在Python中,实现max-heap(最大堆)通常可以使用内置的heapq模块,但需要注意的是,heapq模块默认实现的是min-heap(最小堆)。为了实现max-heap,可以通过对元素取负值来间接实现。 基础概念 堆是一种特殊的完全二叉树,其中每个父节点的值都大于或等于(最大堆)或小于或等于(最小堆)其子节点的值。堆常用于实现优...
In the heap data structure, we assign key-value or weight to every node of the tree. Now, the root node key value is compared with the children’s nodes and then the tree is arranged accordingly into two categories i.e., max-heap and min-heap. The heap data structure is basically us...
我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。
# Python3 implementation of Min HeapimportsysclassMinHeap:def__init__(self,maxsize):self.maxsize=maxsize self.size=0self.Heap=[0]*(self.maxsize+1)self.Heap[0]=-1*sys.maxsize self.FRONT=1# Function to return the position of# parent for the node currently# at posdefparent(self,pos)...
最大堆（MaxHeap）：也叫大顶堆，任一结点的值是其子树所有结点的最大值（大于等于）；最小堆（MinHeap）：也叫小顶堆，任一结点的值是其子树所有结点的最小值（小于等于）堆最主要的两个操作是插入和删除，以最大堆为例：插入：先判断堆是否已满。新插入的结点放在完全二叉树最后的位置，然后和父结点比较...
在一个最小堆(min heap) 中,如果 P 是 C 的一个父级节点,那么 P 的 key(或 value) 应小于或等于 C 的对应值。 正因为此,堆顶元素一定是最小的,我们会利用这个特点求最小值或者第 k 小的值。 在一个 最大堆 (max heap) 中,P 的 key(或 value) 大于或等于 C 的对应值。
最大堆(max-heap)确保父节点大于或等于其两个子节点。最小堆(min-heap)要求父节点小于或等于其子节点。Python的heapq模块实现了一个最小堆。 堆的创建 创建堆有两种基本方式:heappush()和heapify()。 import heapq import math from io import StringIO ...
二叉堆的有趣之处在于,其逻辑结构上像二叉树,却是用非嵌套的列表来实现。二叉堆有两种:键值总是最小的排在队首称为“最小堆(min heap)”,反之,键值总是最大的排在队首称为“最大堆(max heap)”。在这一节里我们使用最小堆。 二叉堆的操作
minHeap.push(item) classMedianFinder {public://【左边 | 右边】//最大堆 堆顶为最大值 存储左边一半priority_queue<int,vector<int>,less<int>>maxHeap;//最小堆 堆顶为最小值 存储右边一半priority_queue<int,vector<int>,greater<int>>minHeap; MedianFinder() { }voidaddNum(intnum) {if(maxHeap...