题目描述：查找数组中最小的k个数。 思路： （1）维护k个元素的最大堆，即用容量为k的最大堆存储最先遍历到的k个数，并假设它们即是最小的k个数，建堆费时O（k）后，有k1<k2<...<kmax（kmax设为大顶堆中最大元素）。继续遍历数列，每次遍历一个元素x，与堆顶元素比较，x<kmax，更新堆（ ...
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2016-09-22 01:05:27
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建立最大的k个数，可以通过快速排序来实现，也可以通过堆排序来实现。我们来看堆排序的实现过程。 其中，也是有两种思路：第一种思路是：把数组里的所有的数建堆（O(nlogn)），然后交换k次，通过堆排序实现。(klogn) 时间复杂度是：O((n+k)logn) = O(nlogn) 第二种思路是：先用 ...
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2016-08-27 16:40:45
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堆排序，首先对初始化的堆进行下虑操作使得堆满足堆序。也就是建堆的过程。 然后将堆顶元素与堆尾元素互换，在进行delete堆顶操作。 ...
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2016-08-14 14:28:58
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1、小堆：堆的构造，i>数组直接生成堆(向下调整)，iii>插入创建堆(向上调整)；(1)、怎么实现一次调整？找到最后一个非叶子结点，n/2-1；一直往下调整即可！(2)堆排----->优先级队列堆的删除，只能是堆顶元素，再拿最后一个元素补充上去。在向下做一次调整。形成新的堆..
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2016-08-10 00:59:56
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#pragmaonce#include<vector>#include<queue>#include<cassert>#include<iostream>usingnamespacestd;//仿函数实现在建堆时确定（大小堆）template<classT>structGreater{ booloperator()(constT&left,constT&right) { returnleft>r..
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2016-07-11 09:12:51
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建堆，可以用自底向上的方法利用过程Max-Heapify把一个大小为n的数组A转换为最大堆，A[n/2]后的元素都是树的叶结点，每个叶结点都可以看成只包含一个元素的堆，时间复杂度为O(n)。。 堆排序，堆排序算法利用Build-Max-Heap将输入数组A建成最大堆，因为数组中的最大元素总在根结点A ...
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2016-06-19 18:17:56
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堆建好之后，我们只需要返回数组的第一个元素，即能取到最小值 之后就需要做插入元素和删除元素的操作了。 删除元素和建堆过程有点类似，先从堆顶弹出要删除的元素，然后将最后一个元素拿出来，重新进行建堆，就可以得到一个新的最小堆了： 插入元素就稍微有些不同，插入元素是从最后一个位置插入元素然后依次向上扫描， ...
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2016-06-19 12:48:19
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学习了堆排序，使用python实现了一个优先队列结构，记录一下实现过程： 用一个python的list来表示堆结构，将list作为参数传入构造函数中，然后在构造函数中建堆： 堆一般都是一个完全二叉树，那么根据完全二叉树的性质，一个节点i的左子节点为i+1，右子节点为i*2+1，以最小堆为例，根节点一 ...
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2016-06-18 18:33:55
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在分析数据前需要先观察它，本章将关注那些可以帮助理解单个类别型或连续型变量的图形。 1、条形图-针对类别型变量 （1）简单的条形图 涉及：table()函数用于提取对象各单元的计数 注：若要绘制的类别型变量是一个因子或有序型因子，就可以使用函数plot()快速创建。 （2）堆砌条形图和分组条形图 （ ...
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2016-06-06 12:04:16
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