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  

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 + 2 2. 堆的定义:n个关键字序

215. 数组中的第K个最大元素 LeetCode-215 另一道类似的第k大元素问题:https://www.cnblogs.com/GarrettWale/p/14386862.html 题目详情 方法一:使用快速排序 package com.walegarrett.interview; /** * @Author WaleGarrett * @Date 2021/2/17 22:24 */ import java.util.Arrays; /** * 题目描述:在未排序的数组中找到第 k

[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

Python heapq 模块的实现 - A Geek's Page Python heapq 模块的实现

Python 可以通过各种库去解析我们常见的数据.其中 csv 文件以纯文本形式存储表格数据,以某字符作为分隔值,通常为逗号:xml 可拓展标记语言,很像超文本标记语言 Html ,但主要对文档和数据进行结构化处理,被用来传输数据:json 作为一种轻量级数据交换格式,比 xml 更小巧但描述能力却不差,其本质是特定格式的字符串:Microsoft Excel 是电子表格,可进行各种数据的处理.统计分析和辅助决策操作,其数据格式为 xls.xlsx.接下来主要介绍通过 Python 简单解析构建

Description 给定一棵n个节点的有根树,编号依次为1到n,其中1号点为根节点.每个点有一个权值v_i. 你需要将这棵树转化成一个大根堆.确切地说,你需要选择尽可能多的节点,满足大根堆的性质:对于任意两个点i,j,如果i在树上是j的祖先,那么v_i>v_j. 请计算可选的最多的点数,注意这些点不必形成这棵树的一个连通子树. Input 第一行包含一个正整数n(1<=n<=200000),表示节点的个数. 接下来n行,每行两个整数v_i,p_i(0<=v_i<=10^9

Description 给定一棵n个节点的有根树,编号依次为1到n,其中1号点为根节点.每个点有一个权值v_i. 你需要将这棵树转化成一个大根堆.确切地说,你需要选择尽可能多的节点,满足大根堆的性质:对于任意两个点i,j,如果i在树上是j的祖先,那么v_i>v_j. 请计算可选的最多的点数,注意这些点不必形成这棵树的一个连通子树. Solution 思路比较直接 设 \(f[i][j]\) 表示\(i\)为子树的节点中,堆中最大值小于\(j\)的情况下能选的最多点数 转移时就是用一个前缀最大值更

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由信姜缘 发表于云+社区专栏 介绍 机器学习是计算机科学.人工智能和统计学的研究领域.机器学习的重点是训练算法以学习模式并根据数据进行预测.机器学习特别有价值,因为它让我们可以使用计算机来自动化决策过程. 在本教程中,您将使用Scikit-learn(Python的机器学习工具)在Python中实现一个简单的机器学习算法.您将使用Naive Bayes(NB)分类器,结合乳腺癌肿瘤信息数据库,预测肿瘤是恶性还是良性. 在本教程结束时

引用 译者注:随着比特币的不断发展,它的底层技术区块链也逐步走进公众视野,引起大众注意.本文用不到50行的Python代码构建最小的数据区块链,简单介绍了区块链去中心化的结构与其实现原理. 尽管一些人认为区块链是一个等待问题的解决方案,但毫无疑问,这种新技术是计算机的奇迹.但是,区块链到底是什么呢? 区块链 它是比特币或其他加密货币进行交易的数字账本,账本按时间顺序记录并对外公开. 在更一般的术语中,它是一个公共数据库,新数据存储在一个名为块的容器中,并被添加到一个不可变链(后来的区块链)中添加

初次尝试使用jenkins+python+appium构建自动化测试 因为刚刚尝试使用jenkins+python+appium尝试,只是一个Demo需要很多完善,先记录一下今天的成果,再接再厉 第一步:在本地的window系统安装jenkins 1)    Jenkins下载地址:http://mirrors.jenkins-ci.org 2)    启动jenkins:java –jar Jenkins.war 3)    使用chrome浏览器打开127.0.0.1:8080/ 备注:我本

Description 给定一棵n个节点的有根树,编号依次为1到n,其中1号点为根节点.每个点有一个权值v_i. 你需要将这棵树转化成一个大根堆.确切地说,你需要选择尽可能多的节点,满足大根堆的性质:对于任意两个点i,j,如果i在树上是j的祖先,那么v_i>v_j. 请计算可选的最多的点数,注意这些点不必形成这棵树的一个连通子树. Input 第一行包含一个正整数n(1<=n<=200000),表示节点的个数. 接下来n行,每行两个整数v_i,p_i(0<=v_i<=10^9

