,但将它和堆结合以前没写过,所以哇,还是没有写出来(主要还是堆排序不太会写); 可是在java中它有一个优先队列就实现了小堆的功能。 代码如下: class Solution { public...(nums[i], 0) +1); }PriorityQueue<;Integer> heap =newPriorityQueue<;Integer>((n1,n2)-> ...
PriorityQueue(优先队列),一个基于优先级堆的无界优先级队列。 实际上是一个堆(不指定Comparator时默认为最小堆),通过传入自定义的Comparator函数可以实现大顶堆。 1 2 3 4 5 6 7 PriorityQueue<Integer> minHeap =newPriorityQueue<Integer>();//小顶堆,默认容量为11 PriorityQueue<Integer> maxHeap =newPriority...
AI检测代码解析 PriorityQueue<Integer>maxHeap=newPriorityQueue<>(Comparator.reverseOrder());maxHeap.add(5);maxHeap.add(1);maxHeap.add(3);maxHeap.add(7);maxHeap.add(2);System.out.println(maxHeap);// 输出:[7, 5, 3, 1, 2] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 在这个例子中,我们使用了Co...
PriorityQueue内部使用堆(Heap)数据结构来存储元素,因此插入和删除操作的时间复杂度都是O(log n)。 要实现一个PriorityQueue,你可以按照以下步骤进行: 导入java.util.PriorityQueue类。 importjava.util.PriorityQueue; 创建一个PriorityQueue对象。 PriorityQueue<Integer>priorityQueue =newPriorityQueue<>(); 向队列中添加元...
Queue<Integer> heap =newPriorityQueue<>((o1, o2) -> o2 - o1); 注意到,这里o2-o1是会产生溢出的,会导致结果不正确。 所以采用这种写法更好: Queue<Integer> heap =newPriorityQueue<>(newComparator<Integer>() {@Overridepublicintcompare(Integer o1, Integer o2){returno2.compareTo(o1); ...
PriorityQueue(优先队列),一个基于优先级堆的无界优先级队列。 实际上是一个堆(不指定Comparator时默认为最小堆),通过传入自定义的Comparator函数可以实现大顶堆。 PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<Integer>(); //小顶堆,默认容量为11 PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<Integer>...
在Java中,可以通过使用PriorityQueue类来实现最小堆。PriorityQueue类是一个优先级队列,它会根据元素的自然排序或者通过Comparator接口来确定元素的优先级。默认情况下,PriorityQueue是一个最小堆。可以通过以下代码创建一个最小堆PriorityQueue:PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>(); 复制代码...
PriorityQueue是一个有序的队列,通常用于实现堆(heap)数据结构。 首先,要使用PriorityQueue,需要导入java.util.PriorityQueue类。 然后,可以创建一个PriorityQueue对象,指定元素的类型。例如,创建一个整数类型的PriorityQueue: import java.util.PriorityQueue; PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(); 复制代码 ...
public int compare(Integer o1, Integer o2) { return o2 - o1; //反转自然排序的顺序,使其实现大顶堆 } }; // 使用自定义比较器创建一个大小为10的大顶堆 PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<Integer>(10, customComparator); ...
```java class MedianFinder { // 大顶堆存储较小一半数字 PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>((a,b) -> b - a); // 小顶堆存储较大一半数字 PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>(); public void addNum(int num) { maxHeap.offer(num); minHeap.offer(maxHeap...