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

/* STL 最大堆.最小堆的应用 */ #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> // using namespace std; /* STL 堆操作 (1)make_heap()构造堆 void make_heap(first_pointer,end_pointer,compare_function); 默认比较函数是(<),即最大堆. 函数的作用是将[begin,end)内的元素处理

洛谷P3378 [模板]堆 #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstring> using namespace std; typedef long long ll; ; inline int read(){ ,f=; ;c=getchar();} +c-';c=getchar();} return x*f; } int n,op,x; ; inline b

本来是要写leetcode上的merge k sorted lists那道题目,这个题目我还是很熟悉的,毕竟是看过算法导论的人,但是写的过程中对堆的维护代码还是挺多的,所以我想到了STL中的堆.下面就来学习一下这个STL. 先介绍一个非常好的学习C++的网站 http://www.cplusplus.com/ 这个网站对C++的理解还是很好的,个人觉得比msdn要好不知道哪里去了. 对堆的操纵主要有以下四个: make_heap, pop_heap, push_heap, sort_heap 他

概念 性质: 1.堆是一颗完全二叉树,用数组实现.    2.堆中存储数据的数据是局部有序的. 最大堆:1.任意一个结点存储的值都大于或等于其任意一个子结点中存储的值.      2.根结点存储着该树所有结点中的最大值. 最小堆:1.任意一个结点存储的值都小于或等于其惹你一个子结点存储的值.      2.根结点存储着该树所有结点中的最小值. 无论最小堆还是最大堆,任何一个结点与其兄弟结点之间都没有必然联系. STL中并没有把heap作为一种容器组件,heap的实现亦需要更低一层的容器组件(诸如

1293: [SCOI2009]生日礼物 题目:传送门 题解: 据说这道题乱搞随便就水过了 本蒟蒻想到了一个用堆的水法(还专门学了学queue): 如果把每一种颜色的下一个位置都记录一下的话,一开始就把所有的颜色开头位置加入堆中,求一下ans 然后将最左边的颜色删掉换成下一个位置并加入堆然后更新答案 因为题目保证位置升序,所以如果问当前颜色的没有了下一个位置,那就退出 代码(有点丑,因为不会求堆底所以开了两个堆): #include<cstdio> #include<cstring>

#include <iostream>#include <deque>#include <algorithm>#include <vector>#include <functional> using namespace std; int main(){ deque<int> deq1; deque<int>::iterator deq_iter1; vector<int> vec1(15); for (int

Code: #include<iostream> #include<algorithm> #include<vector> #include<queue> #include<cstring> #include<cstdio> using namespace std; const int maxn = 200000; const int inf = 2147483647; int head[maxn], to[maxn<<1

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.

转自:https://blog.csdn.net/xiajun07061225/article/details/8553808 堆简介   堆并不是STL的组件,但是经常充当着底层实现结构.比如优先级队列(Priority Queue)等等. 堆是一种完全二叉树,因此我们可以用数组来存储所有节点.在这里的实现中,采用了一个技巧:将数组中索引为0的元素保留,设置为极大值或者为极小值(依据大顶堆或者小顶堆而定).那么当某个节点的索引是i时,其左子节点索引为2*i,右子节点索引为2*i+1.父节点是i

堆的应用范围也比较广泛,经常游走在各种面试题目之前,不论算法设计的题目还是海量数据处理的题目,经常能看到这种数据结构的身影.堆其实就是一个完全二叉树的结构,经常利用数组来实现.包含最大堆和最小堆两种.最大堆的性质:针对每个根节点,其节点值大于其后继节点.最小堆的性质:针对每个根节点,其节点值小于后继节点. 算法设计中堆数据结构一般直接利用STL中实现好的数据结构.其中针对堆数据结构的操作:插入和删除时间复杂度可记为O(lgn),返回最大值/最小值时间复杂度记为O(1).另外,这里的堆和内存分配中

一.heap heap并不属于STL容器组件,它分为 max heap 和min heap,在缺省情况下,max-heap是优先队列(priority queue)的底层实现机制.而这个实现机制中的max-heap实际上 是以一个vector表现的完全二叉树(complete binary tree).STL在<algorithm.h>中实现了对 存储在vector/deque 中的元素进行堆操作的函数,包括make_heap, pop_heap, push_heap, sort_heap,对

