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  • 1-取100万个数据的前一百个最大的,需要构建小顶堆, 2-先取100个数据构建成小顶堆,每次和最小的元素比较,比最小的元素,直接舍去, 3-比最小的元素大,将最小的元素舍去,然后就如新元素重新构建。 ...

    步骤:

    1-取100万个数据的前一百个最大的,需要构建小顶堆,

    2-先取100个数据构建成小顶堆,每次和最小的元素比较,比最小的元素小,直接舍去,

    3-比最小的元素大,将最小的元素舍去,然后就如新元素重新构建。

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  • 解题思路: 首先遍历用map记录每一个元素的频率,然后利用... // 构建小顶堆比较方法 static bool cmp(pair<int, int>& m, pair<int, int>& n) { return m.second > n.second; } vector&l.

    在这里插入图片描述
    解题思路:

    • 首先遍历用map记录每一个元素的频率,然后利用小顶堆进行存储,小顶堆的大小为k
    • 注意:
      1.小顶堆创建的实现
      2.删除和插入操作
    class Solution {
    public:
        // 构建小顶堆比较方法
        static bool cmp(pair<int, int>& m, pair<int, int>& n) {
            return m.second > n.second;
        }
    
        vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {
            unordered_map<int, int> occurrences;
            for (auto& v : nums) {
                occurrences[v]++;
            }
    
            // pair 的第一个元素代表数组的值,第二个元素代表了该值出现的次数
            priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, decltype(&cmp)> q(cmp);
            for (auto& [num, count] : occurrences) {
                if (q.size() == k) {
                    if (q.top().second < count) {
                        q.pop();
                        q.emplace(num, count);
                    }
                } else {
                    q.emplace(num, count);
                }
            }
            vector<int> ret;
            while (!q.empty()) {
                ret.emplace_back(q.top().first);
                q.pop();
            }
            return ret;
        }
    };
    
    

    堆的构建可以参考:
    https://blog.csdn.net/nisxiya/article/details/45725857?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Edefault-1.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Edefault-1.control

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  • 最小堆 / 小顶堆 本文以实现最小堆为例,代码如下 ➥ JavaScript function createMiniHeapFromArray(array, len = array.length) { for (let i = Math.floor((len - 2) / 2); i >= 0; i--) { // ...

    二叉堆本质上是一种完全二叉树,它分为两个类型:

    • 最大堆 / 大顶堆
    • 最小堆 / 小顶堆

    本文以实现最小堆为例,代码如下

    ➥ JavaScript

    function createMiniHeapFromArray(array, len = array.length) {
      for (let i = Math.floor((len - 2) / 2); i >= 0; i--) { // Math.floor((len - 2) / 2) 最后一个父节点的节点索引值
        const num = nums[i]
        let parentIndex = i
        let leftChildIndex = parentIndex * 2 + 1
    
        while (leftChildIndex < len) {
          const leftChildValue = nums[leftChildIndex]
          const rightChildIndex = leftChildIndex + 1
          let changeIndex = leftChildIndex // 默认和左节点比较
    
          if (rightChildIndex < len && nums[rightChildIndex] < leftChildValue) {
            changeIndex = rightChildIndex // 如果右节点存在且比左节点小,则和右节点比较
          }
          if (num > nums[changeIndex]) {
            nums[parentIndex] = nums[changeIndex]
            parentIndex = changeIndex // 节点下沉,更新父节点
            leftChildIndex = 2 * changeIndex + 1 // 更新左子节点
          } else {
            break
          }
        }
    
        nums[parentIndex] = num // 之前不用真正交换元素,到最后把交换的元素放到对应位置
      }
    
      return array
    }
    

    构建二叉堆的时间复杂度乍一看是 n log ⁡ 2 n n\log_2n nlog2n,其中第一个 nfor 循环,第二个 logwhile 循环的步进是 2x。但真正的时间复杂度是 O(n)(具体的数学推导,我也不会 🤷‍♂️,欢迎高手留言指导)。

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  • 将一系列给定数字插入一个初始为空的小顶堆H[]。随后对任意给定的下标i,打印从H[i]到根结点的路径。 输入格式: 每组测试第1行包含2个正整数N和M(≤1000),分别是插入元素的个数、以及需要打印的路径条数。下一行...

