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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 max_heap = MaxHeap() max_heap.insert(1) max_heap.insert(2) max_heap.insert(0) max_heap.insert(8) 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。 下面给出实现代码： # -*- coding: UTF-8 -*- import random class MaxHeap(object): def _
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 - 来自专栏无原型不设计
小白最关心的8个UI问题
下面总结了新人最常问的8个问题： 1. UI未来的发展趋势如何？ 关于这个问题，我问过很多人，不同人给予了不同的回答。 8. UI设计师需要有美术功底吗？ 有是最好的，没有也没关系，但是需要有发现和欣赏美的能力。 刚踏入设计行业的新人要多学习，多观察，设计是视觉语言，而视觉也是最直接的语言，要懂得善于沟通和交流，以及要有说服他人的能力。还要有一颗强大的心，接受别人的批评和意见。
61440发布于 2019-01-25 - 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
我们分配了10亿（1E9）个8字节指针，因此大约有8GB的内存。然后我们强制一个GC并计算它需要多长时间。我们这样做几次，得到一个稳定的值。 start := time.Now() 6 runtime.GC() 7 fmt.Printf("GC took %s\n", time.Since(start)) 8 我们分配了一个10亿个8字节的内存片，这也是大约8GB的内存。 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 - 来自专栏院长运维开发
K8s实现最简单灰度发布
灰度发布又名金丝雀部署，是让部分用户访问到新版本应用，在 Kubernetes 中，可以使用两个具有相同 Pod 标签的 Deployment 来实现金丝雀部署。新版本的副本和旧版本的一起发布。在一段时间后如果没有检测到错误，则可以扩展新版本的副本数量并删除旧版本的应用。
10.7K20发布于 2020-06-13 - 来自专栏庄闪闪的R语言手册
2021 年，这8种编程语言最流行
怎样判断哪种编程语言最流行？正如要挑选最受欢迎的冰激凌一样，每个人都有自己的最爱。 无论你的兴趣或需求是什么，如果你想了解 2021 年最流行的编程语言，你可以从本文这个列表中找到它们。 1最流行的初学者编程语言：Python ? 3最流行的涨薪编程语言：Perl ? 6最流行的移动应用和 Web 开发编程语言：JavaScript ? JavaScript 是最流行的 Web 编程语言，负责交互式网站。 原文链接 https://towardsdatascience.com/the-8-most-popular-coding-languages-of-2021-b3dccb004635
1.4K30发布于 2021-04-09 - 来自专栏用户7627119的专栏
2021 年，这8种编程语言最流行
怎样判断哪种编程语言最流行？正如要挑选最受欢迎的冰激凌一样，每个人都有自己的最爱。 尽管它是一门年轻的语言，但在 Stack Overflow 的 2020 年开发者调查中，它是最流行的第 9 种语言。要编写 iOS 应用，没有其他最流行的编程语言。 缘何如此流行？ 6最流行的移动应用和 Web 开发编程语言：JavaScript JavaScript 是最流行的 Web 编程语言，负责交互式网站。 由于这些原因，Rust 可能是未来最流行的编程语言。 原文链接 https://towardsdatascience.com/the-8-most-popular-coding-languages-of-2021-b3dccb004635
2.1K40编辑于 2022-09-21 - 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LinXunFeng的专栏
Xcode8 最快最方便的安装插件方案
自从Xcode8出来后，为了安全起见，给Xcode安装插件就惨遭苹果封杀，随后出现很多解决方案，其中有一种比较完美的�方案： 教你如何科学的在Xcode8上使用插件，但是用过这个方案的同学会发现每次运行并安装插件之前需要添加当前 Xcode的DVTPlugInCompatibilityUUID，相当麻烦，而且安装完这个插件，上个或者上上个插件就失效了（随机的，也可能不会），不知道大家有没有遇到，反正我是遇到好多次~~最要命的是还要拷贝一份
88550发布于 2018-06-29 - 来自专栏新智元
【Nature Methods】 2016 最值得关注的 8 大技术
《Nature Methods》选出了 2016 您最值得关注的八项技术：细胞内蛋白标记（Protein labeling in cells）、细胞核结构（Unraveling nuclear architecture
1.4K80发布于 2018-03-14 - 来自专栏py+selenium
pip install xxxx报错（一大堆红色exception）【解决】
NewConnectionError(': Failed to establish a new connection: [Errno 101] \xe7\xbd\x91\xe7\xbb\x9c\xe4\xb8\ x8d\xe5\x8f\xaf\xe8\xbe\xbe',)': /simple/distribute/ Downloading distribute-0.7.3.zip (145kB) 100%
9.6K10发布于 2018-09-12 - 来自专栏全栈程序员必看
win8最流畅的设置方法_Windows 12
◆8、不加载DLL文件（卸载无用的动态链接） 找到注册表如下位置：HKEY_LOCAL_MACHINE/SOFTWARE/Microsoft/Windows/CurrentVersion /Explorer 建一个 DWORD（双字节值）键值，命名为IOPageLockLimit，数值设8M－16M字节之间性能最好，具体设什么值，可试试哪个值可获得最佳性能。 譬如说，我的系统CMOS实时钟的IRQ中断号是8，我要建立的键名就是IRQ8Priority。重新启动计算机之后，就会发现刚优化过的组件性能有所提高。 ◆8、让IE快速启动并支持多线程 下载 1）快速启动：右击任务栏上InternetExplorer图标，在“目标”后面加上“-nohome”参数（加参数后如下：”C:/Program Files ◆8、将应用 软件装在其他盘（这对重装系统也有好处，可以省很多事）。 ◆9、删除/windows/ime下不用的输入法（日文、韩文、繁体中文输入法，到底哪个是哪个自己研究一下吧）。
4.6K40编辑于 2022-11-01 - 来自专栏Java架构
写业务代码最容易掉的8种坑
超时配置 客户端一般最关注的是两个参数，连接超时（ConnectionTimeout）和读取超时：（ReadTimeout），指的是建立TCP链接的超时和从Socket读取（需要的）数据的超时，后者往往不仅仅是网络的耗时 ==的问题 Java程序员最容易犯的错，也是导致代码Bug非常多的一个点，这个通过代码静态检查都可以发现。出现这样的Bug非常难查，也非常可惜。 而本地往往因为没有容器环境、K8S环境和复杂的网络环境，本地的程序部署到生产可能会出现千奇百怪的问题。 之前遇到过通过K8S Ingress访问服务慢的问题，这个时候需要层层排查，Docker里访问慢不慢，通过Service访问慢不慢，通过Ingress访问慢不慢来定位问题。 总结 总结一下，线程、线程同步、池、网络连接、网络链路、对象实例化、内存等方面的基础是最容易犯错的地方，搞清楚框架内部对于这些基础资源的的使用方式，根据最佳实践进行合理配置，这是业务开发时需要特别关注的点
85820发布于 2019-07-10 - 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
我们分配 1e9 个 8 字节指针，即约 8GB 的内存。我们强制执行 GC，并测量它需要多长时间。我们会重复几次以获得一个稳定的值。 我们分配了一块包含十亿个 8 字节整数（ints）的切片内存。再次强调，这是大约8GB的内存。 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。 Data 会指向一个足够容纳 10e8 个 StringHeader 的连续内存区域。 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
腾讯云开发者
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