描述:返回优先队列中优先级最高的元素的引用。这允许你查看但不移除队列顶部的元素。 复杂度:常数时间。 示例代码 #include <iostream> #include <queue> int main() { std::priority_queue<int> pq; // 插入元素 pq.push(10); pq.push(5); pq.push(15); // 显示并移除队列顶部元素 while (!pq.emp...
删除操作的时间复杂度和插入一样: 在最好的情况下,删除的时间复杂度为O(1) - 比如整个最小堆的节点都有相同的key,我们只需要比较一次。 在最坏的情况下,我们需要将根节点交换到堆的最下一层,因此时间复杂度是O(logN)。 综上,最小堆的删除算法平均时间复杂度是O(logN)。 下面是删除操作的代码: /*** *...
C++优先队列是使用堆来实现的。插入和删除元素的时间复杂度为O(log(n)),其中n是队列中的元素数。获取队列顶部元素的时间复杂度为O(1)。由于我们使用的是标准容器库,所以这些时间复杂度是可以保证的。 总结 C++优先队列是一种非常有用的数据结构,它允许我们以有序的方式存储和访问元素。无论是从插入元素的角度还...
减少了比较的次数,但没有减少插入的次数。时间复杂度仍为O(n^2),但比直接插入排序稍微快一点。 void BinaryInsertSort(int *a, int len) { int i, j, low, high, tmp; for(i=1; i<len; i++){ tmp = a[i]; j = i - 1; low = 0; high = i - 1; while(low<=high){ int mid =...
优先队列(Priority Queue) 特殊的“队列”,取出元素的顺序是依照元素的优先权(关键字)大小,而不是元素进入队列的先后顺序。 如果采用数组、链表、有序数组或有序链表实现优先队列: 数组: 插入:元素总是插入尾部~o(1) 删除:查找最大(或最小)关键字~o(n);从数组中删去需要移动元素~o(n) ...
也就是说优先队列,通常会有下面的操作: 将元素插入队列 将最大或者最小元素删除 这样的话,我们完全可以使用链表来实现,例如以O(1)复杂度插入,每次在表头插入,而以O(N)复杂度执行删除最小元素;或者以O(N)复杂度插入,保持链表有序,而以O(1)复杂度删除。
1.1 优先队列和堆 优先队列(Priority Queue):特殊的“队列”,取出元素顺序是按元素优先权(关键字)大小,而非元素进入队列的先后顺序。 若采用数组或链表直接实现优先队列,代价高。依靠数组,基于完全二叉树结构实现优先队列,即堆效率更高。一般来说堆代指二叉堆。
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)
平衡二叉树(AVL)为了追求高度平衡,需要通过平衡处理使得左右子树的高度差必须小于等于1。高度平衡带来的好处是能够提供更高的搜索效率,其最坏的查找时间复杂度都是O(logN)。但是由于需要维持这份高度平衡,所付出的代价就是当对树种结点进行插入和删除时,需要经过多次旋转实现复衡。这导致AVL的插入和删除效率并不高。