堆:实质是一颗完全二叉树,最大堆的特点:父节点值均大于子节点:最小堆的父节点值均小于子节点: 一般使用连续内存存储堆内的值,因而可以根据当前节点的索引值推断子节点的索引值: 节点i的父节点为(i-1)/2: 节点j的左子结点:j * 2 + 1; 节点j的右子结点:j * 2 + 2; 以下代码实现了最大堆最小堆,当比较函数使用std::greater,得到最大堆,当比较函数使用std::less得到最小堆: 代码及测试用例如下: //最大最小堆 //MaxMinHeap.h #pragma o

TopK问题是指从大量数据(源数据)中获取最大(或最小)的K个数据. TopK问题是个很常见的问题:例如学校要从全校学生中找到成绩最高的500名学生,再例如某搜索引擎要统计每天的100条搜索次数最多的关键词. 对于这个问题,解决方法有很多: 方法一:对源数据中所有数据进行排序,取出前K个数据,就是TopK. 但是当数据量很大时,只需要k个最大的数,整体排序很耗时,效率不高. 方法二:维护一个K长度的数组a[],先读取源数据中的前K个放入数组,对该数组进行升序排序,再依次读取源数据第K个以后的数据

topK问题是指从大量数据中获取最大(或最小)的k个数,比如从全校学生中寻找成绩最高的500名学生等等. 本问题可采用小根堆解决.思路是先把源数据中的前k个数放入堆中,然后构建堆,使其保持堆序(可以简单的看成k次insert操作).然后从源数据中的第k个数据之后的每个元素与堆的根节点(小根堆得root是最小的)比较,如果小于root,那么直接pass;如果大于,则执行headp.deleteMin,然后把该元素插入堆中并再次保持堆序.保持堆序需要涉及上滤与下滤的过程. 样例为: object M

Description Our Black Box represents a primitive database. It can save an integer array and has a special i variable. At the initial moment Black Box is empty and i equals 0. This Black Box processes a sequence of commands (transactions). There are t

传送门 Description 给你n个整数,请按从大到小的顺序输出其中前m大的数. Input 每组测试数据有两行,第一行有两个数n,m(0<n,m<1000000),第二行包含n个各不相同,且都处于区间[-500000,500000]的整数. Output 对每组测试数据按从大到小的顺序输出前m大的数. Sample Input 5 3 3 -35 92 213 -644 Sample Output 213 92 3 1.使用内建sort函数 #include<iostream>

Heaps PAT-1147 #include<iostream> #include<cstring> #include<string> #include<algorithm> #include<cstdio> #include<sstream> #include<set> #include<map> #include<cmath> #include<vector> #include&l

#include<iostream>#include<vector>#include<math.h>#include<string>#include<algorithm>using namespace std;#include<map>#include<stack>#include<unordered_set>#include<string.h>#include<queue>struct

Google面试题 股市上一个股票的价格从开市开始是不停的变化的,需要开发一个系统,给定一个股票,它能实时显示从开市到当前时间的这个股票的价格的中位数(中值). SOLUTION 1: 1.维持两个heap,一个是最小堆,一个是最大堆. 2.一直使maxHeap的size大于minHeap. 3. 当两边size相同时,比较新插入的value,如果它大于minHeap的最大值,把它插入到minHeap.并且把minHeap的最小值移动到maxHeap. ...具体看代码 /***********

STL中的set和multiset基于红黑树实现,默认排序为从小到大. 定义三个multiset实例,进行测试: multiset<int, greater<int>> greadterSet; multiset<int, less<int>> lessSet; multiset<int> defaultSet; ; i < ; i++) { )); greadterSet.insert(v); lessSet.insert(v); def

题目: 链接:https://leetcode-cn.com/problems/ipo/submissions/ 假设 力扣(LeetCode)即将开始其 IPO.为了以更高的价格将股票卖给风险投资公司,力扣 希望在 IPO 之前开展一些项目以增加其资本. 由于资源有限,它只能在 IPO 之前完成最多 k 个不同的项目.帮助 力扣 设计完成最多 k 个不同项目后得到最大总资本的方式. 给定若干个项目.对于每个项目 i,它都有一个纯利润 Pi,并且需要最小的资本 Ci 来启动相应的项目.最初,你有

作者:Grey 原文地址: 使用加强堆结构解决topK问题 题目描述 LintCode 550 · Top K Frequent Words II 思路 由于要统计每个字符串的次数,以及字典序,所以,我们需要把用户每次add的字符串封装成一个对象,这个对象中包括了这个字符串和这个字符串出现的次数.

