在开发高性能服务器中,定时器总是不可或缺的。 常见的定时器实现三种,分别是:排序链表,最小堆,时间轮。 之前用的定时器是基于最小堆的,如果程序中的定时器数量比较少,基于最小堆的定时器一般可以满足需求,且实现简单。
堆(Heap)是一种特殊的树状数据结构,通常用于实现优先队列。堆有两种主要类型:最大堆和最小堆。最大堆是一棵树,其中每个父节点的值都大于或等于其子节点的值,而最小堆是一棵树,其中每个父节点的值都小于或等于其子节点的值。堆的主要特点是根节点具有最大或最小值,这使得堆非常适合处理具有优先级的数据。 优先队列(Priority Queue)是一种抽象数据类型,通常基于堆实现。它允许在插入元素时指定优先级,并在删除元素时始终返回具有最高(或最低)优先级的元素。这使得优先队列适用于需要按优先级处理元素的应用,如任务调度、图算法(如Dijkstra算法)、模拟系统等。 以下是关于堆和优先队列的关键点:
在 未排序 的数组中找到第 k 个最大的元素。请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素。
以前做过合并两个有序链表的问题,所以刚开始想到的解法与之类似,我们可以先合并两个有序链表,再用合并的新链表去合并第三个链表:
优先队列是计算机科学中的一类抽象数据类型。优先队列中的每个元素都有各自的优先级,优先级最高的元素最先得到服务;优先级相同的元素按照其在优先队列中的顺序得到服务。
要设计一个时间复杂度为 O(n log k) 的算法,将 k 个有序链表合并为一个有序链表,可以使用最小堆来实现 k 路归并。
45节介绍了堆的概念和算法,上节介绍了Java中堆的实现类PriorityQueue,PriorityQueue除了用作优先级队列,还可以用来解决一些别的问题,45节提到了如下两个应用: 求前K个最大的元素,元素个数不确定,数据量可能很大,甚至源源不断到来,但需要知道到目前为止的最大的前K个元素。这个问题的变体有:求前K个最小的元素,求第K个最大的,求第K个最小的。 求中值元素,中值不是平均值,而是排序后中间那个元素的值,同样,数据量可能很大,甚至源源不断到来。 本节,我们就来探讨如何解决这两个问题。 求前
在二叉搜索树(Binary Search Tree, BST)和最小堆(Min Heap)中,元素的排列顺序都是根据其关键字的大小。然而,它们之间存在着重要的区别。
前面几节介绍了Java中的基本容器类,每个容器类背后都有一种数据结构,ArrayList是动态数组,LinkedList是链表,HashMap/HashSet是哈希表,TreeMap/TreeSet是红黑树,本节介绍另一种数据结构 - 堆。 引入堆 之前我们提到过堆,那里,堆指的是内存中的区域,保存动态分配的对象,与栈相对应。这里的堆是一种数据结构,与内存区域和分配无关。 堆是什么结构呢?这个我们待会再细看。我们先来说明,堆有什么用?为什么要介绍它? 堆可以非常高效方便的解决很多问题,比如说: 优先级队列
1.添加元素:void addNum(int num),将num添加进数据结构中
理解和掌握堆(Heap)数据结构对于解决各种问题非常重要。堆是一种特殊的树形数据结构,常用于高效地维护一组元素中的最大值或最小值。本文将详细介绍Python中堆数据结构的使用,包括最小堆和最大堆,以及它们的应用场景。
对于迪杰斯特拉算法的贪心解法请移步:最短路径算法(上)——迪杰斯特拉(Dijikstra)算法
上一篇热文《构建企业级业务高可用的延时消息中台》引起了大家的讨论,评论里讨论除了时间轮算法外的其他高性能算法实现延迟消息的定时器。这一篇文章系统的梳理主流定时器算法实现的差异以及应用地方。
快速排序的 partition() 方法,会返回一个整数 j 使得 a[l…j-1] 小于等于 a[j],且 a[j+1…h] 大于等于 a[j],此时 a[j] 就是数组的第 j 大元素。可以利用这个特性找出数组的第 K 个元素,这种找第 K 个元素的算法称为快速选择算法。
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
如何得到一个数据流中的中位数?如果从数据流中读出奇数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。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。
我:如果这个数组是动态的,每次我都要找最小值,找到之后就从数组里删除这个元素,然后下次还想找最小值,怎么整。并且这个过程中,还会不断有新的数字插入数组。
