HelloWorld{ public static void main(String[] args) { /* * 1.整型int 占 4字节 * 2. 标识符 : 数字 字母 下划线 $ */ int a = 0; System.out.println(2a); } } 「Identifiers」 are for naming 严格区分大小写 练习2: Which of these data types requires the most amount of memory?
29310编辑于 2024-01-18 - 来自专栏陌无崖知识分享
go实现利用最大堆寻找最小k个数
今天就来分享关于如何使用最大堆进行解决。 什么是堆 我太懒了，直接上我画好的思维导图吧哈哈，获取高清的也可以关注我的公众号，后台回复【堆】 ? 思路设计 知道了如上定义，我们就可以将容量为K的最大堆存储我们的最小k个数，因此我们仍然可以按照之前的方法假设堆中存储的仍然是最小的k个数（不懂的可以看我的上一篇文章），再通过比较替换或不替换堆来最终找到我们的最小的 ，在下图中可知子节点(i)和父节点(l)之间的关系是2 * i + 1 = l，且在同一深度相邻节点相差为1，由上图可知，我们在遍历父节点比较时，依次会经过5，4，3，2，1，0这些下标指向的数值。 代码分析 (1) 循环每一个父节点 (2) 在子节点中找到最大值和父节点比较，若子节点大，则替换 (3) 每次提换后需要记录新的父节点，重新和子节点比较，替换，如下标为2和5的进行替换后，还要保证下标 5（原来的下标2）是否满足最大堆性质。
1.2K20发布于 2020-07-27 - 来自专栏Golang语言社区
大堆栈带来的高GC开销的问题
1a[0] is C000016090 2*a[0] is 0 3a[1] is C00008C030 4*a[1] is 1 5a[2] is C00008C030 6*a[2] is 2 a[0] is 0 3a[1] is C00009A040 4*a[1] is 1 5a[2] is C00009A050 6*a[2] is 2 7 8*a[0] is 0 9*a[1] is 1 10*a[2] is 2 问题的核心 所以，结果表明指针是敌人，无论是在堆上分配了大量内存时，还是在我们试图通过将数据移动到自己的堆外分配来解决这一问题时。 在大堆栈中，指针是邪恶的，必须避免。但是你需要能够发现它们以避免它们，而且它们并不总是显而易见的。字符串、切片和时间。时间都包含指针。如果你在内存中储存了大量的这些信息，可能需要采取一些步骤。 当我遇到大堆的问题时，主要原因如下： - 大量的string - 对象中的时间是time.Time类型 - map中含有slice的值 - map中含有slice的key 关于处理每一个问题的不同策略，
1K50发布于 2019-05-08 - 来自专栏笃信好学
最用心的Word教程 笔记2
换行不能按enter，要shift+enter 图片 图标编号，勾选包含章节号 图片 表格或图片如果在文本中被引用，例如见图1-4，要使用交叉引用 图片 如果调整表格顺序，没有更新，例如表格1移动到表格2
1.9K00编辑于 2023-02-19 - 来自专栏笃信好学
最用心的EXCEL课程 笔记2
输入 ，会出现在所有被选的工作表 如何在多个工作表内同时输入一样的信息: Ctrl 选择多个工作表，输入 ，这时内容会出现在所有被选的工作表 上下移动方法》1.找到任意单元格，鼠标放在上或者下边框，双击2.