地址 http://poj.org/problem?id=3253 题解 本题是<挑战程序设计>一书的例题 根据树中描述 所有切割的代价 可以形成一颗二叉树 而最后的代价总和是与子节点和深度相关的 由于切割的次数是确定的 该二叉树的节点就是确定的. 也就是说我们可以贪心的处理  最小长度的子节点放在最下面 如图 ac代码如下 使用了堆 记录每次最小的元素 堆的使用真的不是很方便 , 另外还需要注意 爆int 所以需要使用long long 记录元素的和 #include <iostrea

概述 堆是一颗完全二叉树.分为大根堆(父节点>=所有的子节点)和小根堆(父节点<=所有的子节点). 插入.删除堆顶都是O(logN),查询最值是O(1). 完全二叉树(Complete Binary Tree) 若设二叉树的深度为h,除第 h 层外,其它各层 (1-h-1) 的结点数都达到最大个数,第 h 层所有的结点都连续集中在最左边,这就是完全二叉树. 完全二叉树是由满二叉树而引出来的.对于深度为K的,有N个结点的二叉树,当且仅当其每一个结点都与深度为K的满二叉树中编号从1至n的结点一一对

最近重拾之前半途而废的C++,恰好看到了<C++ 实现银行排队服务模拟>,但是没有实验楼的会员,看不到具体的实现,正好用来作为练习. 模拟的是银行的排队叫号系统,所有顾客以先来后到的顺序在同一个队列中等待,当有服务窗口空闲时,则队首的顾客接受服务,完成后则下一位顾客开始接受服务. 本实现是事件驱动型的,处理对象是事件而不是顾客: 有2种事件:顾客到事件和顾客离开事件. 有2个队列:顾客队列和事件队列. 程序的逻辑如下: 初始化事件队列,填充顾客到达事件: 处理事件队列的头部(总是为最早发生的事

POJ 3253 Fence Repair STL堆操作 我想说,STL里堆是我目前见到最蛋疼的操作. #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> #include <algorithm> #include <cstdlib> #include <cmath> #include <utility> #include <vector> #inc

priority_queue优先级队列,他的模板声明带有三个参数,priority_queue<Type, Container, Functional> Type 为数据类型, Container 为保存数据的容器,Functional 为元素比较方式.Container 必须是用数组实现的容器,比如 vector, deque 但不能用 list.STL里面容器默认用的是 vector. 比较方式默认用 operator< , 所以如果你把后面俩个参数 缺省的话,优先队列就是大顶堆,队

目录 STL标准模板库 STL简介 STL pair STL set STL vector STL string STL stack STL queue STL map upper_bound和lower_bound STL bitset greater< int>()和less< int>() 2. 数论 2.1 素数 2.1.1 素数筛选(判断 < MAXN的数是否是素数) 2.1.2 素数筛选(筛选出小于等于MAXN的素数) 2.1.3 大区间素数筛选 2.2 素数筛选

这道题目还是比较简单的 首先题目的意思就让我们很轻易地想到DP 我们设f[i][j]表示前i个坑中种j棵树的最大利益,则有: f[i][j]=max(f[i-1][j],f[i-2][j-1]+a[i]) 然而对于本题的数据范围之能得50pts 要A掉的话还是要动一些脑子的 我们先从小的情况开始讨论: 当k=1时,我们只需要找一个最大的收益即可(当然全负就不要找了) 当k=2时,我们先挑选一个最大的,若接下来最大的不是这个数两侧的数,那就区接下来最大的数即可 当k=2时,当然可能会有情况是选这两

说实话,看到这道题的洛谷评级我傻了(传说中的最高难度) 然后看完题目才确定这真的是一道k短路的裸题. 也就敲了个A*吧,15分钟竟然没有调试一遍过. 欧洲玄学. 看题目,主要是找几条从1走到n的路加起来小于等于给定的E即可. 所以就是一道k短路. A*和DJ很像,就是把堆的比较操作从当前路径长度+该点到n点的长度. 后面的那个就是估价函数了,打SPFA或DJ都可以. 然后STL堆搞一波就可以了. CODE // luogu-judger-enable-o2 #include<cstdio> #

今天讲数据结构 先从mzx大佬的ppt摘抄一段: 数据结构是计算机存储.组织数据的方式.数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合. 通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率.数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关.(摘自百度百科) 简单来说,我们可以把数据的集合视为一个数组,即数组的元素就是我们所存储的数据, 同时,我们再用一系列指针(在OI中一般不用指针而用下标来代替)维护这些数据之间的关系,使得我们能够更方便地管理我们所需要用到的数据. 数据结构很多