听说有一种最小(大)堆,不限于是完全二叉树,而是完全D叉树,名为D-ary Heap(http://en.wikipedia.org/wiki/D-ary_heap).D可以是1,2,3,4,100,对于优先队列该有的功能都没有问题. 动手写一个D-ary Heap,应该不难.简单起见,不考虑像STL一样通过template传入Comp类,下面的实现要求T类型重载了operator <和operator >. template<class T> class DaryHeap { s

转自:AIfred 事实证明外排序的效率主要依赖于磁盘,归并阶段采用K路归并可以显著减少IO量,最小堆并行k路归并,效率倍增. 二路归并的思路会导致非常多冗余的磁盘访问,两组两组合并确定的是当前的相对位置并不能一次确定最终的位置. K路归并,每一轮归并直接确定的是最终的位置,不用重复访问,减少IO.该排序算法需要对每个整数做2次磁盘读和2次磁盘写. 摘自维基百科: 外排序的一个例子是外归并排序(External merge sort),它读入一些能放在内存内的数据量,在内存中排序后输出为一个顺串

在处理大量数据的时候,有时候往往需要找出Top前几的数据,这时候如果直接对数据进行排序,在处理海量数据的时候往往就是不可行的了,而且在排序最好的时间复杂度为nlogn,当n远大于需要获取到的数据的时候,时间复杂度就显得过高. 使用最小堆或者最大堆可以很好地解决Top大问题或者Top小问题. Top大问题解决思路:使用一个固定大小的最小堆,当堆满后,每次添加数据的时候与堆顶元素比较,若小于堆顶元素,则舍弃,若大于堆顶元素,则删除堆顶元素,添加新增元素,对堆进行重新排序. Top小问题解决思路:使用

转载:https://www.cnblogs.com/lifegoesonitself/p/3391741.html PriorityQueue是从JDK1.5开始提供的新的数据结构接口,它是一种基于优先级堆的极大优先级队列.优先级队列是不同于先进先出队列的另一种队列.每次从队列中取出的是具有最高优先权的元素.如果不提供Comparator的话,优先队列中元素默认按自然顺序排列,也就是数字默认是小的在队列头,字符串则按字典序排列(参阅 Comparable),也可以根据 Comparator 来

  摘于:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/135085 目录:[ - ] 1.认识 PriorityQueue 2.应用:求 Top K 大/小 的元素 3.PriorityQueue  在 hadoop 中的应用: 4.REF: 1.认识 PriorityQueue PriorityQueue是从JDK1.5开始提供的新的数据结构接口,它是一种基于优先级堆的极大优先级队列.优先级队列是不同于先进先出队列的另一种队列.每次从队列中取出的是具有最高优先权

今天看Python CookBook中关于“求list中最大(最小)的N个元素”的内容,介绍了直接使用python的heapq模块的nlargest和nsmallest函数的解决方式,记得学习数据结构的时候有个堆排序算法,所以顺便研究了一下“堆”结构(这里特指二叉堆). 概念 所谓二叉堆(binary heap)实际上就是一颗特殊的完全二叉树,其特殊性在于: 二叉树中所有的父节点的值都不大于/不小于其子节点: 根节点的值必定是所有节点中最小/最大的. 父节点值不大于子节点且根节点值最小称为最小堆

上次用Java实现了最大堆的封装,这次就来写一下最小堆的实现吧 插入函数的思路: 向堆中插入元素有两种情况,一种是堆为空,那么就让插入值作为根节点即可:另一种是堆不为空,那么此时就要进行判断当前节点与其父节点的大小关系比较.此时仍有两种情况,一种是当前节点大于父节点,这样正是我们所希望的:另一种是当前节点的值小于父节点,那么就要将二者的值进行调换,然后记得更新当前节点为原来父节点的位置,而父节点的位置同样需要更新(循环正常终止的时候说明已经到了根节点,此时最小值必定为根节点) bool Inse

TOP-K问题是面试高频题目,即在海量数据中找出最大(或最小的前k个数据),隐含条件就是内存不够容纳所有数据,所以把数据一次性读入内存,排序,再取前k条结果是不现实的. 下面我们用简单的Java8代码去解决TOP-K问题.为了使主要的逻辑更加清晰,去掉了一些如参数合法性检查等非关键代码. PriorityQueue(优先队列)是JDK1.5开始提供的,主要作者包括大名鼎鼎的纽约大学教授Doug Lea,他也是Java JUC包的鼻祖哦. PriorityQueue相当于一个堆(默认为小根堆,如果

前言:最近在开发一个功能:动态展示的订单数量排名前10的城市,这是一个典型的Top-k问题,其中k=10,也就是说找到一个集合中的前10名.实际生活中Top-K的问题非常广泛,比如:微博热搜的前100名.抖音直播的小时榜前50名.百度热搜的前10条.博客园点赞最多的blog前10名,等等如何解决这类问题呢?初步的想法是将这个数据集合排序,然后直接取前K个返回.这样解法可以,但是会存在一个问题:排序了很多不需要去排序的数据,时间复杂度过高.假设有数据100万,对这个集合进行排序需要很长的时间,即便