Python使用heapq实现小顶堆(TopK大).大顶堆(BtmK小) | 四号程序员 Python使用heapq实现小顶堆(TopK大).大顶堆(BtmK小) 4 Replies 需1求:给出N长的序列,求出TopK大的元素,使用小顶堆,heapq模块实现. view source print? 01 import heapq 02 import random 03   04 class TopkHeap(object): 05     def __init__(self, k): 06  

在C++中,虽然堆不像 vector, set 之类的有已经实现的数据结构,但是在 algorithm.h 中实现了一些相关的模板函数.下面是一些示例应用 http://www.cplusplus.com/reference/algorithm/pop_heap/ #include <iostream> #include <algorithm> // make_heap(), pop_heap(), push_heap() #include <vector> using

包含了Partition函数的多种用法 以及大顶堆操作 /************************************************************************* > File Name: 28_KLeastNumbers.cpp > Author: Juntaran > Mail: JuntaranMail@gmail.com > Created Time: 2016年08月31日 星期三 19时45分41秒 **************

堆排序 之前的随笔写了栈(顺序栈.链式栈).队列(循环队列.链式队列).链表.二叉树,这次随笔来写堆 1.什么是堆? 堆是一种非线性结构,(本篇随笔主要分析堆的数组实现)可以把堆看作一个数组,也可以被看作一个完全二叉树,通俗来讲堆其实就是利用完全二叉树的结构来维护的一维数组 按照堆的特点可以把堆分为大顶堆和小顶堆 大顶堆:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值 小顶堆:每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值 (堆的这种特性非常的有用,堆常常被当做优先队列使用,因为可以快速的访问到“最重要

在做一道算法时需要使用大顶堆,所以查了一下记录. 使用PriorityQueue实现大顶堆 PriorityQueue默认是一个小顶堆,然而可以通过传入自定义的Comparator函数来实现大顶堆.如下代码实现了一个初始大小为11的大顶堆.这里只是简单的传入一个自定义的Comparator函数,就可以实现大顶堆了. private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11; PriorityQueue<Integer> maxHeap=new

十大算法之堆排序: 堆的定义例如以下: n个元素的序列{k0,k1,...,ki,-,k(n-1)}当且仅当满足下关系时,称之为堆. " ki<=k2i,ki<=k2i+1;或ki>=k2i,ki>=k2i+1.(i=1,2,-,[n/2])" 若将和此次序列相应的一维数组(即以一维数组作此序列的存储结构)看成是一个全然二叉树, 则全然二叉树中每个节点的值的都大于或等于随意一个字节的值(假设有的话).称之为大顶堆. 则全然二叉树中每个节点的值的都小于或等于随意一

1. 题目描述 /** 如何得到一个数据流中的中位数? 如果从数据流中读出奇数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值. 如果从数据流中读出偶数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值. 我们使用 Insert()方法读取数据流,使用 GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数. */ 2. 思路 /** 最大堆和最小堆 * 每次插入小顶堆的是当前大顶堆中最大的数 * 每次插入大顶堆的是当前小顶堆中最小的数 * 这样保证小顶堆中的数永远大于等于大顶堆中的数(值

题目大意: 给出以1号点为根的一棵有根树,问每个点的子树中与它距离小于等于m的点有多少个 左偏树 https://blog.csdn.net/pengwill97/article/details/82874235 题解https://www.cnblogs.com/GXZlegend/p/6532881.html 若y在x的子树内 那么x到y的距离 等于 dis(1,y)-dis(1,x) 所以DFS时处理出节点到根(点1)的距离 然后自底向上合并 维护距离大顶堆 那么当 堆顶到根的距离 > m

vector<int> getLeastNumber(vector<int>& arr,int k){ vector<int> vec(k,); if(==k) return vec; priority_queue<int> q; for(int i = ;i < k;i++){ q.push(arr[i]); } for(int i = k;i <(int)arr.size();i++){ if(q.top()>arr[i]){

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. Note that it is the kth smallest element in the sorted order, not the kth distinct element. Example: matrix = [ [ 1, 5

