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(...
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。
priority_queue<int, greater<int>> pQ; ❌ 没有传第二个参数! 1. Ⅳ. 双端队列 - double ended queue 0x00 deque 的介绍 deque 是一种双开口的 "连续" 空间的数据结构,deque 可以在头尾两端进行插入和删除操作。 且时间复杂度为 ,与 vector 相比,头插效率高,不需要搬移元素。
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...