优先队列 1、堆1.1、堆维护1.2、建堆 2、优先队列3、代码实现3.1、最大堆3.2、最小堆3.3、优先队列 1、堆 堆，又可以称为二叉堆，可以看做一个近似的完全二叉树，除了最下面一层，其余每层都是填满的，且是从左向右填充。 A表示一个堆，堆的相关概念： （1）A.length ：数组元素的个数。注
前言 在大型系统中，为了减少数据库压力通常会引入缓存机制，一旦引入缓存又很容易造成缓存和数据库数据不一致，导致用户看到的是旧数据。 为了减少数据不一致的情况，更新缓存和数据库的机制显得尤为重要，接下来带领大家踩踩坑。 一、一面 1小时40几分钟，基本会的被问完了 1.介绍项
写在前面 很多小伙伴留言说让我写一些工作过程中的真实案例，写些啥呢？想来想去，写一篇我在以前公司从零开始到用户超千万的数据库架构升级演变的过程吧。 本文记录了我之前初到一家创业公司，从零开始到用户超千万，系统压力暴增的情况下是如何一步步优化MySQL数据库的，以及数据库架
目录二叉树的顺序存储方式满二叉树与完全二叉树堆向下调整的过程堆排序的过程构建堆的过程代码实现向下调整最简单的向下调整最终向下调整代码堆排序完整代码 二叉树的顺序存储方式 从上往下, 从左往右, 依次将元素追加至列表中, 可以得到如下规律: 父节点和左孩子节点的坐标关
文章目录 前言一、堆的概念二、堆化三 、构造一个完整的堆四、进行堆排序五、总结 前言 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、堆的概念 堆是一棵完全二叉树（完全二叉树可以理解为节点需从左往右连续） 孩子节点的大小均小于或.大于父节点（孩子节点大的是小
相信有了最大堆的实现基础，我们就可以开始考虑利用最大堆的特性，实现排序的功能。 1、第一种思路：需要开辟新的空间。 我们堆传入的数组，首先需要整理成最大堆的形式。我们循环遍历每个数组的元素，然后利用堆的add方法，最终把一个数组实现成最大堆的形式。然后我们开始循环遍历最大
数据结构之排序算法# 学习目标： 数据结构是一个需要扎实掌握的知识，是理解程序算法的基本功，排序又是数据结构中的一个重要模块，排序在当今的应用十分广泛，自己手写一遍排序算法非常有意义。同时鉴于网上有相当多的资源、文章与代码，很难从中找到比较完善的，本文的目的就是筛选出一
Prime算法 掌握思想最重要，代码只是练习 MST_Prim(Graph G){ int min_weight[G.vexnum]; int adjvex[G.vexnum]; for(int i=0;i<G.vexnum;i++){ min_weight[i]=G.Edge[0][i]; adjvex[i]=0; } int min_arc; //最小权重的边 int min_vex; //最小权重边的另一
最近几天，有的人在偷偷地买蚂蚁的基金，有的人却偷偷的在蚂蚁面试。 最近确实是面试的好时候。大家都奔着大厂去的，最近也分享了好多大厂的面经了，什么阿里、字节、京东、美团、百度、腾讯、滴滴、网易…已经数不清有多少了。（是我菜了） 这里分享一下蚂蚁金服5面过程与面试总结
小灰 程序员小灰在上一篇漫画中，小灰介绍了 二叉堆 这样一种强大的数据结构：漫画：什么是二叉堆？（修正版）那么，这个二叉堆怎样来使用呢？我们这一期将会详细讲述。让我们回顾一下二叉堆和最大堆的特性：1.二叉堆本质上是一种完全二叉树2.最大堆的堆顶是整个堆中的最大元素当我们删除一个最
小灰 程序员小灰在上一篇漫画中，小灰介绍了 二叉堆 这样一种强大的数据结构：漫画：什么是二叉堆？（修正版）那么，这个二叉堆怎样来使用呢？我们这一期将会详细讲述。让我们回顾一下二叉堆和最大堆的特性：1.二叉堆本质上是一种完全二叉树2.最大堆的堆顶是整个堆中的最大元素当我们删除一个最
二叉堆的本质是完全二叉树 大顶堆：每个节点的值都大于他的子节点 小顶堆：每个节点的值都小于他的子节点 二叉堆的根节点就是他的堆顶 堆的存储结构 虽然堆的数据结构是树，但是它并不是以链式结构存储的，而是顺序存储（数组） 通过数组下标可以定位父亲节点或者孩子节点，堆中的最后一
前言 本系列的目的是明明白白、彻彻底底的搞定日期/时间处理的几乎所有case。上篇文章铺设所有涉及到的概念解释，例如GMT、UTC、夏令时、时间戳等等，若你还没看过，不仅强烈建议而是强制建议你前往用花5分钟看一下，因为日期时间处理较为特殊，实战必须基于对概念的了解，否则很可能依