在我的上一篇文章最小生成树算法(上)——Prim(普里姆)算法 主要讲解对于稠密图较为合适的Prim算法。那么在接下里这片文章中我主要讲解对于稀疏图较为合适的Kruskal算法。
程序里的定时器主要实现的功能是在未来的某个时间点执行相应的逻辑。在定时器模型中,一般有如下几个定义。
写在前面: 博主是一名大数据的初学者,昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白,写博客一方面是为了记录自己的学习历程,一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限,博客中难免会有一些错误,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬,但我还是希望自己能够做得更好,因为一天的生活就是一生的缩影。
栈与队列是两种重要的特殊线性表,从结构上讲,两者都是线性表,但从操作上讲,两者支持的基本操作却只是线性表操作的子集,是操作受限制的线性表。栈与队列两者最大的区别在于,栈元素后进先出(LIFO,Last In First Out),而队列元素先进先出(FIFO,First In First Out)。此外,针对队列这一特殊数据结构,有时需考虑队列元素的优先级的关系,即根据用户自定义的优先级排序,出队时优先弹出优先级更高(低)的元素,优先队列能更好地满足实际问题中的需求,而在优先队列的各种实现中,堆是一种最高效的数据结构。本文分别介绍了顺序栈、链式栈、链式队列和循环队列以及对应与前两种队列实现的最大/最小优先级队列,还有两种堆结构,最大堆与最小堆的基本结构,并给出了相应的C++类代码实现。
最近阿里的一道面试题,其实基于多层博弈论,我想我刷过这题,我知道如何偷鸡的。我以为我在第二层,没想到我只在第一层。
显然,数组中第一大的元素是24,第二大的元素是20,第三大的元素是17 ......第6大的元素是9。
如何得到一个数据流中的中位数?如果从数据流中读出奇数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 第二天,在另一家公司…… 小灰是吧?请简单介绍一下你自己。 好的,blah blah blah…… 下面考你一道算法题: 给你一个无序数组,要求你找出数组中的第k大元素。 题目是什么意思呢?比如给定的无序数组如下: 如果 k=6,也就是要寻找数组中的第6大元素,这个元素是哪一个呢? 显然,数组中第一大的元素是24,第二大的元素是20,第三大的元素是17 ......第6大的元素是9。 让我想想啊…… 对了,我可以先把无序数组排序
堆和优先队列是常用的数据结构,它们在算法和程序设计中有着广泛的应用。本篇博客将重点介绍堆和优先队列的原理、实现以及它们在不同场景下的应用。我们将使用 Python 来演示堆和优先队列的实现,并通过实例展示每一行代码的运行过程。
一道经典的题目。给一堆乱序的数,如果它们从小到大排好,求第 k 个是多少。假设排列的下标从 1 开始,而非 0 开始。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (64)-- 算法导论6.5 3题
总的来说,堆是一种高效的数据结构,它在实现优先队列、堆排序等场景中发挥着重要作用。
LeetCode 295. Find Median from Data Stream 设计一个数据结构,该数据结构动态维护一组数据,且支持如下操作: 1.添加元素: void addNum(int num),将整型num添加至数据结构中。 2.返回数据的中位数: double findMedian(),返回其维护的数据的中位数。 中位数定义: 1.若数据个数为奇数,中位数是该组数排序后中间的数。[1,2,3] -> 2 2.若数据个数为偶数,中位数是该组数排序后中间的两个数字的平均值。[1,2,3,4] -> 2.5
题目:两个文件各存50亿个url,每个url64个字节,内存限制4G,找出A,B共同的url
首先需要了解三个函数。这三个函数可以通过索引检索出父节点,也可以通过父节点的索引检索出子节点。例如下面一个最小二叉堆,可用数组的表示:
上一篇文章,我们讲了图的创建和遍历,其中遍历的算法主要有BFS(广度优先算法)和DFS(深度优先算法)两种,并且DFS算法对很多问题都有很好的启示!而今天我们要说一个非常实用的算法——最小生成树的建立!这是图论中一个经典问题,可以使用Kruskal和Prim两种算法来进行实现!
