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[] ...
#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(...
priority_queue<Node*, vector<Node*>, PCmp > Q; 注:在这种情况下往往可以预分配空间以避免new带来的麻烦。例如:堆中定义Node Qt[26], 栈中的使用则为Node *tmp1 = Qt。经过测试,在优选队列当中存指针进行一系列操作要比存节点进行一系列操作快一些。 注: less<class T>这是大顶堆,按值大的优先,值...
空间复杂度:O(k) 时间复杂度和法二相差不大,但空间消耗最小,是这道题目的极致写法。 classSolution{public:intfindKthLargest(vector<int>& nums,intk){//小堆priority_queue<int, vector<int>, greater<int>>minHeap(nums.begin(), nums.begin()+k);for(inti = k; i<nums.size(); i++) {if(nu...
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>>...
用priority_queue 建一个大堆,然后pop k - 1 个,再 top() 就是第 k 大的。把 nums 的数据往 maxHeap 里放有 2 种方式。时间复杂度为 O(N + K * logN),N 是向下调整建堆,K * logN 是 pop。空间复杂度 O(N)。 ➡ 遍历nums,一个个 push。
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。
deque(双端队列):是一种双开口的“连续”空间的数据结构,双开口的含义是:可以在头尾两端进行插入和删除操作,且时间复杂度为O(1),与vector比较,头插效率高,不需要搬移元素;与list比较,空间利用率比较高。 deque并不是真正连续的空间,而是由一段段连续的小空间拼接而成的,实际deque类似于一个动态的二维数组,其...
上图中在最小堆里插入一个键值为2的元素,只需在数组末尾加入这个元素,而后根据父节点的键值老是小于等于子节点的键值这一特性,尽量把这个元素往父节点移动,直到没法再移动。这里能够看出二叉堆插入操做的时间复杂度为Ο(logn)。 1.2优先队列---移除