优先队列[1]通常采用(/)数据结构实现,向优先队列中插入—个元素的时间复杂度为( )。 A. Θ(n) B. Θ(1) C. Θ(lgn) D. Θ(n2)
1.使用链表,插入操作选择直接插入到表头,时间复杂度为O(1),出队操作则遍历整个表,找到优先级最高者,返回并删除该结点,时间复杂度为O(N)。 2.使用链表,链表中元素按优先级排序,插入操作需为插入结点找到准确位置,时间复杂度为O(N),出队操作则直接返回并删除表头,时间复杂度为O(1)。 3.使用二叉查找树,插入...
时间复杂度: O(n\lg k)。 空间复杂度: O(\lg k)。 方法三:使用优先队列合并 对应Java代码: class Solution { class Status implements Comparable<Status> { int val; ListNode ptr; Status(int val, ListNode ptr) { this.val = val; this.ptr = ptr; } public int compareTo(Status status2) { ...
empty()检测优先队列是否为空,时间复杂度为O(1)。 (5)size() 返回优先队列内元素个数,复杂度为O(1)。 四、总结 优先队列是一种特殊的队列,其中存储的元素按照一定的优先级进行排列。在priority_queue中,优先级最高的元素能够快速被访问和删除。
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算法复杂度如下表所示: 所以,无序数组可以认为是优先级队列(有序数组实现版)的惰性实现:直到要吐数据时再排序。 下面介绍一种特殊的数据结构-堆,可以提高优先级队列的性能。 堆 堆的定义 一般情况下,堆指的是二叉堆,而二叉堆是一棵完全二叉树,树中每个节点存储一个元素,并且具有以下性质: ...
因为接下来会分析时间复杂度, 这里先贴一张几种时间复杂度的对比图,从低阶到高阶有:O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)、O(n2 )。 什么是优先队列 首先,队列大家都知道, 是一个非常基础的数据结构, 它的特点是先进先出(FIFO)。 而优先队列却不一定是先进先出,因为每个元素都有一个权重值, 代表着元素...
思路一是做n次插入,但是时间复杂度比较高,为O(nlogn)级别。 思路二是先分配位置,然后再进行调整。只需要整理从n/2开始的节点到最后就行了。 如图所示,从黑色位置的5开始比较,跟子节点进行比较,然后进行交换。从第五个开始,一直交换比较到第一个,全部比较完成之后就是建堆成功了。
于是我们能不能改进队列?使得队列是有一定优先级的,这样能让一些事物和任务的处理变的更加灵活。当然是可以的,最基本的我们可以基于线性结构来实现,考虑基于线性结构的时间复杂度: 1、队列是一种FIFO(First-In-First-Out)先进先出的数据结构,对应于生活中的排队的场景,排在前面的人总是先通过,依次进行。