heapq python内置的堆排序模块，本质上是一个优先队列， 常用方法 heapq.heapify(li) ： 根据给定的数据集进行构建堆 heapq.heappush() : heapq.heappop() ： 每执行一次，从堆中弹出一个最小的。 ...
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2020-03-25 13:51:13
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1 for(int i=1;i<=n;i++) 2 cin>>h[i]; 3 size=n; 4 for(int i=n/2;i;i--) 5 down(i); 6 //建堆，根据完全二叉树的性质，n/2后的都是叶子结点，只需要把所有的根结点从后往前down一遍就完成了堆的建立 7 8 9 //小根 ...
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2020-03-15 10:09:43
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怎么理解优先队列和堆的关系？ 简单来说： 堆排序是一种排序算法，利用堆结构完成排序的功能；优先队列是一种数据结构，它是利用堆来实现。 具体来说，堆排序过程：建堆→堆顶就是最大(或小)值，然后堆顶跟最后一个元素交换→调整堆，反复这个过程，直到堆里面所有元素都交换好； 而优先队列：建堆→堆顶元素就是优先 ...
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2020-03-06 13:18:51
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将关键字序列50，40，95，20，15，70，60，45，80调整成一个小根堆，堆结构是15,20,60,45,40,70，95,50,80（）。 解析：创建堆的基本思想：先把无序的关键字按顺序构造成完全二叉树，从最后一个分支节点开始往前，不断地利用筛选算法，将一棵棵子树调整为一个堆（让根与其左右 ...
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2020-02-23 20:33:06
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堆 堆相关操作 建堆 向下堆化 向上堆化 删除堆顶（向下堆化） 添加元素（向上堆化） 堆排序 建堆（逆序 向下堆化） 排序（向下堆化） Code ...
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2020-02-22 13:45:48
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思路 这题代码长，其实只是懒，没有把重复的代码写成函数。 只用建堆，循环判断就可以了。 循环判断是为了避免数的重复，判断每一中可能的情况是否为真。 代码 ...
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2020-02-18 11:28:32
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索引堆： 数据和索引分开表示 建堆过程：比较数据，交换索引，效率高 便于堆中数据的操作，如将进程号为7的任务优先级由28改为38 1 template<typename Item> 2 class IndexMaxHeap{ 3 private: 4 Item *data; //数据 5 int * ...
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2020-01-21 00:49:21
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堆排序终于搞明白了，我知道过几天肯定会忘，希望这篇文章和代码能让我快速回忆起。 堆排序的思想就是，构造一个大顶堆或者小顶堆，然后把堆顶元素换到末尾，调整堆，重复。把过程分解为两步，第一步：建堆。第二步：排序。 大顶堆对应升序；小顶堆为降序。 代码如下： package heap; /* * 堆排序 ...
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2019-12-25 02:00:34
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华为交换机设备组建堆叠示例（通过业务口普通线缆） [TOC] 1、配置逻辑堆叠端口并加入物理成员端口 \ 配置SwitchA的业务口GigabitEthernet0/0/27、GigabitEthernet0/0/28为物理成员端口，并加入到相应的逻辑堆叠端口。 \ 配置SwitchB的业务口Gig ...
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2019-12-20 11:57:22
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1. 堆排序 算法核心思想 堆排序利用堆的特点, 最大堆要求节点的元素都要不小于其孩子，最小堆要求节点元素都不大于其左右孩子,那么处于最大堆的根节点的元素一定是这个堆中的最大值，每次把堆顶元素放置在二叉树的尾部，然后重新建堆这样循环处理，最终就能完成排序。 核心算法逻辑如下: 建堆 把堆顶的元素和最 ...
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2019-12-09 21:22:00
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