小顶专题
【Java 优先队列（小顶堆） 分治法 实现合并k个排序链表】
合并k个排序链表 题目：力扣-合并k个排序链表[https://leetcode.cn/problems/vvXgSW/](https://leetcode.cn/problems/vvXgSW/)优先队列（小顶堆）法代码实现 分治法代码实现 题目：力扣-合并k个排序链表https://leetcode.cn/problems/vvXgSW/ 给定一个链表数组，每个链表都已经
堆：什么是大顶堆，什么是小顶堆，堆排序，代码实现堆排序
堆排序代码 using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;using System.Threading.Tasks;namespace 堆排序___顺序存储{class Program{static void Main(string[] arg
wikioi 2573 大顶堆与小顶堆并用
题目描述 Description 我们使用黑匣子的一个简单模型。它能存放一个整数序列和一个特别的变量i。在初始时刻，黑匣子为空且i等于0。这个黑匣子能执行一系列的命令。有两类命令： ADD(x)：把元素x放入黑匣子；GET：把i加1的同时，输出黑匣子内所有整数中第i小的数。牢记第i小的数是当黑匣子中的元素已非降序排序后位于第i位的元素。 下面的表6_4是一个11个命令的例子：
wikioi 1245 小顶堆
题目描述 Description 有两个长度为 N 的序列 A 和 B，在 A 和 B 中各任取一个数可以得到 N^2 个和，求这N^2 个和中最小的 N个。 输入描述 Input Description 第一行输入一个正整数N；第二行N个整数Ai 且Ai≤10^9；第三行N个整数Bi， 且Bi≤10^9 输出描述 Output Descriptio
牛客NC392 参加会议的最大数目【中等 贪心+小顶堆 Java/Go/PHP 力扣1353】
题目 题目链接： https://www.nowcoder.com/practice/4d3151698e33454f98bce1284e553651 https://leetcode.cn/problems/maximum-number-of-events-that-can-be-attended/description/ 思路 贪心+优先级队列 Java代码 import
C++小顶堆求Topk
C++小顶堆求Topk 求数组中的Topk数字，比如【1、4、6、7、2、9、8、3、5、0】的Top4是【6、7、8、9】。 用小顶堆来实现， 首先用前4个元素新建一个大小为4的小顶堆，堆顶始终保存堆中的最小值。数组中的剩余数字是【2、9、8、3、5、0】然后逐个将剩余数字与堆顶比较，如果大于堆顶，则与堆顶交换，并向下调整堆。最后堆中保存的就是最大的4个数字。 代码如下，MinHeap.
数据结构 小顶堆建堆过程 构建过程
【一】简介 最小堆是一棵完全二叉树，非叶子结点的值不大于左孩子和右孩子的值。本文以图解的方式，说明最小堆的构建、插入、删除的过程。搞懂最小堆的相应知识后，最大堆与此类似。最小堆示例： 【二】最小堆的操作 最小堆的构建： 初始数组为：9,3,7,6,5,1,10,2 按照完全二叉树，将数字依次填入。 填入完成后，从最后一个非叶子结点（本示例为数
【Python】 小顶堆：困难 Leetcode 23. 合并 K 个升序链表 -- Python中heapq对于自定义数据类型的比较
描述 给你一个链表数组，每个链表都已经按升序排列。 请你将所有链表合并到一个升序链表中，返回合并后的链表。 示例 1： 输入：lists = [[1,4,5],[1,3,4],[2,6]] 输出：[1,1,2,3,4,4,5,6] 代码 代码1 由于可能存在相同值的结点，当用元组或数组作为堆中元素时，会出现无法比较结点的情况。在这里解决的方法是每个元组中再添加进一个独一无二的id cl
代码随想录笔记|C++数据结构与算法学习笔记-栈和队列(〇)|stack、queue、单调队列和优先级队列(priority_queue)、大顶堆和小顶堆
文章目录 stack容器stack 基本概念常用接口构造函数赋值操作数据存取大小操作 queue容器queue常用接口构造函数：赋值操作数据存取大小操作 单调队列定义实现代码实现 基本应用一：滑动窗口思路与算法 优先级队列定义大顶堆（最大堆）、小顶堆（最小堆） 实现基本操作`push`和`emplace` 基本应用一：滑动窗口思路与算法 stack容器 stack 基本
python使用heapq实现小顶堆（TopK大）/大顶堆（BtmK小）
