- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏数据库技术日积月累
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 - 来自专栏刷题笔记
2-8 符号配对 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101175098 2-8 符号配对 (20 分) 请编写程序检查C语言源程序中下列符号是否配对
1K30发布于 2019-11-08 - 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
2-8 R语言基础 日期与时间
> x2 <- Sys.Date() > class(x2) [1] "Date"
51710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 - 来自专栏雪碧君终将成长
C++程序设计 习题2-8
#include <iostream> using namespace std; int main() { char c1,c2,c3,c4,c5; c1='C', c2='h', c3='i', c4='n', c5='a'; c1+=4, c2+=4, c3+=4, c4+=4, c5+=4; cout << c1 << c2 << c3 << c4 << c5 << endl; return 0; } 这里可以考虑将某个特定数字改写为常量、或变量
34550编辑于 2023-02-15 - 来自专栏IT技术圈
练习2-8 计算摄氏温度 (10分)
给定一个华氏温度F，本题要求编写程序，计算对应的摄氏温度C。计算公式：C=5×(F−32)/9。题目保证输入与输出均在整型范围内。
1.3K20发布于 2021-02-24 - 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cwl_Java
C++编程之美-数字之魅(代码清单2-8)
代码清单2-8 Type Find(Type* ID, int N) { Type candidate; int nTimes, i; for(i = nTimes =
20750编辑于 2022-11-30 - 来自专栏ypw
题目 1676: 算法2-8~2-11：链表的基本操作
题意：根据题意，意思就是实现插入，删除，展示，以及得到元素，并判断是否删除加入成功以及表内元素是否为空。
36900发布于 2021-03-04 - 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 - 来自专栏萝卜要加油
Go Action: 如何避免因为大堆产生的高GC开销
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？
不知你是否经常遇到这样的情况：在面对众多杂乱事项的时候，我们总是会觉得脑子里一团浆糊，也不知道该如何有效应对。今天不聊技术了，分享给大家一些自己的小方法，帮助你快速有效地理清思路，同时还可能获得许多意外的收获。
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
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号