文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (64)-- 算法导论6.5 3题
理解和掌握堆(Heap)数据结构对于解决各种问题非常重要。堆是一种特殊的树形数据结构,常用于高效地维护一组元素中的最大值或最小值。本文将详细介绍Python中堆数据结构的使用,包括最小堆和最大堆,以及它们的应用场景。
在二叉搜索树(Binary Search Tree, BST)和最小堆(Min Heap)中,元素的排列顺序都是根据其关键字的大小。然而,它们之间存在着重要的区别。
堆和优先队列是常用的数据结构,它们在算法和程序设计中有着广泛的应用。本篇博客将重点介绍堆和优先队列的原理、实现以及它们在不同场景下的应用。我们将使用 Python 来演示堆和优先队列的实现,并通过实例展示每一行代码的运行过程。
动力节点小编来为大家进行优先级队列详解,优先级队列是一种特殊类型的队列,其中每个元素都与一个优先级值相关联。并且,元素根据其优先级提供服务。即,首先服务更高优先级的元素。
要设计一个时间复杂度为 O(n log k) 的算法,将 k 个有序链表合并为一个有序链表,可以使用最小堆来实现 k 路归并。
1.添加元素:void addNum(int num),将num添加进数据结构中
为了设计一个摊还分析使得 INSERT 操作的摊还代价为 O(lg n) 且 EXTRACT-MIN 操作的摊还代价为 O(1),我们可以使用一个与二叉最小堆结构相关的势函数。通常,势函数会包含与数据结构状态相关的信息,并且会帮助我们调整每次操作的摊还代价。
一个已排好序的数组不一定是一个最小堆。最小堆是一种特殊的二叉树,它满足以下性质:对于任意节点 x,其父节点 y 的值都小于等于 x 的值。而一个已排好序的数组只是一个有序数组,它满足任意的元素都是按从小到大的顺序排列的,但并不一定满足最小堆的性质。因此,一个已排好序的数组不一定是一个最小堆。
我:如果这个数组是动态的,每次我都要找最小值,找到之后就从数组里删除这个元素,然后下次还想找最小值,怎么整。并且这个过程中,还会不断有新的数字插入数组。
Top K指的是从n(很大)个数据中,选取最大(小)的k个数据。例如学校要从全校学生中找到成绩最高的500名学生,再例如某搜索引擎要统计每天的100条搜索次数最多的关键词。
45节介绍了堆的概念和算法,上节介绍了Java中堆的实现类PriorityQueue,PriorityQueue除了用作优先级队列,还可以用来解决一些别的问题,45节提到了如下两个应用: 求前K个最大的元素,元素个数不确定,数据量可能很大,甚至源源不断到来,但需要知道到目前为止的最大的前K个元素。这个问题的变体有:求前K个最小的元素,求第K个最大的,求第K个最小的。 求中值元素,中值不是平均值,而是排序后中间那个元素的值,同样,数据量可能很大,甚至源源不断到来。 本节,我们就来探讨如何解决这两个问题。 求前
优先队列是计算机科学中的一类抽象数据类型。优先队列中的每个元素都有各自的优先级,优先级最高的元素最先得到服务;优先级相同的元素按照其在优先队列中的顺序得到服务。
一个支持两端插入和删除的线性集合,此接口支持容量受限和不受限的双端队列(大多数实现容量不受限)。
复习一下:前面讲的最大最小堆的生成,是把一个数组转换成完全二叉树之后,才转换成最大最小堆的。然后生成的时候先从最下方的叶结点开始生成最大/最小堆。
程序里的定时器主要实现的功能是在未来的某个时间点执行相应的逻辑。在定时器模型中,一般有如下几个定义。
对于迪杰斯特拉算法的贪心解法请移步:最短路径算法(上)——迪杰斯特拉(Dijikstra)算法
栈与队列是两种重要的特殊线性表,从结构上讲,两者都是线性表,但从操作上讲,两者支持的基本操作却只是线性表操作的子集,是操作受限制的线性表。栈与队列两者最大的区别在于,栈元素后进先出(LIFO,Last In First Out),而队列元素先进先出(FIFO,First In First Out)。此外,针对队列这一特殊数据结构,有时需考虑队列元素的优先级的关系,即根据用户自定义的优先级排序,出队时优先弹出优先级更高(低)的元素,优先队列能更好地满足实际问题中的需求,而在优先队列的各种实现中,堆是一种最高效的数据结构。本文分别介绍了顺序栈、链式栈、链式队列和循环队列以及对应与前两种队列实现的最大/最小优先级队列,还有两种堆结构,最大堆与最小堆的基本结构,并给出了相应的C++类代码实现。