    将一系列给定数字插入一个初始为空的小顶堆H[]。随后对任意给定的下标i,打印从H[i]到根结点的路径。

    输入格式:

    每组测试第1行包含2个正整数N和M(≤1000),分别是插入元素的个数、以及需要打印的路径条数。下一行给出区间[-10000, 10000]内的N个要被插入一个初始为空的小顶堆的整数。最后一行给出M个下标。

    输出格式:

    对输入中给出的每个下标i,在一行中输出从H[i]到根结点的路径上的数据。数字间以1个空格分隔,行末不得有多余空格。

    输入样例:

    5 3
    46 23 26 24 10
    5 4 3
    

    输出样例:

    24 23 10
    46 23 10
    26 10

    最小堆,也称“小顶堆”,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其左子节点和右子节点的值。

    最大堆和最小堆,从根节点到任意结点路径上结点序列都是有序的 

    视频详解:https://www.bilibili.com/video/av14273385/ 

    #include<iostream>
    using namespace std;
    const int maxn = 1001; 
    const int MINN = -10001;
    int H[maxn],size;
    void create(){ //建堆初始化 
    	size = 0;
    	H[0] = MINN;
    }
    //向一个小顶堆中插入数据,同时保证插入后还是个小顶堆
    void insert(int X){ //向最小堆中插入数据 
    	int i;
    	for(i = ++size;H[i/2]>X;i/=2){
    		H[i] = H[i/2];
    	}
    	H[i] = X; 
    }
    int main()
    {
    	int n,m,X;
    	cin>>n>>m;
    	create();
    	for(int i=0;i<n;i++){
    		cin>>X;
    		insert(X);
    	}
    	int index;
    	for(int i=0;i<m;i++){
    		cin>>index;
    		cout<<H[index];
    		int j = index;
    		while(j>1){
    			j/=2;
    			printf(" %d",H[j]);
    		}
    		printf("\n");
    	}
    	return 0;
    }

     

     

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  • reference priority_queue<int, vector<int>, less<int>> max_heap; priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> min_heap;
  • Java构建顶堆

    2020-05-29 20:59:53
    * 大顶堆 * @author 23365 * */ public class BigHeap { public int[] data; public BigHeap() { } /** * 新建堆 * @param bigHeap * @param Nodes */ public static void init(BigHeap ...
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  • ③每个节点的值都小于或者等于其左右孩子节点的值,称为小顶堆 对堆中的节点按层进行编号,映射到数组中: 大顶堆的特点: arr[i] >= arr[2 * i + 1] && arr[i] >= arr[2 * i + 2]
  • 小顶堆的递归构建

    千次阅读 2013-02-18 19:39:18
    小顶堆的递归构建   道理很简单,顶上是最小的,比左右子树都,在整个树上都成立。   代码如下: void swap(int &a,int &b) { if(a!=b) { int temp; temp=a; a=b; b=temp; } } void ...
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    千次阅读 2020-11-24 09:04:59
    C++大顶堆和小顶堆原理大顶堆小顶堆大顶堆和小顶堆对比图大顶堆和小顶堆的实现代码 原理   堆数据结构是一种数组对象,它可以被视为一颗完全二叉树结构(或者也有可能是满二叉树) 大顶堆   根结点(亦称为堆顶...
  • 堆是一种非线性结构,(本篇随笔主要分析堆的数组实现)可以把堆看作一个数组,也可以被看作一个完全二叉树,通俗来讲堆其实就是利用完全二叉树的结构来维护的一维数组按照堆的特点可以把堆分为大顶堆小顶堆顶堆:...
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  • 堆排序,大顶堆小顶堆

    万次阅读 多人点赞 2014-02-10 15:50:27
    代码如下,有详细的注视 ... /** * ... * 步骤1:构建顶堆(或小顶堆) * 步骤2:将 堆顶 元素 与 未排序 的最后一个叶子,进行交换 * 步骤3:并对半堆进行修正(不考虑已有序的叶子) * 步骤
  • 小顶堆 任何一非叶节点的关键字不小于其左右孩子节点的关键字,最顶端节点一定是序列中最小元素 堆排序算法 流程: 1)构造一个完全二叉树 2)将该树构建为大顶堆 3)将根节点与最后一个元素交换位置 4)将剩下的...

空空如也

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如何构建小顶堆