参考链接 https://www.coder4.com/archives/3844 求一个数列前K大数的问题经常会遇到，在程序中一般用小顶堆可以解决，下面的代码是使用python的heapq实现的小顶堆示例代码： # !/usr/bin/env python# -*- coding:gbk -*-import sysimport heapqclass TopKHeap(object)
【优先级队列（大顶堆 小顶堆）】【遍历哈希表键值对】Leetcode 347 前K个高频元素
【优先级队列（大顶堆 小顶堆）】【排序】Leetcode 347 前K个高频元素 1.不同排序法归纳2.大顶堆和小顶堆3.PriorityQueue操作4.PriorityQueue的升序（默认）与降序5.问题解决：找前K个最大的元素 ：踢走最小的（堆顶的），加入比堆顶大的，最终就是最大的K个6.问题解决：找前K个最小的元素 ：维护一个小顶堆，最后从堆顶依次弹出K个，最终就是最小的K个 题
建大顶堆和小顶堆及堆排序算法
/************************************************************ Function: 堆排序 Author: glq2000[glq2000@126.com] Date: Tues, 2010-8-3 Note: 写堆排序函数要注意两个问题
数据结构：大顶堆、小顶堆
堆是其中一种非常重要且实用的数据结构。堆可以用于实现优先队列，进行堆排序，以及解决各种与查找和排序相关的问题。本文将深入探讨两种常见的堆结构：大顶堆和小顶堆，并通过 C++ 语言展示如何实现和使用它们。 一、定义 堆是一种完全二叉树。完全二叉树的定义：所有节点从上往下，从左往右的依次排列，不能有空位置，是为完全二叉树。 下面是完全二叉树和不完全二叉树的示意图： 大顶堆： 根节点（堆顶元素
python 小顶堆
转自http://blog.csdn.net/tanghaiyu777/article/details/55271004 参考链接 https://www.coder4.com/archives/3844 求一个数列前K大数的问题经常会遇到，在程序中一般用小顶堆可以解决，下面的代码是使用python的heapq实现的小顶堆示例代码： # !/usr/bin/env pyt
LeetCode、2542. 最大子序列的分数【中等，排序+小顶堆】
文章目录 前言LeetCode、2542. 最大子序列的分数【中等，排序+小顶堆】题目及类型思路及代码实现 资料获取 前言 博主介绍：✌目前全网粉丝2W+，csdn博客专家、Java领域优质创作者，博客之星、阿里云平台优质作者、专注于Java后端技术领域。 涵盖技术内容：Java后端、算法、分布式微服务、中间件、前端、运维、ROS等。 博主所有博客文件目录索引：博客目录索
LeetCode、2336. 无限集中的最小数字（中等，小顶堆）
文章目录 前言LeetCode、2336. 无限集中的最小数字题目链接及类型思路代码题解 前言 博主所有博客文件目录索引：博客目录索引(持续更新) LeetCode、2336. 无限集中的最小数字 题目链接及类型 题目链接：2336. 无限集中的最小数字 类型：数据结构/优先队列 思路 首先读题：包含有一个正整数的无限集合，如：集合 [1, 2, 3,
大顶堆、小顶堆及其建堆过程、堆排序
定义 按照堆的特点可以把堆分为大顶堆和小顶堆。 大顶堆：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值； 小顶堆：每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值。 （堆的这种特性非常的有用，堆常常被当做优先队列使用，因为可以快速的访问到“最重要”的元素） 我们用简单的公式来描述一下堆的定义就是： 大顶堆：arr[i] >= arr[2i+1] && arr[i] >= arr[2i+2]
小顶堆在Java中的一种优雅实现
今天探索TopK问题的时候取得的阶段性成果，记录下来以供翻阅。 /*** 小顶堆/最小堆实现* * @author stephenshen**/public class MinHeap {// 堆得存储结构：数组private int[] data;/*** 构造方法：传入一个数组，并转换为一个最小堆* * @param data*/public MinHeap(int[] data) {t
堆排序；大顶堆、小顶堆
堆排序 基本介绍 堆排序基本思想 堆排序步骤图解 在第二个步骤中，将节点6和它的两个左右节点比较大小，发现右节点最大，所以将节点6和节点9进行交换，如图所示，数组相应位置的值也交换 总结 代码实现 """ 堆排序 """class HeapSort:def __init__(self, arr):self.arr = arrd