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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 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） ? 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 - 来自专栏悟道
2-5 快速幂模板
这个就是在快速乘的基础上改一下 sum=0--->sum=1 x+=x--->x*=x //快速幂模板 public double quickPow(double x,long y){ double sum=1; while(y>0){ if((y&1)==1){ sum*=x; } x*=x; y=y>>1; }
33620发布于 2021-06-01 - 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）
给定两个以升序排列的整形数组 nums1 和 nums2, 以及一个整数 k。 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)。
71430发布于 2019-12-13 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-5 线性可分
感知机非常简单同时又很容易理解，但是相对应的，缺点也很多。感知机最大的缺点就是它只能解决线性可分的问题。
55910编辑于 2022-11-08 - 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 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
1.1K20发布于 2020-01-09 - 来自专栏Hank’s Blog
2-5 R语言基础 factor
#因子：分类数据 #有序和无序 #整数向量+标签label #Male/Female #常用于lm(),glm()
41610发布于 2020-09-16 - 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。
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。 实现获取无序数组中第k大的数字，对应leetcode：https://leetcode.com/problems/kth-largest-element-in-an-array/ 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。 1、直接将整个数据填入数组中 2、从第一个非叶结点开始，向上走，每次与自己的左、右结点比较，调整位置，走到调整到根结点为止 实现代码如下： class MaxHeap(): """ 最大堆
57130发布于 2020-08-21 - 来自专栏刷题笔记
2-5 Two Stacks In One Array (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101173005 2-5 Two Stacks In One Array (20 分) Write Pop from Stack 1: 1 Pop from Stack 2: 13 12 11 说了一大堆英文其实就五个函数 Stack CreateStack( int MaxElements ); 申请内存整一个空的栈
72030发布于 2019-11-08 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-5 线性表之循环链表
2-5 线性表之循环链表 循环链表就是链表首尾相接连成一个环，可以用单链表 和 循环链表来实现。
41440发布于 2019-07-02 - 来自专栏NetCore 从壹开始
2-5 安装容器Web工具：Docker Portainer
现在已经习惯了容器化了，不仅可以很快的配合CICD来实现部署，同时主要是也能解决一些疑难杂症，比如在Linux中经常会有各种图形图像的依赖包问题。特别是内网环境。
95920编辑于 2023-01-09 - 来自专栏刷题笔记
2-5 修理牧场 (35 分)【优先队列】
2-5 修理牧场 (35 分) 农夫要修理牧场的一段栅栏，他测量了栅栏，发现需要N块木头，每块木头长度为整数Li个长度单位，于是他购买了一条很长的、能锯成N块的木头，即该木头的长度是Li的总和 que.push(a+b); }cout<<total; return 0; } 优先队列在#include<queue>里面 函数 priority_queue里 由于是第一次碰见所以介绍使用最基础的方法
1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-5：杂合率检验
一般自然群体，基因型个体的杂合度过高或者过低，都不正常，我们需要根据杂合度进行过滤。偏差可能表明样品受到污染，近亲繁殖。我们建议删除样品杂合率平均值中偏离±3 SD的个体。
2.3K20发布于 2020-04-27 - 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 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 fmt.Println(data[largest], "或", data[largest+1], "不和", data[i], "进行交换") } } } } // 维护最大堆 func topK(data []int, k int) { // 建立前K个数的最大堆 BuildMaxHeap(data[0:k]) for i := k; i < len(data)
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
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 - 来自专栏九彩拼盘的叨叨叨
学习前端 第4周 第2-5天
了解什么叫响应式。 了解CSS3 Media Queries 了解Bootstrap 了解Bootstrap的全局 CSS 样式。特别是其中的栅格系统。 作业 用Bootstrap做页面 http://www.bootcss.com/ 。交互不需要实现
19610发布于 2018-08-27 - 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。 大堆是一个反序比对 public class MaxHeap extends Heap<Integer> { @Override public int compareTo(Integer jar;E:\repository\ch\qos\logback\logback-classic\1.2.11\logback-classic-1.2.11.jar heap.HeapTest 测试最大堆 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】
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pip/basecommand.py", line 215, in main
9.6K10发布于 2018-09-12 - 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南2-5
后续为了表述方便，会采用这样的方式描述页面栈：[pageA，pageB，pageC]，其中pageA在最底，pageC在最顶。 （2）使用wx.navigateBack()可以退出当前页面栈的最顶的页面，此时页面栈变成[pageA，pageB，pageC]。
53210编辑于 2025-08-25
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