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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。
58420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）
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： 相反, [1,4,7,2,5] 和 [1,7,4,5,5] 不是摆动序列，第一个序列是因为它的前两个差值都是正数，第二个序列是因为它的最后一个差值为零。 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]。
70330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。 random.randint(1,300) allData= random.sample(range(iLen*100), iLen) # allData = [1, 4, random.randint(1,300) listData= random.sample(range(iLen*100), iLen) # listData = [1, 4, 3, 2, 5, 7, 6] allData = [Model4Test(str(value), value) for value in listData] print
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。 ，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。 _data[1:]) if __name__ == "__main__": heap = MaxHeap() nums = [10, 20, 9, 4, 5, 30] for ], 4))
56430发布于 2020-08-21 - 来自专栏Python数据结构与算法
JAVA学习(4)-全网最详细~
Unicode可以使用UTF-8、UTF-16等不同的编码方式表示，其中UTF-8是一种可变长编码，可以根据不同的字符来使用不同的字节数表示，为了支持更多的字符，UTF-8的编码长度可以达到4字节。 3.字符常量可以直接赋值给字符变量，例如：char c = 'a'； 字符串常量必须用String类来定义，例如：String str = "Hello World"； 4.字符常量可以与其他字符常量或者数值直接进行运算 只有两个取值 true 和 false * 3.在JAVA中 布尔类型 没有 所谓的 0是假 非0是真 * 真 只有 true 假 只有 false * 4.
33710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 因此我们需要建堆，通过以上的分析我们可以用一维数组存储我们的堆,我们先来看一个完全二叉树找一下规律 我们将1，2，3，4，5分别作为下标，在上个图片的思路中，我们可以发现每次我们的遍历刚开始指向的是一个由子节点的父节点 ，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。 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
1func main() { 2 a := make([]*int, 1e9) 3 4 for i := 0; i < 10; i++ { 5 start := time.Now 1package main 2 3import ( 4 "fmt" 5 "reflect" 6 "runtime" 7 "syscall" 8 "time" 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， 1type StringHeader struct { 2 Data uintptr 3 Len int 4} 字符串头包含指针，因此我们希望避免存储字符串！
98950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
21410编辑于 2025-12-18 - 来自专栏BestSDK
4种主流评论功能设计：虎扑最悬疑，豆瓣最人性
一、只能评论，不能对评论进行回复 不让回复的评论结构是最简单的结构，评论一扯上回复，就会涉及到回复的回复，回复的回复的回复……（子子孙孙无穷尽也）后面说的几种评论结构也都基本是关于怎么显示评论回复的。
3.8K60发布于 2018-02-28 - 来自专栏掘金安东尼
4 个 JavaScript 最基础的问题 —— Eric Elliott
本篇就从他原本 10 个基础面试问题中抽取其中 4 个还不错的问题来看看~ 按需所取，冲冲冲ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ 一、你能说出 JavaScript 的编程范式吗？ 有一些重要的概念： 纯函数 避免副作用 函数组合 高阶函数（闭包） 函数组合 其它函数式编程语言，比如 Lisp、Haskell 本瓜觉得这里最 nb 就是能提到 monad 和延迟执行了~ 差的回答
40840编辑于 2022-09-19 - 来自专栏py+selenium
pip install xxxx报错（一大堆红色exception）【解决】
python2.7/dist-packages root@kali:~# pip install distribute Collecting distribute Retrying (Retry(total=4, 'NewConnectionError(': Failed to establish a new connection: [Errno 101] \xe7\xbd\x91\xe7\xbb\x9c\xe4\
9.5K10发布于 2018-09-12 windows上安装PyQt4最简单方法
在安装PyQt4之前，请确认您的Python版本，并下载与之兼容的PyQt4 whl文件。 安装whl文件 在命令行中输入以下命令来安装PyQt4： pip install PyQt4-x.x.x-cpXX-cpXX-win_amd64.whl 其中PyQt4-x.x.x-cpXX-cpXX-win_amd64 请确保将文件名替换为您下载的PyQt4 whl文件的实际名称。 验证安装 安装完成后，可以在Python解释器中导入PyQt4并尝试调用其方法来验证安装是否成功。 例如，在命令行中输入python启动Python解释器，然后输入import PyQt4来检查PyQt4是否已正确安装。如果没有出现错误消息，则说明PyQt4已成功安装。 三、注意事项 依赖项 PyQt4依赖于Qt库。在某些情况下，您可能需要先安装Qt库才能成功安装PyQt4。但是，通常在使用whl文件安装PyQt4时，这些依赖项会包含在安装包中。
41910编辑于 2026-02-06- 来自专栏埋名
最流行的4种前端构建项目工具介绍
In web development we deal with a lot of small technical artifacts. You use HTML to describe page structure, CSS how to style it and JavaScript for logic. Or you can replace HTML with something like Jade, CSS with Sass or LESS, JavaScript with CoffeeScript, TypeScript and the ilk. In addition you have to deal with project dependencies (ie. external libraries and such).
