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如醉如痴之最小堆
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。 ; // returns 4 kthLargest.add(5); // returns 5 kthLargest.add(10); // returns 5 kthLargest.add(9) 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）。 _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 重新开始向下遍历下一层节点 } else { break; // 如果符合堆的性质要求，则跳出循环 } } } 9.
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 - 来自专栏顶级程序员
GitHub 上 9 月份最火的开源项目
今天我们将继续介绍 GitHub 上 9 月份最受欢迎的 11 个开源项目，在这些项目中，你有在用或用过哪些呢？ 9 构建 iOS 和 Android 应用的框架 matcha https://github.com/gomatcha/matcha Star 2377 Matcha 是一款在基于 Go 构建 iOS
1.6K40发布于 2018-04-26 - 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... include<set> 3 using namespace std; 4 5 int main() 6 { 7 int n,k,i,temp; 8 char ss[2]; 9 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 id=ALDS1_9_B 在这个程序中，输入数据的格式和上一题一样 我们要实现把一棵完全二叉树变成一个最大堆。 ) 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
9种最经典的导航模式，APP开发必备
一、标签式导航 标签式导航又称为tab式导航，现在大多数app采取的主流形式，一般分为底部导航、顶部导航、底部和顶部双tab导航 1、底部标签导航 底部导航一般采用3-4个标签，最多不会超过5个，有更
5.4K90发布于 2018-02-28 - 来自专栏代码小技巧分享分析
分享9个最棒的代码片段资源网站
代码片段和代码库到处都有，如何找到自己需要的东西绝对是一个大问题，为了帮助大家更好的找到自己需要的代码，今天我们介绍9个非常不错的代码资源网站。
3.8K30发布于 2021-09-26 - 来自专栏BestSDK
2018年——人工智能9个最火热的风口
人工智能革命正在跨越技术商业化的临界点。截止目前，人工智能已在交通、城市服务、医疗、语音识别等诸多领域开始形成技术开放平台。作为一次划时代意义的技术革命，人工智能带来的商业变革正在渗入到各行各业，传统产业的转型不可避免。 人工智能认知差距存在：已走入平常生活 在另一阵营，包括扎克伯格、李开复、吴恩达等在内的多位人工智能业界和学界人士都表示人工智能对人类的生存威胁尚且遥远。这其中主要的争议就来源于对“人工智能”定义的区别。人工智能学家马斯克等人所述的人工智能，是指可以独立思考并解决问题，具有思维能力的“强人工
1.7K140发布于 2018-03-02 - 来自专栏Titan笔记
使用最小堆思想实现哈夫曼编解码
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。 weight; // 节点的权重 char ch; // 节点的数据 hfmTree left; // 节点右分支 hfmTree right; // 节点左分支 }; // 定义最小堆的结构 >size=0; heap->capacity=MAX_DATA; heap->data[0] = createNode('\0',INT_MIN); return heap; } // 构建最小堆
2.7K20发布于 2020-07-22 最简 Odoo 部署方法：Websoft9 企业应用托管平台
web soft9通过云原生应用模板 和 自动化运维工具，彻底解决传统部署痛点： 步骤 1：登录 Websoft9 控制台 注册账号 → 选择“Odoo 18 社区版” → 绑定云服务器（支持阿里云 步骤 2：创建数据库 Websoft9 控制台安装 Odoo 后，通过 "我的应用" 查看应用详情，在 "访问" 标签页中获取访问 URL，使用本地浏览器访问 URL，开始初始化：创建数据库 填写好所有参数
1.3K00编辑于 2025-04-25- 来自专栏python 自动化测试
自动化测试人最容易犯的9个错误
9.不执行探索性测试 自动化测试人员犯的常见错误之一是没有将探索性测试纳入他们的每周例行程序中。不要陷入只看脚本和预先编写的测试用例的漩涡中。
34840编辑于 2022-04-20 - 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 - 来自专栏Michael阿明学习之路
数据流的中位数（大小堆）
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 - 来自专栏算法channel
机器学习|海量数据求top K 之最小堆实现
02 — 最小堆实现思路 实现思路： 从海量数据中按照索引，选取前K个元素，建立一个小根堆； 遍历第K+1个元素， 若满足：这个元素不小于当前堆顶，则继续下一个遍历； 若满足：这个元素大于当前栈顶，则与堆顶元素交换 ，然后调整堆为最小堆 直到遍历结束 03 — 最小堆的python实现 class TopKByHeap(object): __k=0 __topk=None __bigdata +=str(item)+',' print(r+'\r') """ test following """ topkheap = TopKByHeap(bigdata=[6,4,-9,10,3,2,14,5,6,4,3,2,6,5,444,665,4,3 ],k=5) topk = topkheap.findTopK() 输出结果： 1th: -9,3,6,10,4, 2th: 2,3,6,10,4, 3th: 3,4,6,10,14, 4th: 4,5,6,10,14
1.2K60发布于 2018-04-02
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