参考 堆排序中两种建堆方法的比较 第一种方法HeapInsert 它可以假定我们事先不知道有多少个元素,通过不断往堆里面插入元素进行调整来构建堆. 它的大致步骤如下: 首先增加堆的长度,在最末尾的地方加入最新插入的元素. 比较当前元素和它的父结点值,如果比父结点值大,则交换两个元素,否则返回. 重复步骤2. 这种插入建堆的时间复杂度是O(NlogN) 第二种方法Heapify 从最后一个非叶子节点一直到根结点进行堆化的调整.如果当前节点小于某个自己的孩子节点(大根堆中),那么当前节点和这个孩子交

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.

Libheap是一个用于在Linux平台上分析glibc堆结构的GDB调试脚本,使用Python语言编写.         安装 Glibc安装 尽管Libheap不要求glibc使用GDB调试支持和符号进行编译,但是如果用户使用的话,也不会影响它的功能.已经有很多手动构建Glibc的指导说明,目前最合适的一个: Devpit – Building GLIBC Fedora上使用了以下简单的方法实现了该方法: debuginfo-install glibc 使用该命令,系统会自动安装并设置调试G

之前的文章中,我们有介绍过动态数组ArrayList,双向队列LinkedList,键值对集合HashMap,树集TreeMap.他们都各自有各自的优点,ArrayList动态扩容,数组实现查询非常快但要求连续内存空间,双向队列LinkedList不需要像ArrayList一样创建连续的内存空间,它以链表的形式连接各个节点,但是查询搜索效率极低.HashMap存放键值对,内部使用数组加链表实现,检索快但是由于键是按照Hash值存储的,所以无序,在某些情况下不合适.TreeMap使用优化了的排序二

一.前言 之前用java实现堆结构,一直用的优先队列,但是在实际的面试中,可能会要求用数组实现,所以还是用java老老实实的实现一遍堆结构吧. 二.概念 堆,有两种形式,一种是大根堆,另一种是小根堆.堆,一般是二叉树,这个概念当然也可以扩展到k叉树.大根堆指的是根节点的值要大于左子树和右子树所有节点值,堆的子树也是堆.小根堆的概念同理可知. 三.实现过程 堆的形式是一棵树,但是我们可以用数组来实现它,父节点和孩子节点的父子关系通过数组下标来确定. 它的左右孩子节点和父节点的位置,如上图所示. 在

[pwn]学pwn日记(堆结构学习) 1.什么是堆? 堆是下图中绿色的部分,而它上面的橙色部分则是堆管理器 我们都知道栈的从高内存向低内存扩展的,而堆是相反的,它是由低内存向高内存扩展的 堆管理器的作用,充当一个中间人的作用.管理从操作系统中申请来的物理内存,如果有用户需要,就提供给他. 2.了解堆管理器 注意:linux使用glibc 这里有两种申请内存的系统调用: brk mmap 第一种brk,是将heap下方的data段(bss属于data段),向上扩展申请的内存. 第二种mmap,其实

eclipse启动优化,终于不那么卡了! 网上找了好多都是myEclipse的优化的,跟eclipse有点区别,找了很多方法还是不能让这个eclipse(Version: Kepler Release)快起来,太费事了,终于给俺找到一个挺好用的方法,转来的. 首先了解下JVM中几个相关的概念:Xms:最小堆大小Xmx:最大堆大小Xmn:年轻代堆大小Xss:每个线程的堆大小PermSize:初始持久代大小MaxPermSize:最大持久代大小一般Xms.Xmx设置相同,PermSize.MaxPe

Python 二叉堆(binary heap) 二叉堆是一种特殊的堆,二叉堆是完全二叉树或者是近似完全二叉树.二叉堆满足堆特性:父节点的键值总是保持固定的序关系于任何一个子节点的键值,且每个节点的左子树和右子树都是一个二叉堆. 当父节点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值时为最大堆. 当父节点的键值总是小于或等于任何一个子节点的键值时为最小堆. 二叉堆的存储 二叉堆一般用数组来表示.如果根节点在数组中的位置是1,第n个位置的子节点分别在2n和 2n+1.因此,第1个位置的子节点在2和3,第2

堆的概念 优先队列(priority queue)是一种特殊的队列,取出元素的顺序是按照元素的优先权(关键字)大小,而不是进入队列的顺序,堆就是一种优先队列的实现.堆一般是由数组实现的,逻辑上堆可以被看做一个完全二叉树(除底层元素外是完全充满的,且底层元素是从左到右排列的). 堆分为最大堆和最小堆,最大堆是指每个根结点的值大于左右孩子的节点值,最小堆则是根结点的值小于左右孩子的值. 下面就开始用python实现一个小根堆. 最小堆的实现 堆的架构: 堆的核心操作就是插入和删除堆顶元素,除了这些还

题目题解:http://blog.csdn.net/xu12110501127/article/details/9199335 有关博客:http://www.360doc.com/content/10/1118/16/963301_70454649.shtml 优先队列不错的博客. priority_queue 对于基本类型的使用方法相对简单.他的模板声明带有三个参数,priority_queue<Type, Container, Functional>Type 为数据类型, Contain

