像C++语言一样,java中,也有包装好的优先队列类PriorityQueue. 用法如下(模板代码): 工作安排问题: 问题描述:设有n件工作分配给n个人,将工作i分配给第j个人所需的费用为cij.试设计一个算法,为每个人都分配一件不同的工作,并使得总费用达到最小. 输入:第1行有1个正整数n(1≤n≤20),接下来的n行,每行n个数,表示工作费用. 输出:计算的最小总费用 样例输入:                  样例输出: 3                            9

PriorityQueue属于Java Collections Framework.PriorityQueue基于优先级堆,它是Queue接口的实现.当我们需要一个Queue实现时,可以使用这种数据结构, 并且我们需要根据每个元素的优先级,以特定的排序顺序来维护该集合的元素.它在JDK 1.5中引入 Java 之优先队列要点 在实例化PriorityQueue时,可以在构造函数中提供比较器.然后队列中的项目顺序将根据提供的比较器来决定. 如果没有提供比较器,则将使用Collection的自然顺序

总体介绍 优先队列的作用是能保证每次取出的元素都是队列中权值最小的(Java的优先队列每次取最小元素,C++的优先队列每次取最大元素).这里牵涉到了大小关系,元素大小的评判可以通过元素本身的自然顺序(natural ordering),也可以通过构造时传入的比较器(Comparator,类似于C++的仿函数). Java中PriorityQueue实现了Queue接口,不允许放入null元素:其通过堆实现,具体说是通过完全二叉树(complete binary tree)实现的小顶堆(任意一个非

题目: Given a n x n matrix where each of the rows and columns are sorted in ascending order, find the kth smallest element in the matrix. Example: matrix = [ [ 1, 5, 9], [10, 11, 13], [12, 13, 15] ], k = 8, return 13. 分析:采用优先队列,自定义比较规则,使得最小元素排在队首. 代码:

在C++语言中,使用优先队列,直接构建一个lambda表达式,使用一个匿名函数指针.java比较函数的返回值不是bool型,只能是整型. 内部对应的C++匿名函数: // 匿名Comparator实现 auto compareMax = []( const Cell &a, const Cell &b ) { return a.max < b.max; }; 对应的Java函数: import java.util.Queue; import java.util.Comparator;

题目: You are given two integer arrays nums1 and nums2 sorted in ascending order and an integer k. Define a pair (u,v) which consists of one element from the first array and one element from the second array. Find the k pairs (u1,v1),(u2,v2) ...(uk,vk)

优先队列(堆)的定义 堆(英语:Heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称.堆通常是一个可以被看做一棵树的数组对象.在队列中,调度程序反复提取队列中第一个作业并运行,因为实际情况中某些时间较短的任务将等待很长时间才能结束,或者某些不短小,但具有重要性的作业,同样应当具有优先权.堆即为解决此类问题设计的一种数据结构. 我个人比较通俗的理解就是比如我们平常下载视频看,我们打算下载两部视频,一部2G,一部只有200M.优先队列的思想就是先下载那部体积较小的视频,这样也比较合理,可以下完200M后

一.优先队列概述 优先队列PriorityQueue是Queue接口的实现,可以对其中元素进行排序, 可以放基本数据类型的包装类(如:Integer,Long等)或自定义的类 对于基本数据类型的包装器类,优先队列中元素默认排列顺序是升序排列 但对于自己定义的类来说,需要自己定义比较器 二.常用方法 peek()//返回队首元素 poll()//返回队首元素,队首元素出队列 add()//添加元素 size()//返回队列元素个数 isEmpty()//判断队列是否为空,为空返回true,不空返回

Java PriorityQueue 优先队列是一种重要的数据结构,其利用的是小/大顶堆来实现的. Java中提供了PriorityQueue,PriorityQueue是基于小顶堆实现的无界优先队列,这个优先队列中的元素可以默认自然排序(实现了Comparable接口或内建类型)或者通过提供的Comparator(比较器)在队列实例化的时进行排序. 优先队列不允许空值,而且不支持non-comparable(不可比较)的对象,比如用户自定义的类.优先队列要求使用Java Comparable和

总结 优先队列的作用是能保证每次取出的元素都是队列中权值最小的(Java的优先队列每次取最小元素,C++的优先队列每次取最大元素).这里牵涉到了大小关系,元素大小的评判可以通过元素本身的自然顺序(natural ordering),也可以通过构造时传入的比较器(Comparator,类似于C++的仿函数). Java中PriorityQueue实现了Queue接口,不允许放入null元素:其通过堆实现,具体说是通过完全二叉树(complete binary tree)实现的小顶堆(任意一个非叶子

PriorityQueue 本文github地址 Java中PriorityQueue通过二叉小顶堆实现,可以用一棵完全二叉树表示.本文从Queue接口函数出发,结合生动的图解,深入浅出地分析PriorityQueue每个操作的具体过程和时间复杂度,将让读者建立对PriorityQueue建立清晰而深入的认识. 总体介绍 前面以Java ArrayDeque为例讲解了Stack和Queue,其实还有一种特殊的队列叫做PriorityQueue,即优先队列.优先队列的作用是能保证每次取出的元素都是

