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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。 你晕了没，是不是有点绕~~ 我们一起来看一下这道简单题，通过最小堆来实现。 由于这次问题，中文网站上没有，所有就在英文网站上。英文弱的克服一下，后面来大概说明一下意思。 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）。 将当前节点设为需要调整的节点，重新开始向上遍历下一层节点 } else { break; } } } 7. _size); // 调整堆的性质以满足堆的要求 hp->_size++; // 堆的元素个数自增 } 8.堆的向下调整函数 // 向下调整函数，调整堆的性质以保证满足堆的性质要求（最大堆或最小堆
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
在oncreate的时候加入如下代码段即可保证该运行程序有足够的内存了： int CWJ_HEAP_SIZE = 10 * 1024 * 1024; //10M的内存 VMRuntime.getRuntime().setMinimumHeapSize(CWJ_HEAP_SIZE); 别忘了导入包： import dalvik.system.VMRuntime; 深层理解，进入andorid源码内部： 当应用程序分配内存时，会调用到dalvik/vm/alloc/HeapSource.c中的
1.6K60发布于 2018-01-29 - 来自专栏华章科技
大数据7大最奇特应用
下面盘点了7个最有趣、最独特的大数据应用，以及它们可能对我们的生活产生的影响。 1.大数据广告牌 户外营销公司Route正使用大数据在广告牌、长椅以及公交车两侧的广告空间上设定定价模式。 7.大数据胸罩 True&Co网站正利用大数据帮助女性寻找号码更合适的胸罩。统计数据显示，大多数女性都戴错了胸罩的号码，为此这家网站试图帮助解决这个问 题。
94310发布于 2018-08-13 - 来自专栏ml
HDUOJ----4006The kth great number(最小堆...)
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 6 int heap[maxn],n,k; 7 void change(int *a ,int *b){ 8 *a^=*b , *b^=*a, *a^=*b; 9 } 10 void
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。 id=ALDS1_9_A 题目编号是 ALDS1_9_A 样例输入 5 7 8 1 2 3 样例输出 node 1: key = 7, left key = 8, right key = 1, 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IT大咖说
7 大最致命的云安全盲点
网络安全面临的许多重大挑战都与安全可见性相关，本文介绍了导致这些可见性问题的一些最致命的云安全盲点。 当下在提供 IT 服务的方面，云计算正从一个可选项进化为事实上的标准选项。 下面是导致这些可见性问题的一些最致命的云安全盲点。 根据最近的《2019 年云安全报告》显示，大约有 40% 的组织表示，云平台配置不当是他们最担心的网络安全问题。 ? 七、取证和威胁追踪遥测技术 目前安全团队正在抗争的一些最致命的云安全盲点，与取证和威胁追踪遥测技术相关。
1.2K20发布于 2019-09-17 - 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 - 来自专栏程序员的成长之路
StackOverflow 上面最流行的 7 个 Java 问题！
这篇文章是在我们审阅了StackOverflow上最流行的Java问题以及答案后从中挑出来的。即使你是一个有丰富经验的开发者，也能从中学到不少东西。 其中一个最流行的问题是：什么是NullPointerException，我该怎么处理它？对此，我们并没有感到惊讶，因为这个问题也是在生产环境的Java应用中排名第一的异常。
55631发布于 2020-06-30 - 来自专栏企鹅号快讯
世界最奇葩的7款机器人
该公司研发的机器人Autonomous Tractor不是最精致，但是非常有用。其实，它就是一部全自动拖拉机，什么农活都能干，几乎无需人工干预。 T-pod 近三年来，越来越多的机械制造公司都在尝试开发完全自动化的无人驾驶卡车， T-pod项目就是其中之一，同时也是最被看好的无人驾驶卡车项目。 7.家用机器人 当然，目前开发生产最多的还是“家用”机器人。最常见的是机器人清洁工，不过，最近市场上还出现了能做饭、看家、娱乐和操作家用电器的机器人。
80480发布于 2018-01-23 - 来自专栏路人甲Java
StackOverflow 上面最流行的 7 个 Java 问题！
这篇文章是在我们审阅了StackOverflow上最流行的Java问题以及答案后从中挑出来的。即使你是一个有丰富经验的开发者，也能从中学到不少东西。 其中一个最流行的问题是：什么是NullPointerException，我该怎么处理它？对此，我们并没有感到惊讶，因为这个问题也是在生产环境的Java应用中排名第一的异常。
65931发布于 2020-06-30 - 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。 然后将这个节点再插入最小堆，重复此步骤直至原堆中的元素都被处理了即可结束。 取出树根节点(也就是堆顶节点)，即可作为哈夫曼树的开始树根。
2.7K20发布于 2020-07-22 - 来自专栏PPV课数据科学社区
大数据专家：大数据7大最奇特应用
近来，我盘点了7个最有趣、最独特的大数据应用，以及它们可能对我们的生活产生的影响。 1.大数据广告牌 户外营销公司Route正使用大数据在广告牌、长椅以及公交车两侧的广告空间上设定定价模式。 7.大数据胸罩 True&Co 网站正利用大数据帮助女性寻找号码更合适的胸罩。统计数据显示，大多数女性都戴错了胸罩的号码，为此这家网站试图帮助解决这个问题。 ___________________ PPV课其他精彩文章： 1、回复“干货”查看干货 数据分析师完整知识结构 2、回复“答案”查看大数据Hadoop面试笔试题及答案 3、回复“设计”查看这是我见过最逆天的设计 知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、
1.2K50发布于 2018-04-20 - 来自专栏明明如月的技术专栏
提高 API 性能的 7 种最流行的方法
常见 API 性能优化的 7 中方法 缓存 连接池 避免N+1问题 分页 JSON序列化 有效载荷压缩 异步日志记录 缓存 缓存是提升API性能的一种有效方法。
65001编辑于 2024-05-24 - 来自专栏陈哥聊测试
代码历史上最昂贵的 7 个错误
本文带大家看看迄今为止历史上因程序错误而带来后果最为昂贵的 7 个错误。 水手 1号：1850 万美元 2.png 水手1号事件，也被称为人类历史上最昂贵的连字符，是美国宇航局的另一个失误，虽然很小，但导致公司损失了数百万美元。 水手 1 号于 1962 年 7 月 22 日上午 9 点 21 分发射，距离发射不到 5 分钟，任务被迫中止；人类历史上最具历史意义的一次飞行坠毁于地面，而这只是因为数学代码中的一个小错误。 奔腾处理器漏洞：4.75 亿美元 4.png Pentium FDIV 漏洞是最著名、或者说是最臭名昭著的英特尔微处理器漏洞。 千年虫：5000 亿美元 7.jpg 一位数能带来什么危害？早在 1999 年，它就耗资 5000 亿美元。Y2K 错误，也称为千禧年错误，是一种计算机缺陷。
82120编辑于 2022-05-05 - 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。 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
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