JVM内存结构和垃圾回收一.JVM垃圾收集算法1.引用计数算法 每个对象有一个引用计数属性,新增一个引用时计数加1,引用释放时计数减1,计数为0时可以回收. 此方法简单,无法解决对象互相循环引用的问题,还有一个问题是如何解决精准计数.2.根搜索算法 从GC Root开始向下搜索,搜索所走过的路径称为引用链,当一个对象到GC Root没有任何引用链相连时, 则证明此对象是不可用的,不可达对象.在java语言中,GC Root包括: 虚拟机栈中引用的对象 方法区中类静态属性实体引用的对象 方法区中常

前段时间开发的一个后端C模块上线后,线上出core,初始时,因为訪问压力不大,所以崩溃是上线3天左右出现的.当时用gdb跟进调用堆栈并检查源代码,发现出core位置的代码沒有啥问题.因为当时开发任务较重,且该模块不保存状态(崩溃重新启动不影响对外服务),所以沒有深入跟进.后来随着client版本号逐渐放量导致訪问压力上升,噩梦開始了... 该模块会不定时core掉,并且差点儿每次崩溃时的调用堆栈都不一样,关键是最后几层堆栈非常多都位于差点儿不可能出问题的代码中,比方库函数或厂里的公共库. 好在在

主要三个空间:young代.old代.permanent代. young代:当Java应用分配Java对象时,分配到young代. old代:经历过几次minor GC之后,如果对象还存活,就会被转移到old代. permanent:存储了VM和Java类的元数据,比如内置的字符串和类的静态变量. -Xmx和-Xms这个两个命令行选项分别指定yound代加上old代空间的总和的初始最大值和最小值,也就是Java堆的大小.当-Xms的值小于-Xmx的值的时候,Java堆的大小可以在最大值和最小值之

接上一篇 前言 本篇共 3 个代码实现 严格来说 code1 相当于模仿了 Python 的 list 的部分简单功能 code2 与 code3 简单实现了"循环单链表"与"双链表" 代码比较简单,但它们的行数相比于普通博文又显得有些长,所以单独写一篇 其实放到 GitHub 上更合适,我打算积几个再去 push 1. 模仿 Python 的 list 的一些功能 class SingleNode(object): def __init__(self, item)

''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''' >>文件: csv文件操作.py >>作者: liu yang >>邮箱: liuyang0001@outlook.com >>博客: www.cnblogs.com/liu66blog '''''''''''''''''''''''''''''''''''''

Python标准库模块之heapq – 堆构造 读前福利:几百本经典书籍https://www.johngo689.com/2158/ 原文链接:https://www.johngo689.com/2264/ 堆作为优先队列的常用方法,而且在数据结构和算法方面,经常使用大顶堆和小顶堆进行问题的解决. 使用 Python 提供的标准库heapq: import heapq 注意:默认的堆结构是小顶堆 一.构造堆 & 获取最小值 方法一:创建空列表,然后手动加入元素 heapq.heappush()

array固定类型的数据序列,与list类似,只不过成员必须是相同的基本类型 array.typecodes #包含所有可用类型代码的字符串bBuhHiIlLqQfd 输入代码 C型 Python类型 最小字节数 笔记 'b' 签名字符 INT 1   'B' 无符号字符 INT 1   'u' Py_UNICODE Unicode字符 2 (1) 'h' 签署简称 INT 2   'H' 无符号短 INT 2   'i' 签名int INT 2   'I' 无符号整数 INT 2   'l'

https://blog.csdn.net/self_realian/article/details/78228733 掌握PHP各类设计模式,具备设计纯面向对象框架和系统能力是非常有必要的.给大家一个小建议吧,学习设计模式的时候,使用phpStorm工具,因为设计模式是纯面向对象的,有很多的类,phpStorm 这个IDE工具有很多的快捷方式能帮助你快速找到对应的类.那么废话少数说,下面进入正题吧. 一.面向对象的高级特性 1,命名空间 最早的PHP是没有命名空间的,所有的代码都是在同一个命名

''' 索引堆 ''' ''' 实现使用2个辅助数组来做.有点像dat.用哈希表来做修改不行,只是能找到这个索引,而需要change操作 还是需要自己手动写.所以只能用双数组实现. #引入索引堆的核心就是为了改变堆里面任意一个元素的值,然后继续维护这个堆. ''' '''下面手动写堆''' '''做大根堆然后输出升序排列'''#感觉之前写的都不对,heapify太弱了,不能按方向调整. #需要修改成带shift up,shift down操作的堆,最终目标实现双辅助数组的最大索引堆 class

二叉树 概念 二叉树是n(n>=0)个结点的有限集合,该集合或者为空集(称为空二叉树), 或者由一个根结点和两棵互不相交的.分别称为根结点的左子树和右子树组成. 特点 每个结点最多有两颗子树,所以二叉树中不存在度大于2的结点 左子树和右子树是有顺序的,次序不能任意颠倒 即使树中某结点只有一棵子树,也要区分它是左子树还是右子树 性质 1)在二叉树的第 i 层上最多有 2i-1 个节点 .(i>=1) 2)二叉树中如果深度为k,那么最多有 2k-1 个节点. (k>=1) 3)n0=n2+1

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