最大堆算法 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

文章/答案/技术大牛

发布

【算法——Python实现】最大堆和最小

# _*_ encoding:utf-8 _*_ """ 最大堆 """ class MaxHeap(object): # def __init__(self): # self.data...self.count += 1 self.shiftup(self.count) def shiftup(self, count): # 将插入的元素放到合适位置，保持最大堆...self.shiftDown(1) return ret def shiftDown(self, count): # 将堆的索引位置元素向下移动到合适位置，保持最大堆

1K2 0

python实现堆（最大堆、最小堆、最小最大堆）

最大堆class MaxHeap: def __init__(self): self.heap = [] def parent(self, i): return...最小-最大堆最小-最大堆的性质是：树中偶数层的每个节点都小于它的所有后代，而树中奇数层的每个节点都大于它的所有后代。..._heapify_up、_heapify_up_min、_heapify_up_max、_heapify_down_min 和 _heapify_down_max 方法用于维护最小-最大堆属性。..._heapify_up_min 和 _heapify_up_max 由 _heapify_up 调用以维护最小-最大堆属性。

2.7K6 4

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

最大堆（MaxHeap）

堆中某个节点的值总不大于其父节点的值最大堆（相应的可以定于最小堆） ?...但是添加的元素不符最大堆的性质，索引我需要一些调整，而这个调整就是一个上浮的过程。...然而这样就又不符合最大堆的性质。 ? 这样的话，其不大于它的子节点，此时又要进行调整，这个调整的过程叫做下沉。...T ret = findMax(); data->set(0, e); shiftDown(0); return ret; } Heapify 将n个元素逐个插入到一个空堆中，算法复杂度是...O(nlogn)，Heapify的过程，算法复杂度是O(n)。

5342 0

最大堆，DP问题-LeetCode 373 374 376 377 605（DP，最大堆）

解题思路：贪心算法，如果nums[i] > nums[i-1]，表示一个向上增长，即up = down + 1。假设之前的是一个下降趋势的序列长度！反之，则down = up + 1。

6563 0

《Java 数据结构与算法》第6章：堆最小堆&最大堆

在 1964 年引入的，作为堆排序算法的数据结构。...另外在 Dijkstra 算法等几种高效的图算法中，堆也是非常重要的。...最大堆：与最小堆的定义正好相反，最大堆(max heap) , P 的key(或value)大于 C 的对应值。三、堆的代码实现 1....实现介绍堆的实现在 Java API 中主要体现在延迟队列的实现二叉堆上，这里小傅哥单独把这部分代码拆分出来，了解下关于小堆和大堆的实现。...最小堆和最大堆的区别是什么？有了解斐波那契堆吗？ - END - ---- 你好，我是小傅哥。

1.9K4 0

再谈堆排序：堆排序算法流程步骤透解—最大堆构建原理

最大堆：最大堆中的最大元素值出现在根结点（堆顶）堆中每个父节点的元素值都大于等于其孩子结点（如果存在）最大堆最小堆：最小堆中的最小元素值出现在根结点（堆顶）堆中每个父节点的元素值都小于等于其孩子结点（如果存在.../ 2); for (i = iParent; i >= 0; i--) { maxHeapify(array, i, heapSize); }}堆排序（Heap-Sort）是堆排序的接口算法...javascript 代码如下：参考文章Wikipedia维基百科，堆排序维基百科，二叉树Algorithms Chapter 6 HeapsortHeap Sort堆与堆排序堆排序堆排序(Heap Sort)算法学习...Sorting Algorithm Animationshttps://godbasin.github.io/2017/07/23/heap-sort/排序算法--堆排序--详解与代码实例https:/.../article/details/98087519js数据结构-二叉树（二叉堆） https://segmentfault.com/a/1190000017761929转载本站文章《再谈堆排序：堆排序算法流程步骤透解

8233 0

Python实现最大堆（大顶堆）

最大堆是指最大的元素在堆顶的堆。 Python自带的heapq模块实现的是最小堆，没有提供最大堆的实现。...虽然有些文章通过把元素取反再放入堆，出堆时再取反，把问题转换为最小堆问题也能间接实现最大堆，但是这样的实现只适合数值型的元素，不适合自定义类型。

2.8K2 0

最懒惰的算法—KNN

总第77篇本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。...02|算法三要素：通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类...训练算法：KNN没有这一步，这也是为何被称为最懒算法的原因。测试算法：将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。使用算法：将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。...5、应用算法：通过修改inX的值，就可以直接得出该电影的类型。