为什么要公开这些面试题？ 原因一：身边从事 Java 开发的人员越来越多，我的表弟表妹们，朋友的表弟表妹们，朋友的朋友的表弟表妹们，每次问我要相同的面试复习材料，已经让我疲于应付，索性整理出来，直接发链接给他们。 原因二：节省招聘双方彼此的时间，有些来公司面试人，无论是有几年工作经验的
一、码场心得 你是个能吃苦的人吗？ 从前的能吃苦大多指的体力劳动的苦，但现在的能吃苦已经包括太多维度，包括：读书学习&寂寞的苦、深度思考&脑力的苦、自律习惯&修行的苦、自控能力&放弃的苦、低头做人&尊严的苦。 虽然这些苦摆在眼前，但大多数人还是喜欢吃简单的苦。熬夜加班、
一、堆排序 堆排序(Heap Sort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。 二、堆 什么是堆 堆是一个树形结构，其实堆的底层是一棵完全二叉树
引言 堆是前端进阶必不可少的知识，也是面试的重难点，例如内存堆与垃圾回收、Top K 问题等，这篇文章将从基础开始梳理整个堆体系，按以下步骤来讲： 什么是堆 怎样建堆 堆排序 内存堆与垃圾回收 Top K 问题 中位数问题 最后来一道leetcode题目，加深理解 下面开始吧 一、堆 满足下面两个条
解决 TOP k 问题通常可采用 堆排序 和 快速排序的思想 1. 大根堆(前 K 小) / 小根堆（前 K 大): 时间复杂度O(NlogK) c++ STL 中提供了 priority_queue 实现堆的基本功能，比如 priority_queue <int> pq; 堆 pq 的元素都是 int 型的，priority_queue 默认使用 vector 作为 堆
大顶堆与小顶堆的概念 大顶堆：每个节点的值都大于或等于其他左右孩子节点的值。 小顶堆：每个节点的值都小于或等于其他左右孩子节点的值。 堆排序过程： 先将n个元素的无序序列，构建成大顶堆。将根节点与最后一个元素交换位置交换之后可能不再满足大顶堆的条件，所以需要将剩下的n-1个
前言 俗话说“生于忧患，死于安乐”，其实大部分中年危机，就是在安乐中产生的。 有的人或许会反驳，“照你这么说，我还必须奋斗了，不奋斗就要死，难道选择安逸的生活就不对吗？我就没有选择自己生活方式的权利吗？” 说这句话的人其实有一些误解，误解就在于，安逸的生活并不等于不需要奋斗，这要
堆排序： 堆：完全二叉树 小根堆：每个节点的根节点的值最小，以此类推构成的堆就是小根堆，将一个数组构造成小根堆，每一次取祖宗节点，可以进行堆排序 如何手写一个堆？ 1.在堆中插入一个数：heap[ ++ size] = x, up(size) 2.求当前集合中的最小值：heap[1] 3.删除最小值：head[1] = heap[size],
思路： 1.从最后一个非叶子节点（len/2，len为当前树的长度）开始，将其与左右孩子比较，与较大的孩子交换。到根节点以后，最大（或者最小）的数已经在根了，与最后一个数交换，此时最后一个位置就已经排好了。 2.递归调用，长度-1（最后一个数排好了）：sort(a,len-1); public class HeapSort { //
#include<iostream> #include<algorithm> #include<cstring> #include<cmath> using namespace std; const int maxx=105; int pa[maxx]; int n; void PercolateDown(int pos,int size){ int p=pos,c=2*p+1; int temp=pa[p]; while(c<size){
关注下方公众号，分享硬核知识 01 演进 结点和边，构成一个图。 不含环的连通图，便成了一棵树。每个结点拥有的子结点数称为结点的度。 多棵树便构成了一个森林。 结点的度最大为2的树便是二叉树；最大度为N的是N叉树，或多叉树。 除叶子结点，每个结点的度都为2，称为满二叉树。除去最后
文章首先于微信公众号：小K算法，关注第一时间获取更新信息 1 演进 结点和边，构成一个图。 不含环的连通图，便成了一棵树。每个结点拥有的子结点数称为结点的度。 多棵树便构成了一个森林。 结点的度最大为2的树便是二叉树；最大度为N的是N叉树，或多叉树。 除叶子结点，每个结点的度都
