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高频堆

高频堆

概念

高频堆(High Frequency Heap)是一种特殊的数据结构,用于在内存中高效地存储和访问具有相似访问时间的数据。它由Cormen等在2009年首次提出。

分类

根据内存访问模式,可以将高频堆分为以下两类:

  1. 严格高频堆:每个节点都有相同的访问时间,即严格满足FIFO(先进先出)原则。
  2. 近似高频堆:不满足严格FIFO原则,但在统计上具有相似访问时间。

优势

相较于其它数据结构,如平衡二叉树、AVL树和红黑树,高频堆具有以下优势:

  1. 内存访问效率更高:由于高频堆的局部有序特性,其内存访问效率要高于这些传统数据结构。
  2. 适用于高并发场景:由于访问时间相近,高频堆适用于高并发、实时计算等场景。
  3. 节点间关联性较低:由于堆顶节点的访问时间与其他节点相比较低,使得在高频堆中查找、插入和删除节点时具有较高的效率。

应用场景

高频堆适用于以下场景:

  1. 实时计算:通过堆进行高效的实时数据处理,如计算Top-K问题。
  2. 在线排序:对输入数据进行在线排序,快速找到最小或最大元素。
  3. 实时查询:为实时查询服务提供支持,如最近邻搜索或范围查询。

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解读

的大小只与对象的结构有关,与对象的实际内容无关。也就是说,无论字符串的长度有多少,内容是什么,浅的大小始终是24字节。...如上图A的保留集应为AC,B的保留集为DE 深(Retained Heap) 深是指对象的保留集中所有的对象的浅大小之和。 注意:浅指对象本身占用的内存,不包括其内部引用对象的大小。...一个对象的深指只能通过该对象访问到的(直接或间接)所有对象的浅之和,即对象被回收后,可以释放的真实空间。  ...A的深大小即为AC浅大小之和 对象的实际大小 这里,对象的实际大小定义为一个对象所能触及的所有对象的浅大小之和,也就是通常意义上我们说的对象大小。...那么对象A的浅大小只是A本身,不含C和D,而A的实际大小为A、C、D三者之和。而A的深大小为A与D之和,由于对象C还可以通过对象B访问到,因此不在对象A的深范围内。

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前言 ,顾名思义,是长得像个草堆一样的数据结构。但在计算机存储里面,一般使用数组来表示。 按照的性质区分,可分为大顶,小顶。 大顶:所有的parent节点值都要大于其child节点。...对于某个节点,如果不满足的性质,需要这个节点加一调整。...建立大顶后,将大顶顶元素与末尾元素进行交换,然后再调整交换后的顶,不过此时的大小减一,最后位置元素不可参与调整范围里。如此反复。...make_heap() 用给定的数据建立一个,默认大顶,小顶要设置比较函数,保证最大值在所给范围的最前面,其他值的位置不确定 push_heap() 往中压入一个元素 pop_heap() 排出顶元素...用原数组建成一个小顶,之后取顶最小的两个元素,相加后再加入到中,一直到这个小顶顶大于给定的K。

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我们在很多情况下都听到“”这个计算机术语,那么“”到底是什么呢?...在数据结构中,是一种数据结构,具体一点,最常用的就是二叉, 二叉就是一棵完全二叉树(以下简称),我们可以利用这种数据结构来完成一些任务,典型的例子:堆排序就是利用来实现的一种高效的排序方式。...这是一个很重要的规律,对的操作基本上是基于这个规律来进行的 Ok,接下来我们看两个新概念:最小堆和最大堆。 最小堆:顶元素小于的任何一个直接子节点。...最大堆:顶元素大于的任何一个直接子节点。 注意: ①中任一子树亦是。...这里提示一下堆排序:每一次取出顶元素,然后把的最后一个元素提到顶,然后调用对应的建立最小(最大)的方法来维护这个,不断重复,直到整个为空。

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的实现 类型的创建 的物理结构本质上是顺序存储的,是线性的。但在逻辑上不是线性的,是完全二叉树的这种逻辑储存结构。 的这个数据结构,里面的成员包括一维数组,数组的容量,数组元素的个数。...这里我们用的向上调整算法。...对于删除头的数据,我们是把尾的数据覆盖头,元素个数减1,然后用的向下调整算法,进一步调整成堆。...创建成堆 升序——建大堆 顶一定是最大的,那么我们每一次把顶的元素和尾的数据进行交换,那么最后一个元素为最大的元素,最后再次调整成堆的形式,这样依次可以得到次大的,最后的最后得到一个升序的数组...降序——建小堆 顶一定是最小的,那么我们每一次把顶的元素和尾的数据进行交换,那么最后一个元素为最小的元素,最后再次调整成堆的形式,这样依次可以得到次小的,最后的最后得到一个降序的数组。

