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如醉如痴之最小堆
如醉如痴之最小堆 0.说在前面1.问题2.思考3.自虐4.回归5.总结6.作者的话 0.说在前面 一道简单的题，可以让你如醉如痴，更是因为这一道题，你才会学会很多，不要小看简单，简单中蕴含深意。 首先声明一个数组，然后给定一个k，寻找前k个数的最小值，比如[4,5,8,2]中，前三个数为4 5 8，最小为4，当后面的数比这个4大的时候就替换掉4，然后重新排序，选取三个中最小的，依此往后进行。 看到这个问题，对应的数据结构为堆排序中的最小堆！ 实际就是利用最小堆去解决Top-k问题。 2.思考 这道题，先来一个简单的思路，通过导入库来实现。 接下来，让我们一起来从最小堆理论分析，到最小堆实现过程。。 一个最小堆满足完全二叉树性质！ 最小堆满足的特点是：比左右子节点都小，并且当前节点位置如果为i，则左子节点为2i，右子节点为2i+1。 注意一点，这里写的是自顶向下的堆调整!
48630发布于 2019-09-20 - 来自专栏AI那点小事
最小堆
反之，如果父节点的键值总是小于等于任何一个子节点的键值，那么这时称之为最小堆或者小顶堆。 最大堆算法如下（最小堆与之类似，不在此赘述）： //最大堆的插入操作 bool Insert(int num){ //最大堆已满则无法插入 if(this->IsFull()){ return return true; } ---- 删除操作 算法如下： 1）如果堆为空，那么不能进行删除 2）否则，首先保存根节点的键值，之后用最后一个结点来代替根节点，对堆进行相应的调整使之称为最大堆或者最小堆
1.3K10发布于 2020-04-20 - 来自专栏绝活编程学习
大小堆的实现
堆可以作为最大堆或最小堆来使用，这取决于如何对数据进行初始化。 * `AdjustUp(HPDataType* _a, int child)`：向上调整函数，调整堆的性质以保证满足堆的性质要求（最大堆或最小堆）。 * `AdjustDown(Heap* hp)`：向下调整函数，调整堆的性质以满足堆的性质要求（最大堆或最小堆）。 hp->_a = NULL; // 将指针设置为NULL hp->_capacity = 0; // 将最大容量设置为0 hp->_size = 0; // 将当前元素个数设置为0 } 4. 4 : hp->_capacity * 2; // 将新的容量设置为原最大容量的两倍（如果原最大容量为0，则设置为4） HPDataType* newheap = (HPDataType
41310编辑于 2024-12-16 - 来自专栏算法之名
最小堆与索引堆
我们先来完成一个最小堆，采用JDK的ArrayList作为底层数据结构。 [2412, 2996, 3523, 7162, 9881, 8777, 8733, 865, 3719, 4991] [7, 0, 2, 1, 9, 5, 6, 3, 8, 4] 865 2412 [6826, 3071, 8097, 5773, 6960, 9057, 6823, 8796, 7924, 3244] [1, 9, 6, 3, 0, 5, 2, 7, 8, 4] 7924 3244 3438 4971 9353 8743 2528 8294 4976 8498 7307 7161 5 1 7 9 2 6 3 8 4 10 3438 4971 9353 8743 2528 8294 4976 8498 7307 7161 1 2 7 9 10 6 3 8 4 1 2 7 9 0 6 3 8 4 7307 3438 4971 4976 7161 7307 8294 8498
1.1K10发布于 2020-10-26 - 来自专栏向治洪
修改android最小堆内存
）frameworks/base/core/jni/AndroidRuntime.cpp中的 property_get("dalvik.vm.heapsize", heapsizeOptsBuf+4, strcpy(heapsizeOptsBuf, "-Xmx"); - property_get("dalvik.vm.heapsize", heapsizeOptsBuf+4, "16m"); + property_get("dalvik.vm.heapsize", heapsizeOptsBuf+4, "32m"); //LOGI("Heap size:
1.6K60发布于 2018-01-29 - 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ml
HDUOJ----4006The kth great number(最小堆...)