上一篇热文《构建企业级业务高可用的延时消息中台》引起了大家的讨论,评论里讨论除了时间轮算法外的其他高性能算法实现延迟消息的定时器。这一篇文章系统的梳理主流定时器算法实现的差异以及应用地方。
LeetCode 295. Find Median from Data Stream 设计一个数据结构,该数据结构动态维护一组数据,且支持如下操作: 1.添加元素: void addNum(int num),将整型num添加至数据结构中。 2.返回数据的中位数: double findMedian(),返回其维护的数据的中位数。 中位数定义: 1.若数据个数为奇数,中位数是该组数排序后中间的数。[1,2,3] -> 2 2.若数据个数为偶数,中位数是该组数排序后中间的两个数字的平均值。[1,2,3,4] -> 2.5
显然,数组中第一大的元素是24,第二大的元素是20,第三大的元素是17 ......第6大的元素是9。
在 未排序 的数组中找到第 k 个最大的元素。请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素。
一 先唠两句 下午从5点开始需求评审开了仨小时,去食堂吃完饭回来又赶紧干活,毕竟节前要上线,最近确实有点忙的手忙脚乱,盒饭更的稍微简短一些,不过干货肯定还是少不了的??? 二 直接上题 Q
堆就是用数组实现的二叉树,所以它没有使用父指针或者子指针。堆根据“堆属性”来排序,“堆属性”决定了树中节点的位置。
可以看出,MIN-HEAPIFY和MAX-HEAPIFY的操作非常相似,唯一的区别在于交换的元素不同。因此,它们的运行时间也应该是相似的。
来源 | CSDN| 作者 | yofer张耀琦 前言 前两天面试3面学长问我的这个问题(想说TEG的3个面试学长都是好和蔼,希望能完成最后一面,各方面原因造成我无比想去鹅场的心已经按捺不住了),这个
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 第二天,在另一家公司…… 小灰是吧?请简单介绍一下你自己。 好的,blah blah blah…… 下面考你一道算法题: 给你一个无序数组,要求你找出数组中的第k大元素。 题目是什么意思呢?比如给定的无序数组如下: 如果 k=6,也就是要寻找数组中的第6大元素,这个元素是哪一个呢? 显然,数组中第一大的元素是24,第二大的元素是20,第三大的元素是17 ......第6大的元素是9。 让我想想啊…… 对了,我可以先把无序数组排序
首先需要了解三个函数。这三个函数可以通过索引检索出父节点,也可以通过父节点的索引检索出子节点。例如下面一个最小二叉堆,可用数组的表示:
一般都用数组来表示堆,i结点的父结点下标就为(i–1)/2。它的左右子结点下标分别为2 * i + 1和2 * i + 2。如第0个结点左右子结点下标分别为1和2。
如从海量数字中寻找最大的 k 个,这类问题我们称为 TOPK 问题,通常使用堆来解决:
如一亿个Ip求Top 10,可先%1000将ip分到1000个小文件中去,并保证一种ip只出现在一个文件中,再对每个小文件中的ip进行hashmap计数统计并按数量排序,最后归并或者最小堆依次处理每个小文件的top10以得到最后的结果。
二叉堆是非线性的树形的数据结构,有两种堆,最大堆与最小堆。最大堆,树种各个父 节点的值总是大于或等于任何一个子节点的值;最小堆,树种各个父节点的值总是小于或 等于任何一个子节点的值。我们一般使用二叉堆来实现优先级队列,它的内部调整算法复杂 度为log(N),标准STL的优先级队列包括如下5种操作,设堆H: 1.取出堆顶元素:H.top(); 2.判断堆是否为空:H.empty(); 3.将元素x添加至堆:H.push(x) 4.弹出堆顶:H.pop(); 5.求堆存储元素的个数:H.size()
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。
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。