1.5K30编辑于 2023-03-18 - 来自专栏码力up
【重学数据结构】堆 Heap - 最小堆&最大堆
堆中某个节点的值总是不大于或者不小于父节点的值，并且堆是一棵完全二叉树 堆的数据结构 最小堆：每个父节点的值都小于自己子节点的值 最大堆：与最小堆的定义正好相反，每个父节点的值都大于自己子节点的值 手写实现堆 从对堆的数据结构介绍上可以看到，小堆和大堆的唯一区别仅是对元素的排序方式不同。 fastjson2-extension\2.0.12\fastjson2-extension-2.0.12.jar;E:\repository\com\alibaba\fastjson2\fastjson2 二叉堆使用数组存储，根节点索引为0，子节点n的索引为2n+1和2n+2。 最小堆和最大堆的区别是什么？ 最小堆：任何一个父节点的值都小于或等于其子节点 最大堆：任何一个父节点的值都大于或等于其子节点
23810编辑于 2025-12-18 - 来自专栏py+selenium
pip install xxxx报错（一大堆红色exception）【解决】
in get_page "Cache-Control": "max-age=600", File "/usr/share/python-wheels/requests-2.10.0-py2. request resp = self.send(prep, **send_kwargs) File "/usr/share/python-wheels/requests-2.10.0-py2. send r = adapter.send(request, **kwargs) File "/usr/share/python-wheels/CacheControl-0.11.5-py2. py3-none-any.whl/urllib3/connectionpool.py", line 623, in urlopen _stacktrace=sys.exc_info()[2]) File "/usr/share/python-wheels/urllib3-1.15.1-py2.py3-none-any.whl/urllib3/util/retry.py", line 236
9.6K10发布于 2018-09-12 - 来自专栏萝卜要加油
Go Action: 如何避免因为大堆产生的高GC开销
a[0] is C000016090 *a[0] is 0 a[1] is C00008C030 *a[1] is 1 a[2] is C00008C030 *a[2] is 2 *a[0] is 0 *a[1] is 811295018 *a[2] is 811295018 这样显然是不行的。 is C00009A050 *a[2] is 2 *a[0] is 0 *a[1] is 1 *a[2] is 2 问题的本质 所以，最终我们证明指针是我们的敌人，无论我们在堆上分配了大量内存，还是试图通过将数据移动到我们自己的非堆内存分配来规避这个问题 我遇到大堆问题时，主要原因有以下几点。 • 许多字符串 • 将对象上的时间戳使用 time.Time 进行翻译。 我之前多次在博客中提到过遇到由大堆引发的垃圾回收（GC）问题。事实上，每当我遇到这个问题时，我都感到惊讶，并再次在博客中写道它。
43810编辑于 2025-03-07 - 来自专栏架构精进之路
每天杂事一大堆，你应付的过来吗？
2. 有助于让我们认识和理解复杂思绪 认识“思想倾泻”这个方法后，当你以后在面对思绪混乱时，就可以用它来帮助你理清思绪。你可以把混乱的思绪想象成一团缠在一起的毛线团。
45610编辑于 2022-09-27 - 来自专栏接地气学堂
指标一大堆，分析问题从哪个看起？
有同学问：老师，我们看经营数据，有一大堆指标，比如商品结构，物流配送，页面展示，销售金额，毛利额，毛利率，退货率，会员转化率等等指标。但问题是，指标有变化的很多，这个高了那个低了，很难下结论。 是滴，仅仅第一级指标，看似简单，却要论证一大堆才能讲清楚，到底这玩意是个什么事，是个多大的事。这个结论直接影响到要不要关注第二级，要往哪个方向关注第二级，要不要考虑外部因素等等内容。
43721发布于 2019-12-09 有门槛的一大堆，这款APP无门槛！
说实在的，如果说记账类的APP，真心有一大堆，但不一定好用，有的可能不过是学习门槛，可能也有会员门槛。 好在最近看到一个记账类的APP免费了，所以这里想强烈推荐一下。
16910编辑于 2026-04-28- 来自专栏深度学习自然语言处理
Deepseek-V2技术报告解读！全网最细！
下面我们结合代码和技术报告，对Deepseek-V2模型进行详细的解读。 为了解决这个问题，Deepseek-V2设计了两个pe结尾的变量用于储存旋转位置编码的信息，将信息存储和旋转编码解耦合开。 ..., tok_n] 算 tok_0 专家所在的机器： 0,1,2,3,5,6 算 tok_1 专家所在的机器： 0,4,2,1,3,7 算 tok_2 专家所在的机器： 0,1,2,3,5,6 这样仍然不行，虽然满足了每个token的专家都很分散，但是机器0,1,2,3的使用过于频繁，4,5,6,7的使用过少。 为了减轻影响，Deepseek-V2进行更为精细的数据处理和训练策略改进，最终实现了权衡。 在线而不是离线偏好对齐 DeepSeek-V2发现在强化学习偏好对齐方面，在线方法显著优于离线方法。
2.5K20编辑于 2025-02-03 - 来自专栏计算机与AI
最完整的PyTorch数据科学家指南（2）
因此，Conv2d图层需要使用Cin通道将高度为H且宽度为W的图像作为输入 。现在，对于卷积网络中的第一层，的数量in_channels将为3（RGB），并且out_channels用户可以定义数量。 为了检查一个我不太了解的新层，我通常尝试查看该层的输入和输出，如下所示，在该层我首先初始化该层： conv_layer = nn.Conv2d(in_channels = 3, out_channels 2.在每次迭代中，我们使用 model(x_batch) 3.我们使用 loss_criterion 4.我们使用loss.backward()通话反向传播该损失。
1.6K20发布于 2020-12-14
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