起因:之前用蓄水池抽样,算法精简,但直观性很差. 所以这次采用了简单的,为没一个行,赋值一个随机值,然后取 最大的K个作为,随机样本. 基本思路:为每一个行(record,记录,实体) 赋一个random值. 每个map取一个Top K 值. 由于是求topk,可以设置一个reduce,再求 Top K map阶段:一般思路, 读取所有的,sort,取前 10000.------>运行时发现巨慢. 之后换成了 小顶堆 求TopK.速度就很快了. import heapqimport random

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- ''' Author: Minion-Xu 小堆序实现从大到小排序,大堆序实现从小到大排序 重点的地方:小堆序堆顶的元素一定是堆里最小的,大堆序堆顶的元素一定是堆里最大的 小堆序:满足任何从上到下的线路依次增长 大堆序:满足任何从上到下的线路依次减小 效率:时间效率O(nlogn) 空间效率O(1) ''' #堆排序:因为队列里的元素是不满足小堆序的,所以首先要构建小堆序 #构建完小堆序后,从堆顶弹出元素(

Java实现堆排序(大根堆)   堆排序是一种树形选择排序方法,它的特点是:在排序的过程中,将array[0,...,n-1]看成是一颗完全二叉树的顺序存储结构,利用完全二叉树中双亲节点和孩子结点之间的内在关系,在当前无序区中选择关键字最大(最小)的元素. 1. 若array[0,...,n-1]表示一颗完全二叉树的顺序存储模式,则双亲节点指针和孩子结点指针之间的内在关系如下: 任意一节点指针 i:父节点:i==0 ? null : (i-1)/2  左孩子:2*i + 1  右孩子:2*i +

题目描写叙述 Description 我们使用黑匣子的一个简单模型.它能存放一个整数序列和一个特别的变量i.在初始时刻.黑匣子为空且i等于0. 这个黑匣子能运行一系列的命令.有两类命令: ADD(x):把元素x放入黑匣子.GET:把i加1的同一时候,输出黑匣子内全部整数中第i小的数.牢记第i小的数是当黑匣子中的元素已非降序排序后位于第i位的元素. 以下的表6_4是一个11个命令的样例: 表6_4 编号 命令 i 黑匣子内容 输出 1 ADD(3) 0 3 2 GET 1 3 3 3 ADD(1)

排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存.常见的内部排序算法有:插入排序.希尔排序.选择排序.冒泡排序.归并排序.快速排序.堆排序.基数排序等.用一张图概括: 关于时间复杂度: 平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序:直接插入.直接选择和冒泡排序. 线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序 快速排序.堆排序和归并排序. O(n1+§)) 排序,§ 是介于 0 和 1 之间的常数.

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

Train Problem I As the new term comes, the Ignatius Train Station is very busy nowadays. A lot of student want to get back to school by train(because the trains in the Ignatius Train Station is the fastest all over the world ^v^). But here comes a pr

[Python] heapq简介 « Lonely Coder [Python] heapq简介 judezhan 发布于 2012 年 8 月 8 日 暂无评论 发表评论 假设你需要维护一个列表,这个列表不断有新的元素加入,你需要在任何时候很方便的得到列表中的最大(小)值,因此要求列表始终处于排序完毕状态,.你会怎么做? 一个最简单的方法就是每次插入新的数据时,调用一次sort方法,这样可以保证列表的顺序.在数据量很小的情况下,这种方法可行,但如果数据量很大呢?要知道,Python中列表的so

现在很多的事情都可以用算法来解决,在编程上,算法有着很重要的地位,将算法用函数封装起来,使程序能更好的调用,不需要反复编写. Python十大经典算法: 一.插入排序 1.算法思想 从第二个元素开始和前面的元素进行比较,如果前面的元素比当前元素大,则将前面元素 后移,当前元素依次往前,直到找到比它小或等于它的元素插入在其后面, 然后选择第三个元素,重复上述操作,进行插入,依次选择到最后一个元素,插入后即完成所有排序. 2.代码实现 def insertion_sort(arr): #插入排序 #