前景回顾:我们用 环形链表的方法巧妙解决了约瑟夫问题 可是链表就到处为止了吗?当然不是 下面带给大家两道我刷过较为经典的算法题 两道面试的真题 一道是tx 一道阿里的
总的来说,堆是一种高效的数据结构,它在实现优先队列、堆排序等场景中发挥着重要作用。
输入: ["the", "day", "is", "sunny", "the", "the", "the", "sunny", "is", "is"], k = 4 输出: ["the", "is", "sunny", "day"] 解析: "the", "is", "sunny" 和 "day" 是出现次数最多的四个单词, 出现次数依次为 4, 3, 2 和 1 次。
写在前面: 博主是一名大数据的初学者,昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白,写博客一方面是为了记录自己的学习历程,一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限,博客中难免会有一些错误,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬,但我还是希望自己能够做得更好,因为一天的生活就是一生的缩影。
解题思路: 题目要求数据流数组中的第k大元素,只需要将元素都放到最小堆中,堆节点数大于k就删除堆顶节点来调整,让堆节点数保持在k个,这么一来堆顶元素就是我们要求的第k大元素。
以前做过合并两个有序链表的问题,所以刚开始想到的解法与之类似,我们可以先合并两个有序链表,再用合并的新链表去合并第三个链表:
二叉堆是计算机科学中一种非常著名的数据结构,由于它能高效、快速地找出最大值和最小值因此常被用于优先队列和堆排序算法。
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在队列中,操作系统调度程序反复提取队列中第一个作业并运行,因为实际情况中某些时间较短的任务将等待很长时间才能结束,或者某些不短小,但具有重要性的作业,同样应当具有优先权。堆即为解决此类问题设计的一种数据结构。
一道简单的题,可以让你如醉如痴,更是因为这一道题,你才会学会很多,不要小看简单,简单中蕴含深意。
前面几节介绍了Java中的基本容器类,每个容器类背后都有一种数据结构,ArrayList是动态数组,LinkedList是链表,HashMap/HashSet是哈希表,TreeMap/TreeSet是红黑树,本节介绍另一种数据结构 - 堆。 引入堆 之前我们提到过堆,那里,堆指的是内存中的区域,保存动态分配的对象,与栈相对应。这里的堆是一种数据结构,与内存区域和分配无关。 堆是什么结构呢?这个我们待会再细看。我们先来说明,堆有什么用?为什么要介绍它? 堆可以非常高效方便的解决很多问题,比如说: 优先级队列
你可能会知道在内存中有栈和堆之分,但是这里堆和内存中的堆不一样,这里的堆是一种数据存储的方式
堆(Heap)是一种特殊的树状数据结构,通常用于实现优先队列。堆有两种主要类型:最大堆和最小堆。最大堆是一棵树,其中每个父节点的值都大于或等于其子节点的值,而最小堆是一棵树,其中每个父节点的值都小于或等于其子节点的值。堆的主要特点是根节点具有最大或最小值,这使得堆非常适合处理具有优先级的数据。 优先队列(Priority Queue)是一种抽象数据类型,通常基于堆实现。它允许在插入元素时指定优先级,并在删除元素时始终返回具有最高(或最低)优先级的元素。这使得优先队列适用于需要按优先级处理元素的应用,如任务调度、图算法(如Dijkstra算法)、模拟系统等。 以下是关于堆和优先队列的关键点:
要设计一个 O(n) 时间的算法来找到集合 S 中最接近中位数的 k 个元素,我们可以使用快速选择算法(QuickSelect)。该算法基于快速排序的思想,可以在平均情况下以线性时间复杂度找到第 k 小的元素。
我们在很多情况下都听到“堆”这个计算机术语,那么“堆”到底是什么呢?在数据结构中,堆是一种数据结构,具体一点,最常用的堆就是二叉堆, 二叉堆就是一棵完全二叉树(以下简称堆),我们可以利用这种数据结构来完成一些任务,典型的例子:堆排序就是利用堆来实现的一种高效的排序方式。接下来我们先看一下什么是完全二叉树:
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