1.9K30发布于 2018-10-18 - 来自专栏程序员的知识天地
4 月排行：Python 最流行，Java 还行不行？
PYPL 发布了 4 月份的编程语言排行榜。PYPL 是非常流行的参考指标，其榜单数据的排名均是根据榜单对象在 Google 上相关的搜索频率进行统计排名 ? PYPL 发布了 4 月份的编程语言排行榜。 ? 前五的分别是：Python、Java、Javascript、C# 和 PHP。 可以看到，榜单没有什么大变化，但是相比去年 4 月份，Python 市场份额在今年上涨了 5.2%，成绩颇为亮眼。
61400发布于 2019-04-18 - 来自专栏ET
2023最值得推荐的4款免费ETL工具
（4）数据格式化： 将数据转换为目标存储的格式，可能涉及重新组织数据结构、调整数据类型等。（5）数据规范化： 统一数据值的表示方式，确保数据的一致性和可比性。例如，将地区名称转换为标准的地区代码。 （4）批处理加载和流式加载： 批处理加载适用于大规模数据处理，而流式加载适用于需要实时数据分析的场景。 （4）社区免费版本，有大量的用户群体，技术文档全面，具有丰富的组件市场快速实现与SASS应用的打通。缺点：社区免费版本有部分功能不支持，需要企业版本才可以使用。 使用界面图：流程设计：（流程设计界面）(任务监控运行界面)4.DataXDataX是阿里开源的一个异构数据源离线同步工具。
6.3K50编辑于 2023-09-19 - 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。 unsafe.Pointer(&bytes)) fmt.Println(stringVal) sStart = sEnd } } GC took 187.082µs 0 1 2 3 4 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。
41210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。
41010编辑于 2022-09-27 - 来自专栏Java随想录
全网最详细4W字Flink入门笔记（下）
Flink针对Keyed State提供了以下可以保存State的数据结构 ValueState:类型为T的单值状态，这个状态与对应的Key绑定，最简单的状态，通过update更新值，通过value获取状态值 那么，我们将会得到以下三个窗口： 窗口1：包含0, 1, 2, 3, 4 窗口2：包含2, 3, 4, 5, 6 窗口3：包含4, 5, 6, 7, 8 在这个例子中，窗口1和窗口2之间存在重叠部分，即 2, 3, 4。 //触发2、3、4次,尽可能重复执行 start.times(2, 4).greedy(); //触发0、2、3、4次,尽可能重复执行 start.times(2, 4).optional( 大多数开源框架（Hadoop、Spark、Flink）都是基于JVM运行，但是JVM的内存管理机制往往存在着诸多类似OutOfMemoryError的问题，主要是因为创建过多的对象实例而超过JVM的最大堆内存限制
1.4K22编辑于 2023-10-16
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