Java数据结构和算法(四)赫夫曼树 数据结构与算法目录(https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10115867.html) 赫夫曼树又称为最优二叉树,赫夫曼树的一个最主要的应用就是赫夫曼编码. 一.赫夫曼编码 can you can a can as a can canner can a can. 1.1 定长编码 99 97 110 32 121 111 117 32 99 97 110 32 97 32 99 97 110 32 97 115 32 97

2018-2019-20172329 <Java软件结构与数据结构>第八周学习总结 现在对于我而言,最珍贵的是时间,感觉自己在时间飞逝的时候真的挽留不住什么,只能怒发冲冠的让自己疯狂的学习啦,新的一周要加油!❤️ 教材学习内容总结 <Java软件结构与数据结构>第十二章-优先队列与堆 一.概述 1.什么是堆: 堆就是具有两个附加属性的一个二叉树. 堆分为小顶堆和大顶堆. 两个附加属性如下: (1)它是一颗完全树.(完全树:如果某树是平衡的,且底层所有叶子都位于树的左边,则认为该树是

Java中PriorityQueue通过二叉小顶堆实现,可以用一棵完全二叉树表示.本文从Queue接口函数出发,结合生动的图解,深入浅出地分析PriorityQueue每个操作的具体过程和时间复杂度,将让读者建立对PriorityQueue建立清晰而深入的认识. 总体介绍 前面以Java ArrayDeque为例讲解了Stack和Queue,其实还有一种特殊的队列叫做PriorityQueue,即优先队列.优先队列的作用是能保证每次取出的元素都是队列中权值最小的(Java的优先队列每次取最小元素

剑指 Offer 40. 最小的k个数 Offer_40 题目描述 解法一:排序后取前k个数 /** * 题目描述:输入整数数组 arr ,找出其中最小的 k 个数.例如,输入4.5.1.6.2.7.3.8这8个数字,则最小的4个数字是1.2.3.4. */ /** * 方法一:先对数字进行排序,然后依次找到最小的k个数 */ public class Offer_40 { public int[] getLeastNumbers(int[] arr, int k) { if(arr == nu

转自:PriorityQueue 本文github地址 Java中PriorityQueue通过二叉小顶堆实现,可以用一棵完全二叉树表示.本文从Queue接口函数出发,结合生动的图解,深入浅出地 分析PriorityQueue每个操作的具体过程和时间复杂度,将让读者建立对PriorityQueue建立清晰而深入的认识. 总体介绍 前面以Java ArrayDeque为例讲解了Stack和Queue,其实还有一种特殊的队列叫做PriorityQueue,即优先队列.优先队列的作用是能保证每次取出的

中位数是排序后列表的中间值.如果列表的大小是偶数,则没有中间值,此时中位数是中间两个数的平均值.示例:[2,3,4] , 中位数是 3[2,3], 中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5设计一个支持以下两种操作的数据结构:    void addNum(int num) - 从数据流中增加一个整数到数据结构中.    double findMedian() - 返回目前所有元素的中位数.例如:addNum(1)addNum(2)findMedian() -> 1.5addNum(3) fi

算法 - 第一章 时间复杂度: Big O 时间/空间复杂度计算一样,都是跟输入数据源的大小有关 n->∞ O(logn) 每次只使用数据源的一半,logn同理 最优解 先满足时间复杂度的情况最优情况下使用最小空间复杂度 例题:子序列交换 题目描述: 输入一个序列,如1234567,在5和6位置处分成两个子序列,12345与67,将两个序列交换输出,如该输出为6712345. 思路讲解: 首先将两个子序列逆序合并 逆序:左右两指针交换元素值直至中间 逆序空间复杂度:O(1) 再将生成的新序列逆序

[从今天开始修炼数据结构]基本概念 [从今天开始修炼数据结构]线性表及其实现以及实现有Itertor的ArrayList和LinkedList [从今天开始修炼数据结构]栈.斐波那契数列.逆波兰四则运算的实现 [从今天开始修炼数据结构]队列.循环队列.PriorityQueue的原理及实现 一.什么是队列 队列queue是只允许在一端进行插入操作,而在另一端进行删除操作的线性表. 队列是先进先出的线性表,简称FIFO.允许插入的一端称为队尾,允许删除的一端称为队头.如下图所示 例如聊天室消息发送

堆专题 参考了力扣加加对与堆专题的讲解,刷了些 leetcode 题,在此做一些记录,不然没几天就忘光光了 力扣加加-堆专题(上) 力扣加加-堆专题(下) 总结 优先队列 // 1.java中有优先队列的实现:默认是小顶堆 PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>(3); maxHeap.offer(1); maxHeap.offer(2); maxHeap.offer(3); System.out.println(m

一.需求:计算网页访问量前三名 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 需求:计算网页访问量前三名 * 用户:喜欢视频 直播 * 帮助企业做经营和决策 * * 看数据 */ object UrlCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.加载数据 val conf:SparkConf = new Spa