用max heap // use maxHeap. Put entry into maxHeap so we can always poll a number with largest frequency public class Solution { public List<Integer> topKFrequent(int[] nums, int k) { Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>
1. 为什么要引入堆？ 1.1 堆的应用场景 有时候我们面临一种实际应用场景需要根据任务的重要程度而划分优先级，对优先级高的任务提供优先服务。 优先级队列(Priority Queue)：取出元素的顺序是依据优先级大小，而不是元素进入队列的先后顺序。 优先级队列实现要求：维护这样一种结构，取出数据
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
堆 *优先队列：特殊的“队列”,取出元素的顺序是依照元素的优先权大小，而不是元素进入队列的先后顺序。 优先队列的完全二叉树表示——堆的两个特性： 1，结构性：用数组表示的完全二叉树； 2，有序性：任一结点的关键字是其子树所有节点的最大值（或最小值） *“最大堆”，也称“大顶堆”：最大值 *“
数据流中的中位数 #include <stdio.h> #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <queue> class MedianFinder { public: /** initialize your data structure here. */ MedianFinder() { } void ad
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
堆简介: 堆（heap），是作为数据结构中的堆来讨论，而并非内存结构中的堆，堆本身可以被看作满足一些特定条件的树，其满足的性质如下： 1.堆必定是一颗完全树； 2.堆中任意节点的值总是不大于或不小于其子节点的值。 二叉堆: 二叉堆是一颗完全二叉树或者近似完全二叉树，根据其由上而下以大至小或者
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>
> 此代码是在最大堆的基础上二次封装，请先阅读底层代码MaxHeap 优先队列 普通队列：先进先出；后进后出 优先队列：出队顺序和⼊入队顺序无关；和优先级相关； 为什么使用堆 代码清单 Queue.h // // Created by cheng on 2021/7/11. // #ifndef MAXHEAP_QUEUE_H #define MAXHEAP_QUEUE_H t
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
问题 给定一个数组，找出其中最小的K个数。例如数组元素是4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字，则最小的4个数字是1,2,3,4。如果K>数组的长度，那么返回一个空的数组。 思路 采用最大堆对数组进行存储，当堆中的长度大于k时，进行出堆，将剩余k个数据按要求返回。 代码 import java.util.ArrayList; i
class Solution { public int[] getLeastNumbers(int[] arr, int k) { int[] vec = new int[k]; if (k == 0) { // 排除 0 的情况 return vec; } Queue<Integer> maxheap = new PriorityQueue<>(k, (i1, i2) -> Int
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）、
//对象集：完全二叉树 //用数组存储 typedef struct HeapStruct *MaxHeap struct HeapStruct { ElementType *Data; //存储堆元素的数组 int Size; //堆当前的元素个数 int Capacity; //堆的最大容量 }; //创建容量为Maxsize的最大堆 MaxHeap Create ( int Ma
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
由于之前失误 在堆排序中没有列出堆的实现 现在补上 public class MaxHeap { /** 所谓大顶堆 就是每个树的父节点都比其左右子节点大 */ /** * 堆 */ private int[] heap; /** * 界限 */ private final int limit; /** *
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
703. Kth Largest Element in a Stream & c++ priority_queue & minHeap/maxHeap 相关链接 leetcode c++ priority_queue cplusplus c++ priority_queue cnblog 背景知识 堆是算法中常用的数据结构之一，其结构是完全二叉树，但实现的方法最常见的是使用数组；这里主要介绍小顶堆，其
堆和优先队列 Heap and priority Queue ❓什么是优先队列？ 普通队列：先进先出，后进后出 优先队列：出队顺序和入队顺序无关，和优先级相关 ❓为什么使用优先队列？ 在1,000,000个元素中选出前100名？ 抽象：在N个元素中选出前M个元素 排序？NlogN 使用优先队列？NlongM ❓优先队列主要操作？ 入
剑指offer 63.数据流中的中位数 题目 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(
题目描述 输入n个整数，找出其中最小的K个数。例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字，则最小的4个数字是1,2,3,4,。 解题思路 1.最普通的思路。先排序，再查找。 import java.util.Arrays; import java.util.ArrayList; public class Solution { public ArrayList<Integer> GetLeas
本文为浙大版《数据结构》学习笔记。 堆（Heap）又称为优先队列，队列中元素的进出依据先进先出的原则，而在堆中，取出元素时依照元素优先级的大小。 堆最常用的结构是用二叉树表示，通常是用完全二叉树，由于完全二叉树中结点排布极其规律，因而可直接用数组实现其存储。 由此，堆有两个特性
题目： 输入n个整数，找出其中最小的K个数。例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字，则最小的4个数字是1,2,3,4,。 解题： import java.util.ArrayList; import java.util.PriorityQueue; import java.util.Comparator; public class Solution { public ArrayList<Integer> GetLeastNumbe
