下面是golang实现的简单优先队列,参考信息可以查看https://golang.org/pkg/container/heap/或者https://golang.google.cn/pkg/container/heap/,后面这个网址也是官方提供的网址,关于这个网页的说明,可以参考https://blog.golang.org/hello-china. package queue import "container/heap" // QItem 表示存储到这个队列中需要实现的接口 t

优先队列及堆排序 堆排序(Heap Sort)由威尔士-加拿大计算机科学家J. W. J. Williams在1964年发明,它利用了二叉堆(A binary heap)的性质实现了排序,并证明了二叉堆数据结构的可用性.同年,美国籍计算机科学家R. W. Floyd在其树排序研究的基础上,发布了一个改进的更好的原地排序的堆排序版本. 堆排序属于选择类排序算法. 一.优先队列 优先队列是一种能完成以下任务的队列:插入一个数值,取出最小或最大的数值(获取数值,并且删除). 优先队列可以用二叉树来实现

参考博客:https://studygolang.com/articles/13173 基本类型排序 package main import ( "fmt" "sort" ) func main() { intList := [], , , , , , , , , } floatList := []float64{4.2, 5.9, 12.3, 10.0, 50.4, 99.9, 31.4, 27.81828, 3.14} stringList := []strin

引入 在实际应用中,我们经常需要从一组对象中查找最大值或最小值.当然我们可以每次都先排序,然后再进行查找,但是这种做法效率很低.哪么有没有一种特殊的数据结构,可以高效率的实现我们的需求呢,答案就是堆(heap) 堆分为最小堆和最大堆,它们的性质相似,我们以最小堆为例子. 最小堆 举例 如上图所示,就为一个最小堆. 特性 是一棵完全二叉树 如果一颗二叉树的任何结点,或者是树叶,或者左右子树均非空,则这棵二叉树称做满二叉树(full binary tree) 如果一颗二叉树最多只有最下面的两层结点度

堆排序 使用优先队列-最小/最大堆可实现. 优先队列 优先队列是一种能完成以下任务的队列:插入一个数值,取出最小的数值(获取数值,并且删除).优先队列可以用二叉树来实现,我们称这种为二叉堆. 最小堆 最小堆是二叉堆的一种,是一颗完全二叉树(一种平衡树), 其特点是父节点的键值总是小于或者等于子节点. 实现细节(两个操作): push:向堆中插入数据时,首先在堆的末尾插入数据,然后不断向上提升,直到没有大小颠倒时. pop:从堆中删除最小值时首先把最后一个值复制到根节点上,并且删除最后一个数值.然

学习golang难免需要分析源码包中一些实现,下面就来说说container/heap包的源码 heap的实现使用到了小根堆,下面先对堆做个简单说明 1. 堆概念 堆是一种经过排序的完全二叉树,其中任一非终端节点的数据值均不大于(或不小于)其左孩子和右孩子节点的值. 最大堆和最小堆是二叉堆的两种形式. 最大堆:根结点的键值是所有堆结点键值中最大者. 最小堆:根结点的键值是所有堆结点键值中最小者. 2. heap 树的最小元素在根部,为index 0. heap包对任意实现了heap接口的类型提供

设计一个找到数据流中第K大元素的类(class).注意是排序后的第K大元素,不是第K个不同的元素. 你的 KthLargest 类需要一个同时接收整数 k 和整数数组nums 的构造器,它包含数据流中的初始元素.每次调用 KthLargest.add,返回当前数据流中第K大的元素. ; ,,,]; KthLargest kthLargest = , arr); kthLargest.add(); // returns 4 kthLargest.add(); // returns 5 kthLar

实验二  动态高优先权优先调度 实验内容 模拟实现动态高优先权优先(若数值越大优先权越高,每运行一个时间单位优先权-n,若数值越小优先权越高,没运行一个时间单位优先权+n),具体如下: 设置进程体:进程名,进程的到达时间,服务时间,初始优先权,进程状态(W——等待,R——运行,F——完成),进程间的链接指针 进程初始化:由用户输入进程名.服务时间.初始优先权进行初始化,同时,初始化进程的状态为W. 显示函数:在进程调度前.调度中和调度后进行显示. 排序函数:对就绪状态的进程按照优先权排序.优先权

快速排序 快速排序是一种分治策略的排序算法,是由英国计算机科学家Tony Hoare发明的, 该算法被发布在1961年的Communications of the ACM 国际计算机学会月刊. 注:ACM = Association for Computing Machinery,国际计算机学会,世界性的计算机从业员专业组织,创立于1947年,是世界上第一个科学性及教育性计算机学会. 快速排序是对冒泡排序的一种改进,也属于交换类的排序算法. 一.算法介绍 快速排序通过一趟排序将要排序的数据分割成

数据结构和算法在计算机科学里,有非常重要的地位.此系列文章尝试使用 Golang 编程语言来实现各种数据结构和算法,并且适当进行算法分析. 我们会先简单学习一下Golang,然后进入计算机程序世界的第一个大门. 简单入门Golang 我们只学Golang语言的一个子集,足以开展接下来数据结构和算法的实现即可. 一.前言 Golang语言是谷歌Google公司在2007年启动,并在2009年正式发布并开源的高级编程语言.开源地址:https://github.com/golang/go,官网地址:

包.变量和函数 一.举个例子 现在我们来建立一个完整的程序main.go: // Golang程序入口的包名必须为 main package main // import "golang" // 导入其他地方的包,包通过 go mod 机制寻找 import ( "fmt" "golang/diy" ) // init函数在main函数之前执行 func init() { // 声明并初始化三个值 var i, j, k = 1, 2, 3 //

流程控制语句 计算机编程语言中,流程控制语句很重要,可以让机器知道什么时候做什么事,做几次.主要有条件和循环语句. Golang只有一种循环:for,只有一种判断:if,还有一种特殊的switch条件选择语句. 一.条件语句 举个例子: // 判断语句 if a > 0 { fmt.Println("a>0") } else { fmt.Println("a<=0") } 当a > 0时打印a>0,否则打印a<=0.其中条件a &

结构体和方法 一.值,指针和引用 我们现在有一段程序: package main import "fmt" func main() { // a,b 是一个值 a := 5 b := 6 fmt.Println("a的值:", a) // 指针变量 c 存储的是变量 a 的内存地址 c := &a fmt.Println("a的内存地址:", c) // 指针变量不允许直接赋值,需要使用 * 获取引用 //c = 4 // 将指针变量 c

接口 在Golang世界中,有一种叫interface的东西,很是神奇. 一.数据类型 interface{} 如果你事前并不知道变量是哪种数据类型,不知道它是整数还是字符串,但是你还是想要使用它. Golang就产生了名为interface{}的数据类型,表示并不知道它是什么类型.举例子: package main import ( "fmt" "reflect" ) func print(i interface{}) { fmt.Println(i) } fun

并发.协程和信道 Golang语言提供了go关键字,以及名为chan的数据类型,以及一些标准库的并发锁等,我们将会简单介绍一下并发的一些概念,然后学习这些Golang特征知识. 一.并发介绍 我们写程序时,可能会读取一个几千兆的日志,读磁盘可能需要读几十秒钟,我们不可能一直等他,因为虽然磁盘IO繁忙,但是处理器CPU很空闲,我们可以并发地开另一条路去处理其他逻辑. 在操作系统层面,出现了多进程和多线程的概念.一个处理器会在一个时间片里比如20纳秒执行一个进程,当时间片用完了或者发生了中断比如进程

使用标准库 一.避免重复造轮子 官方提供了很多库给我们用,是封装好的轮子,比如包fmt,我们多次使用它来打印数据. 我们可以查看到其里面的实现: package fmt func Println(a ...interface{}) (n int, err error) { return Fprintln(os.Stdout, a...) } func Printf(format string, a ...interface{}) (n int, err error) { return Fprin

基础知识 学习数据结构和算法.我们要知道一些基础的知识. 一.什么是算法 算法(英文algorithm)这个词在中文里面博大精深,表示算账的方法,也可以表示运筹帷幄的计谋等.在计算机科技里,它表示什么呢? 计算机,顾名思义是用来计算的机器.算法在计算机科学中可以描述为:计算机接收一个输入指令,然后进行一个过程处理,最后输出计算的结果. 这种输入-过程处理-输出,用人类的行为模式,很容易理解,比如妈妈让小明去打酱油,打酱油的命令是输入,小明发现小区周边有5家店有酱油出售,娟娟超市是离家最近的,而子

分治法和递归 在计算机科学中,分治法是一种很重要的算法. 字面上的解释是分而治之,就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题. 直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并. 分治法一般使用递归来求问题的解. 一.递归 递归就是不断地调用函数本身. 比如我们求阶乘1 * 2 * 3 * 4 * 5 *...* N: package main import "fmt" func Rescuvie(n int) int { if n == 0 { return

算法复杂度及渐进符号 一.算法复杂度 首先每个程序运行过程中,都要占用一定的计算机资源,比如内存,磁盘等,这些是空间,计算过程中需要判断,循环执行某些逻辑,周而反复,这些是时间. 那么一个算法有多好,多快,怎么衡量一个算法的好坏?所以,计算机科学在算法分析过程中,提出了算法复杂度理论,这套理论可以量化算法的效率,以此作为标准,方便我们能衡量到底选择哪一种算法. 复杂度有两个维度:时间和空间. 我们说,一个实现了某算法的程序: 如果计算的速度越快,那么这个算法时间复杂度越低. 如果占用的计算资源越

算法复杂度主方法 有时候,我们要评估一个算法的复杂度,但是算法被分散为几个递归的子问题,这样评估起来很难,有一个数学公式可以很快地评估出来. 一.复杂度主方法 主方法,也可以叫主定理.对于那些用分治法,有递推关系式的算法,可以很快求出其复杂度. 定义如下: 如果对证明感兴趣的可以翻阅书籍:<算法导论>.如果觉得太难思考,可以跳过该节. 由于主定理的公式十分复杂,所以这里有一种比较简化的版本来计算: 二.举例 二分搜索,每次问题规模减半,只查一个数,递推过程之外的查找复杂度为O(1),递推运算时