Sample Input 8 3 I 1 I 2 I 3 Q I 5 Q I 4 Q Sample Output 1 2 3 Hint Xiao Ming won't ask Xiao Bao the 因而普通的排序是不行的，所以很好定义为最小堆，最大堆的求解... 但是对堆的求解也有两种，第一种是构造一个k堆，然后再输入数据，不断更新维护这个k堆，我们暂时叫他第k堆吧... 代码： 1 #include<iostream> 2 #include<set> 3 using namespace std; 4 5 int main() 6 { 7 int else cout<<*(sta.begin())<<endl; 31 } 32 } 33 return 0; 34 } 方法二： 采取传统的最小堆 1 /*最小堆hdu 4006*/ 2 /*@code Gxjun*/ 3 #include<stdio.h> 4 #include<string.h> 5 #define maxn 1000002
918110发布于 2018-03-22 - 来自专栏龙进的专栏
算法与数据结构之最大最小堆
·最小堆性质： 结点的键值都大于等于其父结点的键值。 满足最大堆性质的二叉堆叫做最大堆，满足最小堆性质的二叉堆叫做最小堆。 最大堆的根结点中存储着最大的元素，最小堆的根结点中存储着最小的元素。 node 2: key = 8, parent key = 7, left key = 2, right key = 3, node 3: key = 1, parent key = 7, node 4: ) max_Heapify(i); for(int i=1;i<=h;i++) cout<<" "<<nd[i]; cout<<endl; } 生成最小堆 我们只需要把上面的生成最大堆的代码稍加修改，就能改成生成最小堆的代码。
1.9K30编辑于 2022-10-31 - 来自专栏kalifaの日々
POJ2431-最优队列（最小堆）解法
这道题有一个坑，就是给出的加油站到终点的距离不一定是降序排列好了的。 所以得到input之后要先对数据进行排序。我直接用了#include<algorithm>下的sort函数，对pair<int,int>类型的输入进行排序，非基本类型的数据排序需要重写sort函数的第三个参数。 源代码 #include<queue> #include<iostream> #include<string> #include<vector> #include<algorithm> using namespace std;
87070发布于 2018-04-28 - 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Titan笔记
使用最小堆思想实现哈夫曼编解码
构建哈夫曼树的方式 假设有7个树（一个节点），其权重分别为1、2、3、4、5、6、7。 ? 找到两个权重最小的树1和2。 ? 1 和2 分别作为新树的左右子树，新树的根结点权重为1 2 =3。 剩下的树：3、3、4、5、6、7。 ? 再找到两个最小的树，分别是3和3构成新树，新树权重为6。剩下的树为：6、4、5、6、7。 ? 重复步骤2和3，直到只剩一棵树的时候，即为Huffman树。 下面描述下我实现哈夫曼编码的主要核心的几个部分： 构建哈夫曼树 构建哈夫曼树的第一步是建立最小堆：先读取用户输入的字符与其对应的权值，并将其无序插入到堆中，再根据权值，不断调整堆，使其变成为最小堆。 有了最小堆以后，就可以开始构建哈夫曼树了。整体思路是：先创建一个空的树的节点，再从刚刚创建好的最小堆中，取出两个最小节点，作为这个节点的左右分支。显然，这个节点为非叶节点。 重新建立哈夫曼树 --" << endl; cout << "-- 4. 进行编码 ----------" << endl; cout << "-- 5.
2.7K20发布于 2020-07-22 - 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。 = null){ logger.info("测试结果：{}", heap.poll()); } } } 测试结果 测试最小堆 10:30:59.242 堆排序算法，TopN的场景题，以及优先级队列是采用最小堆的性质去做的 堆的数据结构实现方式有哪些？ 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
21410编辑于 2025-12-18 - 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）
最小堆class MinHeap: def __init__(self): self.heap = [] def parent(self, i): return
2.9K64编辑于 2023-03-30 - 来自专栏Michael阿明学习之路
数据流的中位数（大小堆）
例如， [2,3,4] 的中位数是 3 [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 设计一个支持以下两种操作的数据结构： void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中 大小堆解题 参考我的博客 数据结构 堆（优先队列） 类似题目： LeetCode 480. 滑动窗口中位数（大小堆升级版+set实现） LeetCode 703.
71510发布于 2020-07-13 - 来自专栏掘金安东尼
大小堆解决【数据流中位数】问题，nice 图解~
更多精彩，请关注我的 算法专栏 (●'◡'●) 本篇带来利用大小堆解决“获取数据流的中位数”的问题。 题目： 中位数是有序列表中间的数。如果列表长度是偶数，中位数则是中间两个数的平均值。 例如， [2,3,4] 的中位数是 3 [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 设计一个支持以下两种操作的数据结构： void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中 根据只需获得中间数的想法，可以将数据分为左右两边，一边以最大堆的形式实现，可以快速获得左侧最大数， 另一边则以最小堆的形式实现。其中需要注意的一点就是左右侧数据的长度差不能超过1。 查找、插入和删除在平均和最坏情况下的时间复杂度都是 O(log n)； 图解：（图解来源-Maple） 动态维护一个最大堆和最小堆，最大堆存储一半数据，最小堆存储一半数据，维持最大堆的堆顶比最小堆的堆顶小 this.container[0]; return null; } } // 最大堆 this.A = new Heap(); // 最小堆
76510编辑于 2022-09-19 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。
61200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
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