以上的方法其实都不是最好的效果,我们在这里会使用heap-based Priority Queue便是主要考虑insert 和remove方法的复杂度,我们使用它,可以保证两个方法的复杂度都很好,通过下图便可以做出比较 这里给出无序数组实现的代码实现: packagePriorityQueue;publicclassUnorderedArrayMaxPQ<KeyextendsComparable<Key>>{privateKey[] ...
比如当你需要获取到最大最小值元素,而又不想用最大最小堆的原生实现,STL提供给你更加简单的库,就是priority_queue,其时间复杂度也只有o(nlogn)。 说明 根据元素的优先级被读取,这个优先级取决于你设置的排序函数,如果你没设置,缺省的排序法则则是利用operator<形成降序排列,也就是从大到小排列的大顶堆,第一...
#include<iostream> #include<queue> #include<functional> //greater算法头文件 using namespace std; int main() { //priority_queue<int> pq; //默认大的优先级高,仿函数为less priority_queue<int,vector<int>,greater<int>> pq; pq.push(1); pq.push(3); pq.push(5); pq.push(2); pq.push(...
template <class T, class Container = std::vector<T>, class Comapre = Less<T>>//三个模板参数,<类型, 容器, 仿函数>class priorit_queue{//...private:Container con;//容器}; 向下调整算法 //向下调整建堆void AdjustDown(size_t father){//私有接口,不需要检查坐标的合法性Comapre compare; //...
注意这里的替换是指,先pop掉堆顶的元素,然后再插入目标元素。这里的时间复杂度是O(k+(N-k)*logk),虽然时间上没有太大的提升,但是空间上却减少了浪费。 💕解题代码 classSolution{public:intfindKthLargest(vector<int>& nums,intk){//使用topk问题的求解方式priority_queue<int,vector<int>,greater<int>>...
如果是 return left > right; 则排序是降序。priority_queue 是小根堆。 std::sort 底层是用快排+堆排+插入(分情况选择用什么排序)实现,平均复杂度为 Nlog(N); 代码语言:javascript 复制 classtestless{public:booloperator()(constint&a,constint&b)const{returnab;}};boolmycomparegreat(constint&a,const...
priority_queue<int>pq; 🍁向队列中插入一个元素; pq.push(1);pq.push(5); pq.push(2); 🍁从队列中弹出一个元素(该元素为队列内优先级最高的元素); pq.pop(); 🍁返回队列中优先级最高的元素(及堆顶的元素); cout<<pq.top()<<endl; ...
priority_queue和queue以及stack一样,他们都是由底层容器适配出来的适配器,之不过priority_queue采用的适配容器不再是deque而是vector,选择vector的原因也非常简单,在调用向上或向下调整算法时,需要大量频繁的进行下标随机访问,这样的情境下,vector就可以完美展现出自己结构的绝对优势。
cout << "空间不足!" << endl; H->Elements = (int *)malloc( (MaxElements + 1) * sizeof(int) ); if( H->Elements == NULL ) cout << "空间不足!" << endl; H->Capacity = MaxElements; H->Size = 0; H->Elements[ 0 ] = MinData; ...