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

测试代码: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; namespace HeapSort { class Program { static void Main(string[] args) { var arr = new int[] { 10, 7, 5 ,1,2,5}; List<int> src = new List<int>(arr); Heap

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

OJ5.2很简单,使用priority_queue实现了最小堆竟然都过了OJ……每次遇到relax的问题时都简单粗暴地重新push进一个节点…… 然而正确的实现应该是下面这样的吧,关键在于swap堆中元素时使用pos数组存储改变位置后的编号为k的节点对应在堆中的位置.下面这种实现也很简单,d,v,p均存储在堆中,只有pos指明位置.源代码作者很聪明>_< #include <stdio.h> #define MAXN 1200 #define MAXM 1200000 #defin

libevent,一个非常好的c的网络库,最近开始学习并分析下,做个记录.源码选用的1.4版本.因为感觉这版的代码比较精简,也没有太多宏定义,个人感觉适合学习原理. 从哪里开始呢,我选择从一些最简单的基础的东西开始,由简入繁. 今天就带来libevent的最小堆生成,体会下libevent作者如何实现最小堆的.最小堆用在libevent的时间管理上,来计算是否超时. 最小堆: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其左子节点和右子节点的值. 1.min_heap_shift

在讲解PriorityQueue之前,需要先熟悉一个有序数据结构:最小堆. 最小堆是一种经过排序的完全二叉树,其中任一非终端节点数值均不大于其左孩子和右孩子节点的值. 可以得出结论,如果一棵二叉树满足最小堆的要求,那么,堆顶(根节点)也就是整个序列的最小元素. 最小堆的例子如下图所示:

感谢:http://blog.csdn.net/mishifangxiangdefeng/article/details/7668486 声明:供自己学习之便而收集整理 题目:请给出一个时间为O(nlgk).用来将k个已排序链表合成一个排序链表算法.此处n为所有输入链表中元素的总数.(提示:用一个最小堆来做k路合并) 算法: step1:取每个链表的第一个元素,构造成一个含有k个元素的堆 step2:把根结点的值记入排序结果中. step3:判断根结点所在的链表,若该链表为空,则go to st

二叉堆(以最小堆为例),其具有结构性质和堆序性质结构性质: 堆是一棵完全的二叉树,一颗高为h的完全二叉树有2^h到2^h-1个节点,高度为log N            而且该结构可以很容易的使用数组来表示:对于数组中任一位置i上的元素,其左儿子在位置2i上,右儿子在2i+1,其父节点在[x/2]处堆序性质:在一个堆中,对于每一个节点X,X的父亲中的关键字小于或等于X中的关键字          也就是说:最小元总可以在根处找到 主要的操作为插入和删除: 以数组存储为例,算法在代码中体现: /

最小堆实现优先队列:Python实现 堆是一种数据结构,因为Heapsort而被提出.除了堆排序,“堆”这种数据结构还可以用于优先队列的实现. 堆首先是一个完全二叉树:它除了最底层之外,树的每一层的都是满的,且最底层中的节点处于左边,相互之间没有“跳变”:其次,堆有次序属性:每个节点中的数据项都大于或者等于其子女的数据项(如果是记录,则这些记录中的某个关键域必须满足这一属性). 当然,这是指大顶堆,小顶堆则是父节点比子节点都要小. 所谓队列,就是一个FIFO表(first in, first o

前言 最近基于huffman编码和最小堆排序算法实现了一个压缩.解压缩的小程序.其源代码已经上传到github上面: Jcompress下载地址 .在本人的github上面有一个叫Utility的repository,该分类下面有一个名为Jcompress的目录便是本文所述的压缩.解压缩小程序的源代码.后续会在Utility下面增加其他一些实用的小程序,比如基于socket的文件断点下载小程序等等.如果你读了此文觉得还不错,不防给笔者的github点个star, 哈哈.在正式介绍Jcompres

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

// 文件中有通过QT实现的界面#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> typedef struct HNode *Heap; /* 堆的类型定义 */ typedef struct SData myData; typedef struct SData *HuffmanTree; typedef struct Ans SAns; struct Ans // 存储最终结果 { char ch;

The kth great number Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65768/65768 K (Java/Others)Total Submission(s): 6020    Accepted Submission(s): 2436 Problem Description Xiao Ming and Xiao Bao are playing a simple Numbers game. In a round

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

什么是栈(Stack)? 栈(stack)是一种采用后进先出(LIFO,last in first out)策略的抽象数据结构.比如物流装车,后装的货物先卸,先转的货物后卸.栈在数据结构中的地位很重要,在算法中的应用也很多,比如用于非递归的遍历二叉树,计算逆波兰表达式,等等. 栈一般用一个存储结构(常用数组,偶见链表),存储元素.并用一个指针记录栈顶位置.栈底位置则是指栈中元素数量为0时的栈顶位置,也即栈开始的位置.栈的主要操作: push(),将新的元素压入栈顶,同时栈顶上升. pop(),将

#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

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

在前一篇文章中,我们给出了感知器和逻辑回归的求解,还将SVM算法的求解推导到了最后一步,在这篇文章里面,我们将给出最后一步的求解.也就是我们接下来要介绍的序列最小最优化算法. 序列最小最优化算法(SMO): 首先回顾一下.我们使用广义拉格朗日函数,将目标函数和限制条件写到一起,然后证明了原始问题能够转化成对偶问题来求解.并且使用KKT条件将对偶问题化简,得到下面的问题(以非线性可分SVM的研究问题作为例子,求解): $\max \limits_{a} \ -\frac{1}{2}\sum_{i=

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 /***********

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