[BZOJ4919][Lydsy六月月赛]大根堆 Description 给定一棵n个节点的有根树,编号依次为1到n,其中1号点为根节点.每个点有一个权值v_i. 你需要将这棵树转化成一个大根堆.确切地说,你需要选择尽可能多的节点,满足大根堆的性质:对于任意两个点i,j,如果i在树上是j的祖先,那么v_i>v_j. 请计算可选的最多的点数,注意这些点不必形成这棵树的一个连通子树. Input 第一行包含一个正整数n(1<=n<=200000),表示节点的个数. 接下来n行,每行两个整数v

CJOJ 2482 [POI2000]促销活动(STL优先队列,大根堆,小根堆) Description 促销活动遵守以下规则: 一个消费者 -- 想参加促销活动的消费者,在账单下记下他自己所付的费用,他个人的详细情况,然后将账单放入一个特殊的投票箱. 当每天促销活动结束时,从投票箱中抽出两张账单: 第一张被抽出的账单是金额最大的账单 然后被抽出的是金额最小的账单,对于付了金额最大账单的这位消费者,将得到一定数目的奖金,其奖金数等于他账单上的金额与选出的最小金额的差. 为了避免一个消费者多次获奖

4919: [Lydsy1706月赛]大根堆 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 256 MBSubmit: 599  Solved: 260[Submit][Status][Discuss] Description 给定一棵n个节点的有根树,编号依次为1到n,其中1号点为根节点.每个点有一个权值v_i. 你需要将这棵树转化成一个大根堆.确切地说,你需要选择尽可能多的节点,满足大根堆的性质:对于任意两个点i,j,如果i在树上是j的祖先,那么v_i>v_j. 请计算

一.构建工具setup.py的应用场景 在安装python的相关模块和库时,我们一般使用“pip install  模块名”或者“python setup.py install”,前者是在线安装,会安装该包的相关依赖包:后者是下载源码包然后在本地安装,不会安装该包的相关依赖包.所以在安装普通的python包时,利用pip工具相当简单.但是在如下场景下,使用python setup.py install会更适合需求: 在编写相关系统时,python 如何实现连同依赖包一起打包发布? 假如我在本机开

大根堆的定义:1 大根堆是一个大根树 2 大根堆是一个完全二叉树 所以大根堆用数组表示是连续的,不会出现空白字段. 对于大根堆的插入 对于大根堆的插入,可以在排序前确定大根堆的形状,可以确定元素5从位置6插入,那么比较元素5和位置3的元素2, 元素5比元素2大,将2下移.接着比较元素5和元素20,一次类推,直到找到元素5的合理位置. 接着看一下如果插入的元素是21,怎么进行排序. 21比2大,所以将2下移,接着比较21和20,发现20比21小,20下移,最终21放到 根的位置.形成大根堆. 对于

实现堆排序的算法思路是先创建堆,也就是从叶子节点起对每一层的孩子节点及其对应位置的父亲节点进行比较,较大的孩子节点替换较小的父亲节点,一级一级比较替换,就创建出了大根堆,小根堆反之.创建好大根堆以后,我们,将整棵树的根节点与最后最后一个节点替换位置,然后去除最后一个节点,在创建一个新的大根堆,以此类推,完成排序.代码如下: /** * <p>堆排序 * @param int[] arr * @return int[] * */ public int[] heapSort(int[] arr){

Description 公交车一共经过N(1<=N<=20000)个站点,从站点1一直驶到站点N.K(1<=K<=50000)群奶牛希望搭乘这辆公交车.第i群牛一共有Mi(1<=Mi<=N)只. 他们希望从Si到Ei去.公交车只能座C(1<=C<=100)只奶牛.而且不走重复路线,请计算这辆车最多能满足多少奶牛听要求.注意:对于每一群奶牛,可以部分满足,也可以全部满足,也可以全部不满足. Input 第1行: 三个整数: K,N,C. 由空格隔开. 第2..

题目传送门 用优先队列瞎搞... 想着在每个地方 先算上一个点到这一个点要花费多少钱 这个用小根堆算就好 然后在这个地方加油 把油钱比自己多的替代掉 这个用大根堆维护一下 然后两个堆之间信息要保持互通 这个有点麻烦 我用的f数组维护 这样就好了 中间懒得改全部开了long long 不要介意 #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<queue> #include<i

转载:http://blog.csdn.net/u011630575/article/details/52940099 buildout简介 Buildout 是一个基于Python的构建工具, Buildout 主要是为了解决两个问题: 中心化的应用组装和部署 重复的从Python软件发布中组装项目 通过一个配置文件 buildout.cfg , 可以从多个部分创建.组装并部署你的应用, 能够构建一个封闭隔离的开发环境. buildout安装 pip install zc.buildout b