,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。 PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<Integer>(); //小顶堆,默认容量为11 PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<Integer>...
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<>(); 复制代码如果需要自定义元素的优先级,可以通过传入一个Comparator对象来创建...
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...
PriorityQueue<Integer>priorityQueue =newPriorityQueue<>(); 向队列中添加元素。 priorityQueue.add(5);priorityQueue.add(3);priorityQueue.add(8);priorityQueue.add(1); 从队列中删除并获取优先级最高的元素。 inthighestPriorityElement=priorityQueue.poll(); ...
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); ...
privatestaticfinal intDEFAULT_INITIAL_CAPACITY=11;PriorityQueue<Integer>maxHeap=newPriorityQueue<Integer>(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY,newComparator<Integer>(){@Overridepublicintcompare(Integer o1,Integer o2){returno2-o1;}}); 实现了一个初始大小为11的大顶堆。这里只是简单的传入一个自定义的Comparator函数,就可...
(); // 移除堆顶最小值,保持堆大小=k } } return new ArrayList<>(pq); } // 获取最小的 K 个元素(使用最大堆) public static List<Integer> topKMin(int[] nums, int k) { PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>((a,b) -> b - a); // 自定义最大堆 for (int num : nums...
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); ...
这是在刷剑指offer--“数据流中的中位数”一题中所遇到的问题,该题需要实现一个最大堆,一个最小堆。 实现方法如下: PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<Integer>(); //小顶堆,默认容量为11 PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<Integer>(11,new Comparator<Integer>(){ //...