2.4K5 0

每日一题：最大堆的实现

很久没有做题目了，今天学习下最大堆和最小堆这种数据结构。...实现获取无序数组中第k大的数字，对应leetcode：https://leetcode.com/problems/kth-largest-element-in-an-array/ coding… 文中均以最大堆为例...，最小堆的原理类似什么是最大堆定义很简单： 1、它是一棵二叉树，并且是一棵完成二叉树 2、各个子树的根结点都比孩子结点要大，所以整棵树的根结点即为所有数中最大的那个数堆的构建这里我们采用数组来实现一个最大堆...用数组构建最大堆的构建两种构建方式，一种是循环插入，即一个一个插入，每次插入后的结点都保持最大堆的形式；而另外一种则是先把数据按数据顺序插入，然后从第一个叶子结点开始往上调整。...1、直接将整个数据填入数组中 2、从第一个非叶结点开始，向上走，每次与自己的左、右结点比较，调整位置，走到调整到根结点为止实现代码如下： class MaxHeap(): """ 最大堆

5283 0

gbdt算法_双色球最简单的算法

解释一下GBDT算法的过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。.../ML-NLP/Machine Learning/3.2 GBDT 代码补充参考for——小白： Python科学计算——Numpy.genfromtxt pd.DataFrame()函数解析（最清晰的解释...） iloc的用法（最简单） scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结（包含所有参数详细介绍）版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

2K2 0

go实现利用最大堆寻找最小k个数

作者 | 陌无崖转载请联系授权导语昨天分享了寻找最小k个数的算法是，那么有没有更为迅速的方法呢？今天就来分享关于如何使用最大堆进行解决。...思路设计知道了如上定义，我们就可以将容量为K的最大堆存储我们的最小k个数，因此我们仍然可以按照之前的方法假设堆中存储的仍然是最小的k个数（不懂的可以看我的上一篇文章），再通过比较替换或不替换堆来最终找到我们的最小的...循环每一个父节点 (2) 在子节点中找到最大值和父节点比较，若子节点大，则替换 (3) 每次提换后需要记录新的父节点，重新和子节点比较，替换，如下标为2和5的进行替换后，还要保证下标5（原来的下标2）是否满足最大堆性质...fmt.Println(data[largest], "或", data[largest+1], "不和", data[i], "进行交换") } } } } // 维护最大堆...func topK(data []int, k int) { // 建立前K个数的最大堆 BuildMaxHeap(data[0:k]) for i := k; i < len(data)

1.2K2 0

史上最透彻的KMP算法讲解

作者：柳行刚编辑：李文臣 1 字符串匹配是经典的KMP算法。下面以字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"为例，查找是否包含串"ABCDABD"？...下面是next数组和匹配算法参照代码。

1.5K11 0

KNN:最容易理解的分类算法

KNN是一种分类算法，其全称为k-nearest neighbors, 所以也叫作K近邻算法。该算法是一种监督学习的算法，具体可以分为以下几个步骤 1....第一步，载入数据，因为是监督学习算法，所以要求输入数据中必须提供样本对应的分类信息 2. 第二步，指定K值，为了避免平票，K值一般是奇数 3....在scikit-learn中，使用KNN算法的代码如下 >>> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier >>> X = [[0], [1],...3) >>> neigh.fit(X, y) KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) >>> print(neigh.predict([[1.1]])) [0] KNN算法原理简单

1.4K1 0

算法备案，这些点最易忘！

“我们的算法已经完成开发并上线了，应该不需要备案吧？”最近，不少算法提供者向我咨询这个问题。随着《互联网信息服务算法推荐管理规定》的深入实施，算法备案已成为众多企业必须面对的合规要求。...然而，在备案过程中，一些关键细节最容易被忽视，今天就来为大家划重点。一、谁需要备案？不是所有算法都需“上报” 首先，需要明确的是，并非所有算法都需要备案。...根据规定，以下五类算法需要完成备案：生成合成类算法（如AI写作、虚拟人脸生成）个性化推送类算法（如内容推荐、商品推荐）排序精选类算法（如搜索结果排序、热搜榜）检索过滤类算法（如关键词过滤、内容检索...二、备案时限：上线前最易忽略很多企业知道需要备案，但却错过了最佳时间窗口。按照规定，算法备案应在算法上线前完成。实际操作中，不少企业因内部流程繁琐，往往错过此时限。...更关键的是，算法有实质性更新时，同样需要重新备案。什么是实质性更新？比如算法模型结构调整、应用场景发生变化、主要功能目标改变等。这一点最容易被忽视，但却是在检查中最容易出问题的地方。

1321 0

大堆栈带来的高GC开销的问题

在大堆栈中，指针是邪恶的，必须避免。但是你需要能够发现它们以避免它们，而且它们并不总是显而易见的。字符串、切片和时间。时间都包含指针。如果你在内存中储存了大量的这些信息，可能需要采取一些步骤。...当我遇到大堆的问题时，主要原因如下： - 大量的string - 对象中的时间是time.Time类型 - map中含有slice的值 - map中含有slice的key 关于处理每一个问题的不同策略，

