我为Djkstra的算法编写了一个伪代码,用于查找从源顶点到所有其他节点的最短路径。我相信代码根本不需要min-heap。共享的代码根本不使用堆。
如果我做错了什么,有人能告诉我吗?我的解决方案的时间复杂度是O(V+E)。
请让我知道这是否有效,以及我们是否可以从djkstra中消除堆。
提前感谢
我已经在一张纸上验证了它,但以防我遗漏了测试用例。
伪代码:--
q.add(src);
while (q is not empty) {
int u = q.poll();
if (visited[u] == true) {
continue; //Node u
我有这个函数def validate(self),它应该检查给定的数组是否是有效的最小堆。我认为它可以工作,但是因为我的数组在开始时没有,比如None,2,3,5,它似乎遇到了问题,并给出了错误'<' not supported between instances of 'int' and 'NoneType' 如何跳过代码中的none值? def validate(self):
"""
Validates the heap. Returns True if the heap is a valid
我有一个整数列表,表示一个项目被使用了多少次,我需要找到序列中使用次数最少的下一个数字(它可能甚至不在列表中) 项目的数量是动态的,示例使用9,但这可能是。此外,它可以出现的次数也是动态的。 We have X items, all of which are allowed to be used y times 举个例子。 我们有9个项目,这两个项目都允许使用2次,但应该按顺序使用。 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 1, 2] 上面应该返回3作为下一个可用项 [1, 2, 3, 4, 5] 上面应该返回6作为下一个可用项 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8
我的问题来自下面的leetcode解决方案,我不明白为什么是O(k+(n-k)log(k))。
补充:也许复杂性不是这样的,事实上我不知道heappush()和heappop()的时间复杂性
# O(k+(n-k)lgk) time, min-heap
def findKthLargest(self, nums, k):
heap = []
for num in nums:
heapq.heappush(heap, num)
for _ in xrange(len(nums)-k):
heapq.heappop(heap)
ret
所以这是我的min-heap代码。这是我家庭作业的一部分:
def heapify(i):
global end,a
l=2*i+1
if l>end:
return None
r=2*i+2
minarg=i
if a[i]>a[l]:
minarg=l
if r<=end:
if a[minarg]>a[r]: minarg=r
if a[i]==a[minarg]:
return None
else
我一直在尝试编写一个递归的heapify方法,将一个整数数组转换为一个最小堆。Main和Heap类如下所示。Main中显示的大多数数组已经是min-heap,但是子树11、4、5不是min-heap。但是,heapify函数似乎没有到达那个子树。我不知道问题出在哪里,如果有任何帮助,我将不胜感激。
public class Heap {
public Heap(int[] array) {
heap = array;
}
public void heapify() {
heapifyHelper(0);
}
public void heapifyHelper(int
我有以下伪代码:
void siftup(int n)
pre condition n>0 && heap(1,n-1)
post heap(1,n)
i=n;
loop
/* invariant: heap(1,n) except perhaps
between i and its parent
if (i==1)
break;
p=i/2;
if (x[p]<=x[i])
break;
swap(p,i);
i=p;
请帮助我用真实的代码写它,我有关于循环的问题,例如,循环的起点在哪里?
我已经这样做了,它是正
在迭代数据集时,按排序顺序只跟踪前10个数字的最佳方法是什么?
Solution...Ended up实现泛型最小和最大Heaps...as遗憾的是,它们在Java库中不可用,或者在代码上的internet....No推荐者上也不是很容易……
import java.util.ArrayList;
public class MaxHeapGeneric <K extends Comparable> {
//ArrayList to hold the heap
ArrayList<K> h = new ArrayList<K>();
我在很多文章中看到,dijkstra的时间复杂度是O(V + ElogV),但时间复杂度不应该是O(V + ElogE)
这是我的解释
Set all nodes distance to infinity and source distance to 0 -> O(V) time
Add source node to priority queue
//priority queue will have a maximum of |E| elements and popping or inserting from priority queue
我正在尝试返回一系列流媒体数字的运行中位数。为此,我使用了max-heap (将值存储在序列的下半部分)和min-heap (将值存储在序列的上半部分)。
特别是,我使用的是来自heapq模块()的Python (2.0)内置最小堆数据结构。要构建max-heap,我只需使用我需要推送到堆中的数字的负数。
我的Python代码如下:
import heapq
maxh = []
minh = []
vals=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
for val in vals:
# Initialize the data-structure and insert/push
我正在尝试在C++中实现Prim的MST算法。我有一个设计问题
我实现了一个min-heap,它接受一个整数,我们可以提取-min,减少key和insert-key。
现在,据我所知,在Prim中,我需要维护每个顶点的权重和邻居信息。我的一些想法是:
1]定义结构
struct node {
int vertex;
int weight;
int neighbor;
};
使用最小堆返回权重最小的节点。但问题是减键,因为对于减键,调用者需要传递他想要减键的顶点。因为堆交换元素太频繁了,所以我必须遍历整个列表来找到顶点,然后减少它的键。这是O(n),我认为如果我这样做,P
给定以下代码:
// range heap example
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>
using namespace std;
bool Greater(int a, int b)
{
if (a > b)
{
return true;
}
else
{
return false;
}
}
int main () {
int myints[] = {10,20,30,5
像Max-heap和Min-heap一样,我想实现一个中位数堆来跟踪一组给定整数的中位数。API需要有以下三个函数:
insert(int) // should take O(logN)
int median() // will be the topmost element of the heap. O(1)
int delmedian() // should take O(logN)
我想使用数组(a)实现来实现堆,其中数组索引k的子项存储在数组索引2*k和2*k + 1中。为方便起见,数组从索引1开始填充元素。这是我到目前为止所做的:中位数堆将有两个整数来跟踪到目前为止插入的整数的数量,
我想要创建这样的类:
public TrackMaxMin(int periodInSec)
// use current system time as time
public Add(decimal value)
// return maximum Value for the last periodInSec
public Max { get {} }
// return minimum Value for the last periodInSec
public Min { get {} }
我想我可以使用FIFO查询来存储Pair<DateTime, decimal>,对