前k个最大的元素,则建小堆 前k个最小的元素,则建大堆 2. 用剩余的N-K个元素依次与堆顶元素来比较 小堆时,比堆顶大的元素替换堆顶 向下调整,保证堆的结构 大堆时,比堆顶小的元素替换堆顶 向下调整,保证堆的结构 依次比较完后,堆里面就是所有数据中最大或最小的前K个元素 只需要遍历一次即可 时间复...
解决Top-K问题 4. 堆排序 1. 介绍 这部分介绍属于是我很久之前看数据结构与算法C++描述 这本书时写的笔记,hope it can help u。 为了实现优先级队列(priority queue),即根据不同对象间的优先级排列而形成的队列,如操作系统中进程的优先级队列。相比于用队列(Queue)实现的根据对象到来的时间属性而确定优先级...
TOP-K问题:求数据结合中前K个最大的元素或者最小的元素,一般情况下数据量都比较大对于Top-K问题,能想到的最简单直接的方式就是排序,然后直接取。但是:如果数据量非常大,排序就不太可取了,最佳的方式就是用堆来解决,基本思路如下: 用数据集合中前K个元素来建堆 要找前k个最大的元素,则建小堆 要找前k个最...
用数据集合中前K个元素来建堆:如果我们需要找到前K个最大的元素,则建立一个最小堆。如果我们需要找到前K个最小的元素,则建立一个最大堆。用剩余的N-K个元素依次与堆顶元素比较:如果当前元素比堆顶元素大(在寻找最大元素时)或小(在寻找最小元素时),则将其与堆顶元素替换,并重新调整堆。提取堆中的元素: ...
建小堆时,我们就会得到降序的数据。 TOP-K问题 TOP-K问题:即求数据结合中前K个最大的元素或者最小的元素,一般情况下数据量都比较大。比如:专业前10名、世界500强、富豪榜、游戏中前100的活跃玩家等。 对于Top-K问题,能想到的最简单直接的方式就是排序,但是:如果数据量非常大,排序就不太可取了(可能数据都不...
对于Top-K问题,能想到的最简单直接的方式就是排序 但是:如果数据量非常大,排序就不太可取了(可能数据都不能一下子全部加载到内存中)。 最佳的方式就是用堆来解决,基本思路如下: 🌏5.2 TOP-K问题代码: 在1000个数中找到前5个最大的数 除了Test.c作了以下改变Heap.h和Heap.c依据上面 ...
数据结构——堆,堆的实现,堆排序,TOP-K问题 1. 堆的概念及结构 堆(Heap)是计算机科学中中一类特殊的数据结构,是最高效的优先级队列,堆通常是一个可以被看作一棵完全二叉树的数组对象。 堆分为最小堆(Min Heap)和最大堆(Max Heap)。对于最小堆,父结点的值小于等于它的子结点的值。对于最大堆,父结...
最大堆(MaxHeap):也称为大顶堆(最大值)最小堆(MinHeap):也称为小顶堆(最小值)3.大堆:要求树中所有的父亲都大于等于孩子 小堆:要求所有的父亲都小于等于孩子 堆只有两种:大堆,小堆,其余的都不是堆,注意有些选择题常考堆的判别 大堆:堆顶数据是最大的 小堆:堆顶数据是最小的 二.堆的实现 1.堆...
堆与堆排序、Top k 问题 堆排序与快速排序,归并排序一样都是时间复杂度为O(N*logN)的几种常见排序方法。学习堆排序前,先讲解下什么是数据结构中的二叉堆。 二叉堆的定义 二叉堆是完全二叉树或者是近似完全二叉树。 二叉堆满足二个特性: 1.父结点的键值总是大于或等于(小于或等于)任何一个子节点的键值。