import heapq class TopK: ''' 思路： 1.先放入元素前k个建立一个最小堆 2.迭代剩余元素： 如果当前元素小于堆顶元素，跳过该元素 否则替换堆顶为当前元素，并重新调整堆 用最小堆来获取最大的几个元素,用前面最小的值替换成最大的值 ''' def __in
295. Find Median from Data Stream Hard 6150114Add to ListShare The median is the middle value in an ordered integer list. If the size of the list is even, there is no middle value and the median is the mean of the two middle values. For example, for
剑指 Offer II 111. 计算除法 399. 除法求值 class Solution { public: vector<double> calcEquation(vector<vector<string>>& equations, vector<double>& values, vector<vector<string>>& queries) { vector<double
2099. 找到和最大的长度为 K 的子序列 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 首先放上运行结果： 思路 利用pair，把元素值和其在原数组中的位置关联在一起. 首先根据元素值val来构造最小堆，利用最小堆找出最大的k个元素； 然后根据位置下标idx来调整最小堆； 最后依次从堆顶取出元素值，
package LeetCode_539 import java.util.* /** * 539. Minimum Time Difference * https://leetcode.com/problems/minimum-time-difference/ * Given a list of 24-hour clock time points in "HH:MM" format, return the minimum minutes difference between
堆：一种二叉树的结构–完全二叉树，且每个节点的值都≥或≤孩子节点。最大堆：每个节点的值都≥孩子节点（堆顶元素是最大值）最小堆：每个节点的值都≤孩子节点（堆顶元素是最小值）复杂度 访问（acess）：无搜索：O(1) (堆顶)添加：O（logN）删除：O(logN） 一般是堆顶 Python常用操作 import heapq //创建堆
为了动态维护中位数，我们可以建立两个二叉堆：一个小根堆、一个大根堆。 在依次读入这个整数序列的过程中，设当前序列长度为M，我们始终保持： 序列中从小到大排名为1 ~ M/2的整数存储在大根堆中; 序列中从小到大排名为M/2+1 ~ M的整数存储在小根堆中， 大根堆允许存储的元素最多比小根堆多
\ 此题与之前在一个数组中找中位数类似，可以在基础上修改。 不过在入堆的时候需要对两个数组大小元素进行判断，小的入堆。 class Solution { public: double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) { priority_queue<int, vector<int>
class Solution { public List<String> topKFrequent(String[] words, int k) { //字符串键值和频率存入hashtable，都是作为比较的要素 HashMap<String,Integer> map = new HashMap(); for(String s:words) { if(!map.containsK
参考：https://www.geeksforgeeks.org/min-heap-in-java/ 最小堆是如何表示的？最小堆是一棵完全二叉树。最小堆通常表示为一个数组。根元素将在Arr[0] 处。对于任何第 i 个节点，即Arr[i]：Arr[(i -1) / 2]返回其父节点。Arr[(2 * i) + 1]返回其左子节点。Arr[(2 * i) + 2]返回其右子
1.概述本文介绍了如何查找整数流的中位数。我会通过示例说明问题，分析问题，最后给出几种Java解决方案。2.问题描述中位数（又称中值）指一个有序数据集的中间值。对于一组整数，小于中位数的元素与大于中位数的元素一样多。在一组有序数据集中：如果元素个数为奇数，那么中间那个元素是中位数：在
Java中没有实现大顶堆或者小顶对，但是可以通过优先队列来实现。 1、小顶堆 PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>(k, (a,b)->a-b); 2、大顶堆 PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>(k, (a,b)->b-a); 相关的操作见官方文档：https://docs.oracle.
Huffman Codes In 1953, David A. Huffman published his paper "A Method for the Construction of Minimum-Redundancy Codes", and hence printed his name in the history of computer science. As a professor who gives the final exam problem on Huffman co
在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素。请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。 知识点：java的优先队列(PriorityQueue)，最小堆 /** PriorityQueue，一个基于优先级堆的无界优先级队列。 实际上是一个堆（不指定Comparator时默认为最小堆），可
优先队列懒得打了 #include <iostream> //#include<priority_queue> using namespace std; const int DefaultSize=10; template<class T> class MinHeap { public: MinHeap(int sz = DefaultSize); //构造函数：建立空堆 MinHeap(T arr[], int n); //构造函数：通过一个数
剑指 Offer 41. 数据流中的中位数 Offer_41 题目详情 题解分析 本题使用大根堆和小根堆来解决这个寻找中位数和插入中位数的问题。 其实本题最直接的方法是先对数组进行排序，然后取中位数。但是，这种方法的此方法的时间复杂度为 O(N)，其中包括： 查找元素插入位置 O(logN) （二分查找）、
Design a class to find the kth largest element in a stream. Note that it is the kth largest element in the sorted order, not the kth distinct element. Implement KthLargest class: KthLargest(int k, int[] nums) Initializes the object with the integer
#include<iostream> #include<stdio.h> #include<queue> using namespace std; int main() { priority_queue<int, vector<int>, greater<int> > minHeap; cout<<"请输入各个结点的权重："; int item; while(cin&g
题目描述 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。 例如， [2,3,4] 的中位数是 3 [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 设计一
二叉堆是一种特殊的二叉树。 它是一颗完全二叉树，表示树的每一层都有左侧和右侧子节点（除了最后一层的叶节点），并且最后一层的叶节点尽可能都是左侧子节点，这叫结构特性。 二叉堆不是最小堆就是最大堆。最小堆允许快速导出树的最小值，最大堆允许快速导出输的最大值。所有的节点都大于等
692. 前K个高频单词 涉及到一个自定义heap struct cmp{ template<typename T, typename U> bool operator()(T const& left, U const& right){ if(left.second>right.second||(left.second==right.second&&left.first<right.first))
题目描述 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数
题目 思路 通过最小堆模拟哈夫曼树，权值的计算就是删除堆中的两个最小元素，相加，插入最小堆。 平均码长=所有结点的编码总长度/所有结点的总频次 存储的名字是没有用处的，用主函数数组存储就行。 代码： #include <malloc.h> #include <stdio.h> #inclu
347. 前 K 个高频元素 priority_queue<Type, Container, Functional> // greater<>表示小根堆 vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) { priority_queue<pair<int,int>,vector<pair<int,int>>,greater<pair&
数据结构与算法实验报告 姓名：孙瑞霜 一、实验目的 1、复习Huffman树及其创建等基本操作； 2、掌握最小堆的定义及其建立、插入删除等操作的实现。 3、掌握Huffman编码的方法。 二、实验要求： 1． 认真阅读和掌握教材上和本实验相关的内容和算法。 2． 上机
