* 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...
给定一个数组,将数组转为二叉堆(大或小根堆)。 具体实现:从最后一个非叶结点开始,依次向上直到根结点,进行siftdown操作,也就是下沉操作,这样做的目的是,以小根堆为例:当非叶子结点比后面两个孩子大,我们就需要将孩子中最小的结点与之交换,使得满足小根堆性质。 Heap(vector<T>& heap) { data_ = heap; T ...
priority_queue <int,vector<int>,greater<int> > q; //小顶堆 priority_queue <int,vector<int>,less<int> >q; //大顶堆 //大顶堆也可直接这样定义: priority_queue<int> q; 1. 2. 3. 4. 5. 若其内元素为pair<int, int>类型,则先比较第一个元素,后比较第二个元素 其使用方法与上述队列基...
若要使相对树的节点等不是Int类型的使用优先队列,则可以通过重定义操作符"<",以链表的节点为例,可以这样声明优先队列。 struct Status { int val; ListNode *ptr; bool operator < (const Status &rhs) const { return val > rhs.val; }//注意这个是最小堆,最小堆是>;最大堆是<,两个堆都需要重定义<...
其思想就是先构建出堆,然后会出现一个顶点一定为(最大或最小)的偏序。然后每次把顶点拿走之后再下滤即可。【步骤】首先根据性质定义好构造建堆下数据结构中优先队列的性质,里面是完全二叉树的性质) 下滤函数–主要使用递归(用于下文的建堆和删顶) 因为主要用递归,所以要记住其需要的三个参数:加&的vector,这个...
[MAX]; // 仿链表结构 using pii = pair<int, int>; // 小顶堆, 手写堆方法与 prority_queue 相仿,可跳至 第121行 void solve(); namespace heap { pii heap[MAX << 1]; // 堆 (树状数组) int a2h[MAX << 1]; // 数组索引 -> 堆索引 int h2a[MAX << 1]; // 堆索引 -> 数组...
a)大顶堆:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值 b)小顶堆:每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值 这种特性与我们在前面学习查找方法时学过的二叉排序树很相似,这种特殊的数据结构可以让我们快速访问到我们需要的值,如优先队列就使用堆进行处理。
堆优化代码(邻接表实现): constintINF =0x3f3f3f3f;constintMAXN =1e5+10;structNode{intv, c;//C仅用于优先队列排序Node(intv_ =0,intc_ =0):v(v_),c(c_) {}booloperator< (constNode& a)const{returnc > a.c; }//小顶堆修改大顶堆}; ...
既然是队列那么先要包含头文件#include queue>, 他和queue不同的就在于我们可以自定义其中数据的优先级, 让优先级高的排在队列前面,优先出队 优先队列具有队列的所有特性,包括基本操作,..., less > a; priority_queue, greater > c; //这样就是小顶堆...priority_queue b; for (int i = 0; i < 5...
堆数据结构是一种数组对象,它可以被视为一科完全二叉树结构。它的特点是父节点的值大于(小于)两个子节点的值(分别称为大顶堆和小顶堆)。它常用于管理算法执行过程中的信息,应用场景包括堆排序,优先队列等。 数组的形式,采用顺序存储,构成树的结构。