#include<vector>#include<algorithm>#include<iostream> using namespace std; void PrinfVectorInt(vector<int> &vec){ for(auto iter = vec.begin(); iter != vec.end(); ++iter) { cout << *iter << ", "; } cout <

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:

#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

PriorityQueue(优先队列),一个基于优先级堆的无界优先级队列. 实际上是一个堆(不指定Comparator时默认为最小堆),通过传入自定义的Comparator函数可以实现大顶堆. PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<Integer>(); //小顶堆,默认容量为11 PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<Integer&g

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

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

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

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

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: /

#include <iostream> #include <stdio.h> #include <string.h> #include <algorithm> using namespace std; +; ; //堆的元素个数 struct Node{ ]; int para,pri; int t; //用于存储信息加入的顺序,当优先级相同时,t小的先出队列 }node[maxn]; //交换node[a]和node[b]的值 void exchange(

Libevent中的timeout事件是使用最小堆来管理维护的.代码位于<minheap-internal.h>. 看函数命名和代码风格应该是一个C++程序员,函数名都挺好懂的,只是下面这个结构体变量命名比较坑.... typedef struct min_heap { struct event** p; unsigned n, a;//n队列元素的多少,a代表队列空间的大小. } min_heap_t; 注释是我加的,这命名,n啊a啊的,鬼知道啥意思....必须吐槽一下. 先来说说什么是最小

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

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

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

public static void main(String[] args) { Scanner input = new Scanner(System.in); int n = input.nextInt(); int[] a = new int[n]; a[0] = 0; //不使用第一个位置 for(int i = 1; i < a.length; i++) a[i] = (int)(Math.random() * 100); //System.out.println(Arrays.toSt

题目链接:https://www.patest.cn/contests/gplt/L2-012 将一系列给定数字顺序插入一个初始为空的小顶堆H[].随后判断一系列相关命题是否为真.命题分下列几种: “x is the root”:x是根结点: “x and y are siblings”:x和y是兄弟结点: “x is the parent of y”:x是y的父结点: “x is a child of y”:x是y的一个子结点. 输入格式: 每组测试第1行包含2个正整数N(<= )和M(<=

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;

1.堆:通常通过二叉堆,实为二叉树的一种,分为最小堆和最大堆,具有以下性质: 任意节点小于它的所有后裔,最小元在堆的根上. 堆总是一棵完全树 将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆,根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆. 2.最小堆实现: 插入: 1)  将新插入的元素,放置到队列的尾部. 2)  若该元素小于其父节点,两个元素互换.(上移操作) 3)  迭代,直至该元素没有父节点或小于其父节点. 删除: 1)  移掉顶部的节点. 2)  将队末的元素放置到顶部. 3)  该节点与其子节点中较小的那个比