结合我们前面介绍的优先队列,我们很容易理解堆排序,不过需要注意的就是位置0必须使用上。另外通过利用删除堆顶元素后空出来的位置,避免了另外申请数组内存来存放排序好的数组。建议自己修改完整可运行代码,来观察数据调整情况。 原文地址:堆排序-C语言实现 微信公众号【编程珠玑】:专注但不限于分享计算机编程基础,Linux,...
复杂度:通常是对数时间,具体取决于底层容器的性能特性。 取出(pop) 用法:void pop(); 描述:移除优先队列中优先级最高的元素。这通常是队列的第一个元素。pop 操作会将最高优先级的元素移除,然后重新排列剩余元素以保持优先队列的性质。 注意:pop 函数不返回被移除的元素。如果你需要访问这个元素,应该先调用 top...
std::priority_queue 适用于需要频繁访问和删除优先级最高元素的场景，如贪心算法、事件驱动模拟、调度算法、数据流处理、A*搜索算法、优先服务队列等。操作时间复杂度为 O(log n)，不支持随机访问或直接修改元素。实现上，std::priority_queue 基于堆结构，通常使用最大堆或最小堆。内部排序算法包括插入...
build(a,n);//将数组a[]的前n个元素建立小根堆( 时间复杂度:O(n) ) p.clear();//清空堆中元素 p.psort();//将p中元素从小到大输出,并删除堆中元素 代码: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define maxn 100052 struct min_heap{ int data[maxn],len=0; void pushup(int x...
另一种是优先队列中的元素按顺序进入队尾,而删除元素则要从优先队列中选择优先级最高的元素出队。这两种情况下的总操作时间复杂度都是O(n),这是因为在按优先级有序排列的队列中,可以立即从队首取出一个元素出队,但入队操作需要的时间复杂度是O(n),而在未按优先级排序的队列中,可以立即插入一个元素到队尾,...
不稳定:由于元素交换过程中可能改变相同元素的相对顺序,堆排序并不稳定。 实现复杂:与插入排序和冒泡排序等简单算法相比,堆排序的实现更具挑战性。 适用场景的选择 堆排序:在内存有限且需要处理大规模数据时表现出色,例如操作系统中的优先队列实现。 快速排序:更适合追求极高效率的场景,如数组随机分布的大数据排序。
同样也可以使用无序数组实现:插入操作时直接将元素插入无序数组的尾部,删除操作需要对数组进行排序并挑出最大的元素。 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。
堆排序中堆的操作: 在堆的数据结构中,堆中的最大值总是位于根节点(在优先队列中使用堆的话堆中的最小值位于根节点)。堆中定义以下几种操作: 最大堆调整:将堆的末端子节点作调整,使得子节点永远小于父节点。 创建最大堆:将堆中的所有数据重新排序。 堆排序:移除位在第一个数据的根节点,并做最大堆调整的...
(3)、优先队列的时间复杂度 (4)、堆的维护时间复杂度 (5)、关系型数据库,事务 (6)、数据库索引 (7)、b树 (8)、从输入网址到显示网页,过程 (9)、http的格式 (10)、http有状态吗 (11)、cookie是什么? (12)、session是什么? (13)、冯诺依曼体系分为几部分 ...
比如,排序,找中位数,找最大的 K 个数等。可以以很多方式实现优先队列,比如链表、二叉查找树。但从时空复杂度优化的 角度来看,对于优先队列最普遍的实现是堆。堆的意义就在于:最快的找到最大/最小值,在堆结构中插入一个值重新构造堆结构,取走最大/最下值后重新构造 堆结构,其时间复杂度为 O(logN),而其他...