* 不符合规则的点(这里是小根堆,规则即父节点最小),与子节点中较小的(因为是小根堆)交换(直至符合为止)*/voidSink(int*heap,intheapSize,inti) {while(LeftChildIndex(i) <heapSize) {intsmallOneIndex =LeftChildIndex(i);intleftVal =heap[LeftChildIndex(i)];if(RightChildIndex(i) <heapSize) {int...
{//对于基础类型 默认是大顶堆priority_queue<int>a;//等同于 priority_queue<int, vector<int>, less<int> > a;//这里一定要有空格,不然成了右移运算符↓↓priority_queue<int, vector<int>, greater<int> > c;//这样就是小顶堆priority_queue<string>b;for(inti =0; i <5; i++) { a.push(...
{ //对于基础类型 默认是大顶堆 priority_queue<int> a; //等同于 priority_queue<int, vector<int>, less<int> > a; // 这样就是小顶堆 // 好习惯 >>中间要加空格 priority_queue<int, vector<int>, greater<int> > c; priority_queue<string> b; for (int i = 0; i < 5; i++) { ...
当需要用自定义的数据类型时才需要传入这三个参数,使用基本数据类型时,只需要传入数据类型,默认是大顶堆。 //升序队列,小顶堆 2 priority_queue <int,vector<int>,greater<int> > q; 3 //降序队列,大顶堆 4 priority_queue <int,vector<int>,less<int> >q; 用pair做优先队列元素的例子(): 规则:pair...
//对于基础类型 默认是大顶堆 priority_queue<int>a; //等同于 priority_queue<int, vector<int>, less<int> > a; // 这样就是小顶堆 // 好习惯 >>中间要加空格 priority_queue<int,vector<int>,greater<int>>c; priority_queue<string>b; ...
堆首先是一种完全二叉树。分为大顶堆和小顶堆 大顶堆: 小顶堆: 由于堆是完全二叉树,因此也可以用数组表示与存储,比二叉树结点存储法节省空间。存储方式即为层序遍历,如上图中的小顶堆,存储为[2,7,4,10,8,6] 二.优先队列(priority_queue)
优先队列内部是用Heap:堆这种数据结构来实现的,默认是大顶堆(MaxHeap)。 1. 常规用法(大顶堆) $queue=newSplPriorityQueue;// 插入堆,并自动筛选和排序// 接受2个参数,insert(值, 优先级)$queue->insert('A',3);$queue->insert('B',9);$queue->insert('C',2);$queue->insert('D',5);// 堆...
使用堆来实现优先队列,入队操作2步完成, 非常简单!添加新节点到末尾通过上面的公式 P = (C - 1) / 4, 新的子节点和父节点进行大小对比,如果子节点比较小,那么就和父节点交换,重复这个过程,直到子节点大于或等于父节点,或者子节点变成堆顶,堆化完成, 这个交换过程是从下往上的, 入队的时间复杂度是 ...
使用堆来实现优先队列,入队操作2步完成, 非常简单! 1.添加新节点到末尾 2.通过上面的公式 P = (C - 1) / 4, 新的子节点和父节点进行大小对比,如果子节点比较小,那么就和父节点交换,重复这个过程,直到子节点大于或等于父节点,或者子节点变成堆顶,堆化完成, 这个交换过程是从下往上的, 入队的时间复杂度...
使用堆来实现优先队列,入队操作2步完成, 非常简单! 添加新节点到末尾 通过上面的公式 P = (C - 1) / 4, 新的子节点和父节点进行大小对比,如果子节点比较小,那么就和父节点交换,重复这个过程,直到子节点大于或等于父节点,或者子节点变成堆顶,堆化完成, 这个交换过程是从下往上的, 入队的时间复杂度是 O(...