动力节点小编来为大家进行优先级队列详解,优先级队列是一种特殊类型的队列,其中每个元素都与一个优先级值相关联。并且,元素根据其优先级提供服务。即,首先服务更高优先级的元素。
要设计一个 O(n) 时间的算法来找到集合 S 中最接近中位数的 k 个元素,我们可以使用快速选择算法(QuickSelect)。该算法基于快速排序的思想,可以在平均情况下以线性时间复杂度找到第 k 小的元素。
一些项目要占用一个会议室宣讲, 会议室不能同时容纳两个项目的宣讲。 给你每一个项目开始的时间和结束的时间(给你一个数组, 里面 是一个个具体的项目), 你来安排宣讲的日程, 要求会议室进行 的宣讲的场次最多。 返回这个最多的宣讲场次。
一般都用数组来表示堆,i结点的父结点下标就为(i–1)/2。它的左右子结点下标分别为2 * i + 1和2 * i + 2。如第0个结点左右子结点下标分别为1和2。
一个已排好序的数组不一定是一个最小堆。最小堆是一种特殊的二叉树,它满足以下性质:对于任意节点 x,其父节点 y 的值都小于等于 x 的值。而一个已排好序的数组只是一个有序数组,它满足任意的元素都是按从小到大的顺序排列的,但并不一定满足最小堆的性质。因此,一个已排好序的数组不一定是一个最小堆。
二叉堆是非线性的树形的数据结构,有两种堆,最大堆与最小堆。最大堆,树种各个父 节点的值总是大于或等于任何一个子节点的值;最小堆,树种各个父节点的值总是小于或 等于任何一个子节点的值。我们一般使用二叉堆来实现优先级队列,它的内部调整算法复杂 度为log(N),标准STL的优先级队列包括如下5种操作,设堆H: 1.取出堆顶元素:H.top(); 2.判断堆是否为空:H.empty(); 3.将元素x添加至堆:H.push(x) 4.弹出堆顶:H.pop(); 5.求堆存储元素的个数:H.size()
前景回顾:我们用 环形链表的方法巧妙解决了约瑟夫问题 可是链表就到处为止了吗?当然不是 下面带给大家两道我刷过较为经典的算法题 两道面试的真题 一道是tx 一道阿里的
可以看出,MIN-HEAPIFY和MAX-HEAPIFY的操作非常相似,唯一的区别在于交换的元素不同。因此,它们的运行时间也应该是相似的。
Java堆是被所有线程共享的一块内存区域,所有对象和数组都在堆上进行内存分配。为了进行高效的垃圾回收,虚拟机把堆内存划分成新生代、老年代和永久代(1.8中无永久代,使用metaspace实现)三块区域
堆排序的基本思想是将待排序的数组构建成一个最大堆或最小堆,然后通过堆的删除操作将堆顶元素逐个取出,得到一个有序序列。
一 先唠两句 下午从5点开始需求评审开了仨小时,去食堂吃完饭回来又赶紧干活,毕竟节前要上线,最近确实有点忙的手忙脚乱,盒饭更的稍微简短一些,不过干货肯定还是少不了的??? 二 直接上题 Q
堆排序是一种基于二叉堆数据结构的排序算法,它的特点是不同于传统的比较排序算法,它是通过建立一个堆结构来实现的。堆排序分为两个阶段,首先建立堆,然后逐步将堆顶元素与堆的最后一个元素交换并调整堆,使得最大(或最小)元素逐步沉到堆的末尾,完成排序。
堆是一种基于树结构的数据结构,具有高效的插入和删除操作。在本文中,我们将深入讲解Python中的堆,包括堆的基本概念、类型、实现方式、应用场景以及使用代码示例演示堆的操作。
优先队列可以看做队列的一种,区别在于,在优先队列中,元素进入队列的顺序可能与其被操作的顺序不同。他支持插入(Insert)和删除最小值(DeleteMin)操作(返回并删除最小元素)或删除最大值(DeleteMax)操作(返回并删除最大元素)。
堆排序(Heap Sort)是一种基于二叉堆数据结构的排序算法,它通过将元素构建成一个最大堆或最小堆,然后重复从堆中移除根节点,直到堆为空,从而得到有序数组。堆排序是一种原地排序算法,具有稳定的时间复杂度,通常效率较高。本文将详细介绍堆排序的工作原理和Python实现。
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