在第一场CCCC选拔赛上,有一关于系统调度的水题.利用优先队列很容易AC. // 由于比赛时花费了不少时间研究如何定义priority_queue的比较函数,决心把STL熟练掌握... Queue 首先来看http://www.cplusplus.com/reference/queue/queue/对STL Queue容器的介绍. 在C++中只要#include<queue>可使用队列类,常用的成员函数有 1. push 2. pop 3. size 4. empty 5. front 6.

STL中的set和multiset基于红黑树实现,默认排序为从小到大. 定义三个multiset实例,进行测试: multiset<int, greater<int>> greadterSet; multiset<int, less<int>> lessSet; multiset<int> defaultSet; ; i < ; i++) { )); greadterSet.insert(v); lessSet.insert(v); def

#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

Heaps PAT-1147 #include<iostream> #include<cstring> #include<string> #include<algorithm> #include<cstdio> #include<sstream> #include<set> #include<map> #include<cmath> #include<vector> #include&l

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

C:\Java\jre1.6.0\bin\javaw.exe 按照上面所说的,最后参数在eclipse.ini中可以写成这个样子: -vmargs     -Xms128M     -Xmx512M -XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128M

The kth great number Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65768/65768 K (Java/Others)Total Submission(s): 6020    Accepted Submission(s): 2436 Problem Description Xiao Ming and Xiao Bao are playing a simple Numbers game. In a round

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

堆是一种经过排序的完全二叉树,其中任一非终端节点的数据值均不大于(或不小于)其左孩子和右孩子节点的值. 最大堆和最小堆是二叉堆的两种形式. 最大堆:根结点的键值是所有堆结点键值中最大者. 最小堆:根结点的键值是所有堆结点键值中最小者. public class HeapSort { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub int a[] = n

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

Description Our Black Box represents a primitive database. It can save an integer array and has a special i variable. At the initial moment Black Box is empty and i equals 0. This Black Box processes a sequence of commands (transactions). There are t

题目: 链接:https://leetcode-cn.com/problems/ipo/submissions/ 假设 力扣(LeetCode)即将开始其 IPO.为了以更高的价格将股票卖给风险投资公司,力扣 希望在 IPO 之前开展一些项目以增加其资本. 由于资源有限,它只能在 IPO 之前完成最多 k 个不同的项目.帮助 力扣 设计完成最多 k 个不同项目后得到最大总资本的方式. 给定若干个项目.对于每个项目 i,它都有一个纯利润 Pi,并且需要最小的资本 Ci 来启动相应的项目.最初,你有

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

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

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

#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(

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

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

题目传送门:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6438 Buy and Resell Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)Total Submission(s): 1233    Accepted Submission(s): 407 Problem Description The Power Cube is used