//创建一个小顶堆std::priority_queue<int, std::vector<int>, std::greater<int>> min_heap; 大顶堆,从大到小排序,(less 比较函数 | 'a>b'),筛选最大的N个数。 //创建一个大顶堆std::priority_queue<int, std::vector<int>, std::less<int>> max_heap; 小顶堆:1/\32/ \ /\7854大顶...
* 不符合规则的点(这里是小根堆,规则即父节点最小),与子节点中较小的(因为是小根堆)交换(直至符合为止)*/voidSink(int*heap,intheapSize,inti) {while(LeftChildIndex(i) <heapSize) {intsmallOneIndex =LeftChildIndex(i);intleftVal =heap[LeftChildIndex(i)];if(RightChildIndex(i) <heapSize) {int...
二.优先队列(priority_queue) 三.make_heap造堆 一. 堆的有关概念 堆首先是一种完全二叉树。分为大顶堆和小顶堆 大顶堆: 小顶堆: 由于堆是完全二叉树,因此也可以用数组表示与存储,比二叉树结点存储法节省空间。存储方式即为层序遍历,如上图中的小顶堆,存储为[2,7,4,10,8,6] 二.优先队列(priority_...
{ //对于基础类型 默认是大顶堆 priority_queue<int> a; //等同于 priority_queue<int, vector<int>, less<int> > a; // 这样就是小顶堆 // 好习惯 >>中间要加空格 priority_queue<int, vector<int>, greater<int> > c; priority_queue<string> b; for (int i = 0; i < 5; i++) { ...
//对于基础类型 默认是大顶堆 priority_queue<int>a; //等同于 priority_queue<int, vector<int>, less<int> > a; // 这样就是小顶堆 // 好习惯 >>中间要加空格 priority_queue<int,vector<int>,greater<int>>c; priority_queue<string>b; ...
堆实现 计算机科学中,堆是一种基于树的数据结构,通常用完全二叉树实现。堆的特性如下 在大顶堆中,任意节点 C 与它的父节点 P 符合 而小顶堆中,任意节点 C 与它的父节点 P 符合 最顶层的节点(没有父亲)称之为 root 根节点 In computer science, aheapis a specialized tree-based data structure which ...
使用堆来实现优先队列,入队操作2步完成, 非常简单! 1.添加新节点到末尾 2.通过上面的公式P = (C - 1) / 4, 新的子节点和父节点进行大小对比,如果子节点比较小,那么就和父节点交换,重复这个过程,直到子节点大于或等于父节点,或者子节点变成堆顶,堆化完成, 这个交换过程是从下往上的, 入队的时间复杂度是...
优先队列内部是用Heap:堆这种数据结构来实现的,默认是大顶堆(MaxHeap)。 1. 常规用法(大顶堆) $queue=newSplPriorityQueue;// 插入堆,并自动筛选和排序// 接受2个参数,insert(值, 优先级)$queue->insert('A',3);$queue->insert('B',9);$queue->insert('C',2);$queue->insert('D',5);// 堆...
{ //对于基础类型 默认是大顶堆 priority_queue<int> a; //等同于 priority_queue<int, vector<int>, less<int> > a; // 这里一定要有空格,不然成了右移运算符↓↓ priority_queue<int, vector<int>, greater<int> > c; //这样就是小顶堆 priority_queue<string> b; for (int i = 0; i <...
而从堆中取出元素其实就是取出堆中最大或最小的元素,并且取出后会删除,所以也可以理解为删除堆顶元素。堆顶也就是堆的根节点,或者说是数组下标为0或1的元素。 假设我们构造的是大顶堆,堆顶元素就是最大的元素。当我们删除堆顶元素之后,就需要把最后一个节点放到堆顶,然后利用同样的父子节点对比方法。对于不满...