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# # 什么是(Heap)是一个可以被看成近似完全二叉树的数组。 是一个完全二叉树。完全二叉树要求,除了最后一层,其他层的节点个数都是满的,最后一层的节点都靠左排列。...中每一个节点的值都必须大于等于(或小于等于)其子树中每个节点的值。 可以分为大顶和小顶。 对于每个节点的值都大于等于子树中每个节点值的,叫作 “大顶”。...对于每个节点的值都小于等于子树中每个节点值的,叫作 “小顶”。 # 如何实现 完全二叉树比较适合用数组来存储。用数组来存储完全二叉树是非常节省存储空间的。...常见的操作: HEAPIFY 建:把一个乱序的数组变成堆结构的数组,时间复杂度为 O (n) 。...和优先级队列非常相似:往优先级队列中插入一个元素,就相当于往中插入一个元素;从优先级队列中取出优先级最高的元素,就相当于取出顶元素。

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1.是一种常见的数据结构,通常用于实现优先队列等应用。...数组表示: 可以通过数组来表示,通过数组下标之间的关系实现的父子关系。...的操作: 主要支持两种基本操作:插入(Insert)和删除(Delete)。插入操作将新元素添加到中,而删除操作通常删除中的最大或最小元素,然后重新调整堆以保持的性质。...的应用: 广泛应用于各种算法和数据结构中。优先队列就是的一种应用,它能够以 O(log n) 的时间复杂度实现插入和删除最大或最小元素的操作。 堆排序: 堆排序是一种使用的排序算法。...建(Heapify): 在建阶段,我们将无序数组构建成一个二叉。通常采用自底向上的方式,从最后一个非叶子节点开始,逐步向上调整,保持的性质。

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jvm 内浅析

外快还是内快 普遍的说法是外内存会快一些,原因主要有: 直接内存 可以禁掉GC 在java进行IO读写的时候 java的bytes需要做一个copy copy到c的bytes 直接内存没有这一步...(注意这个copy不是 用户态和内核态的那个,java是-Xmx指定的,C是jvm的) 外内存优势在 IO 操作上,对于网络 IO,使用 Socket 发送数据时,能够节省内存到外内存的数据拷贝...外内存的回收 外最底层是通过malloc方法申请的,但是这块内存需要进行手动释放,JVM并不会进行回收,幸好Unsafe提供了另一个接口freeMemory可以对申请的外内存进行释放,可以使用 -...clean方法,通过这个方法可以手动进行外内存回收,是外内存回收的关键。...上面我们知道,在申请外内存不足时会进行System.gc,既然要调用System.gc,那肯定是想通过触发一次gc操作来回收外内存,不过我想先说的是外内存不会对gc造成什么影响(这里的System.gc

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Python

本文记录 Python 内置实现的小顶模块。 是一种特殊的树,它每个结点都有一个值,的特点是根结点的值最小(或最大),且根结点的两个子树也是一个。...就类似一东西一样,按照由大到小(或由小到大)“”起来。...Python 内置的将数据放在下标从0开始的序列中,并且使用小顶结构,因此 heap[0] 是最小的值,同时 heap.sort() 不会改变。...弹出元素 heapq.heappop(heap) 从中弹出并返回最小的项目,保持不变。如果为空,则会引发 IndexError。 要访问最小的项目而不弹出它,请使用 heap[0]。...替换元素 heapq.heapreplace(heap, item) 从中弹出并返回最小的项目,并推送新项目。大小不会改变。如果为空,则会引发 IndexError。

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JVM --- &栈&参数调优

所以栈中的p1、p2存储的是实例在中地址值。 三. : 1. 基本介绍: 一个JVM实例只存在一个的内存大小可以调节,存放的是new出来的实例和数组。...基本介绍: JVM调优,其实就是参数的调整。 ?...常见参数: -Xms:内存(新生区+养老区)的初始大小,默认为物理内存的1/64; -Xmx:内存(新生区+养老区)的最大值,默认为物理内存的1/4; -Xmn:新生区的大小 -XX:PermSize...内存调优简介: 上面说了xms和xmx的默认大小,怎么证明呢?...从信息可以发现,确实上述由新生区、养老区和元空间构成,而且,新生区305664k加上养老区的699392k刚好等于981M,也说明了物理上只分为新生区和养老区,元空间是逻辑上的存在。 3.

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详解

) 在的插入中:插入之前 先分清楚是什么 且插入的时候一定是往后插入 不可以改变的结构。...不利用数据结构的插入Push自行实现 巧了 向/上下调整建是可以成功建的(模拟插入过程) 3.1向上调整建 void Heapsort(int* a, int n) { for (int i...个数,比顶的数据大,就替换顶数据,向下调整进,这样就可以保证这K个数是前K个最大的(只要是最大的前K个来了,就会和顶替换,同时这个中也会向下调整把较大的扔下去,顶元素是混子本身,将其替换筛选...(插入删除是重点) 5.1初始化 的类型包括 存储数据的数组,中元素的个数,当前的最大容量 typedef int HPDataType;//中存储数据的类型 typedef struct Heap...的删除,删除的是顶的元素,但是这个删除过程可并不是直接删除顶的数据,而是先将顶的数据与最后一个结点的位置交换,然后再删除最后一个结点,再对进行一次向下调整。

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