9545 0

【重学数据结构】堆 Heap - 最小堆&最大堆

在 Java API 中最常用的是用于实现优先队列的二叉堆，它是由 JWJ Williams 在 1964 年引入的，作为堆排序算法的数据结构。什么是堆？...堆中某个节点的值总是不大于或者不小于父节点的值，并且堆是一棵完全二叉树堆的数据结构最小堆：每个父节点的值都小于自己子节点的值最大堆：与最小堆的定义正好相反，每个父节点的值都大于自己子节点的值...手写实现堆从对堆的数据结构介绍上可以看到，小堆和大堆的唯一区别仅是对元素的排序方式不同。...堆排序算法，TopN的场景题，以及优先级队列是采用最小堆的性质去做的堆的数据结构实现方式有哪些？二叉堆使用数组存储，根节点索引为0，子节点n的索引为2n+1和2n+2。...最小堆和最大堆的区别是什么？最小堆：任何一个父节点的值都小于或等于其子节点最大堆：任何一个父节点的值都大于或等于其子节点

1351 0

疯子的算法总结14--ST算法（区间最值）

②不过区间在增加时，每次并不是增加一个长度，而是基于倍增思想，用二进制右移，每次增加2^i个长度，最多增加logn次这样预处理了所有2的幂次的小区间的最值关于倍增法链接查询： ③对于每个区间...，分成两段长度为的区间，再取个最值（这里的两个区间是可以有交集的，因为重复区间并不影响最值) 比如3,4,6,5,3一种分成3,4,6和6,5,3，另一种分成3,4,6和5,3，最大值都是6，没影响。...1,所以后面的状态表示为f[t][y-2^t+1] 所以x到y的最小值表示为f(f[t][x],f[t][y-2^t+1])，所以查询时间复杂度是O（1） ④所以O(nlogn)预处理，O(1)查询最值...y-z+1)/log(2));//注意y-z要加一才为区间长度 return min(map[z][x],map[y-(1最

9893 0

小白入门最简单的机器学习算法

有没有比较简单适合小白入手的算法呢~~当然有的,今天我们从最最简单的机器学习算法kNN入手，慢慢的通过一些简单的例子来理解机器学习。...你可以用pip安装，也可以直接下载anaconda这个神器，非常方便，一下子把机器学习，数据分析要的库全部安装了，省的你一个一个下载. 2.挑个最简单的数据集工欲善其事，必先利其器。...，然后是花瓣，最里面是花蕊....是k-Nearest Neighbors的简称,我觉得是机器学习里面最简单的算法.它的核心思想就是，要确定测试样本属于哪一类就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后看这K个样本大部分属于哪一类...简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。

2.4K10 0

kNN算法——帮你找到身边最相近的人

但有一种算法能够帮助你更好地做出决策，那就是k-Nearest Neighbors（NN）算法，本文将使用学生社团来解释k-NN算法的一些概念，该算法可以说是最简单的机器学习算法，构建的模型仅包含存储的训练数据集...工作原理在其最简单的版本中，k-NN算法仅考虑一个最近邻居，这个最近邻居就是我们想要预测点的最近训练数据点。然后，预测结果就是该训练点的输出。下图说明构造的数据集分类情况。...最后，返回最频繁出现的类别标签。 Scikit-Learn实现k-NN算法 Scikit-Learn是一个机器学习工具箱，内部集成了很多机器学习算法。...现在让我们看一下如何使用Scikit-learn实现kNN算法。...结论 k-NN算法是一种简单有效的数据分类方法，它是基于实例学习的一种机器学习算法，需要通过数据实例来执行机器学习算法，该算法必须携带完整的数据集。

8144 0

SMO算法最通俗易懂的解释

任何关于算法、编程、AI行业知识或博客内容的问题，可以随时扫码关注公众号「图灵的猫」，加入”学习小组“，沙雕博主在线答疑~此外，公众号内还有更多AI、算法、编程和大数据知识分享，以及免费的SSR节点和学习资料...求解对偶问题，常用的算法是SMO，彻底地理解这个算法对初学者有一定难度，本文尝试模拟算法作者发明该算法的思考过程，让大家轻轻松松理解SMO算法。文中的“我”拟指发明算法的大神。...001、初生牛犊不怕虎最近，不少哥们儿向我反映，SVM对偶问题的求解算法太低效，训练集很大时，算法还没有蜗牛爬得快，很多世界著名的学者都在研究新的算法呢。...等等，哥们说现有算法比较慢，所以我绝对不能按照常规思路去思考，要另辟蹊径。蹊径啊蹊径，你在哪里呢？我冥思苦想好几天，都没有什么好办法，哎！看来扬名立万的事儿要泡汤了。...关注微信公众号，点击“学习资料”菜单即可获取算法、编程资源以及教学视频，还有免费SSR节点相送哦。

9043 0

点击加载更多

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