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  1. cpp-算法精粹

  2. 仅仅是作为搬运工。 算法精粹——举一反三,抛弃题海战术 本书的目标读者是准备去硅谷找工作的码农,也适用于在国内找工作的码农,以及刚接触ACM算法竞赛的新手。 市场上讲解算法的书已经汗牛充栋,为什么还要写这本书呢?主要原因是我对目前市场上的大部分算法书都不太满意。 本书有如下特色: 背后有强大的AlgoHub支持。 本书的所有题目,都可以在 www.algohub.org(即将上线) 上在线判断代码。这样的一大好处是,读者可以边看书,边实现自己的代码,然后提交到网站上验证自己的想法是否正确。Al
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2016-09-20
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:u011500720
  1. Python实现二叉堆

  2. 二叉堆是一种特殊的堆,二叉堆是完全二元树(二叉树)或者是近似完全二元树(二叉树)。二叉堆有两种:最大堆和最小堆。最大堆:父结点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值;最小堆:父结点的键值总是小于或等于任何一个子节点的键值。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-21
    • 文件大小:257024
    • 提供者:weixin_38655496
  1. python实现堆和索引堆的代码示例

  2. 堆是一棵完全二叉树。堆分为大根堆和小根堆,大根堆是父节点大于左右子节点,并且左右子树也满足该性质的完全二叉树。小根堆相反。可以利用堆来实现优先队列。 由于是完全二叉树,所以可以使用数组来表示堆,索引从0开始[0:length-1]。结点i的左右子节点分别为2i+1,2i+2。长度为length的树的最后一个非叶子节点为length//2-1。当前节点i的父节点为(i-1)//2。其中//表示向下取整。 以大根堆举例。当每次插入或者删除的时候,为了保证堆的结构特征不被破坏,需要进行调整。调整分为两
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:72704
    • 提供者:weixin_38537050
  1. Python实现堆排序的方法详解

  2. 本文实例讲述了Python实现堆排序的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 堆排序作是基本排序方法的一种,类似于合并排序而不像插入排序,它的运行时间为O(nlogn),像插入排序而不像合并排序,它是一种原地排序算法,除了输入数组以外只占用常数个元素空间。 堆(定义):(二叉)堆数据结构是一个数组对象,可以视为一棵完全二叉树。如果根结点的值大于(小于)其它所有结点,并且它的左右子树也满足这样的性质,那么这个堆就是大(小)根堆。 我们假设某个堆由数组A表示,A[1]为树的根,给定某个结点的下标i,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:71680
    • 提供者:weixin_38656462
  1. Python实现的堆排序算法原理与用法实例分析

  2. 本文实例讲述了Python实现的堆排序算法。分享给大家供大家参考,具体如下: 堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。 具体代码如下: #-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np def MakeHeap(a): for i in xrange(a.size / 2 - 1, -1, -1):#对非叶子节点的子节点进行调节
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:62464
    • 提供者:weixin_38675746
  1. Python中的堆实现:heapq 模块——利用堆结构实现快速访问数据流中的中位数

  2. 堆结构 堆结构是一种优先队列,可以以任意顺序添加对象,并随时查找或删除最小(大)的元素,或者查找和删除前 K 个最小(大)元素。相比于列表方法min() / max(),这样做的效率要高得多。 堆结构是一种特殊的完全二叉树(除了叶子节点层外,其余层节点数均达到最大值,而叶子节点层所有节点都集中在左侧)。根节点的值不大于(小于)其子节点的值,并且子节点也服从这种特性。根节点值不大于子节点的堆称为小根堆,根节点的值不小于子节点的堆称为大根堆。如图左为小根堆,图右为大根堆。 Python中 heap
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:79872
    • 提供者:weixin_38623272
  1. Python数据结构之二叉树查、删、修

  2. Python数据结构之二叉树增、查、删、修 增加 ​   一层一层添加数据(层序遍历原则),使用队列对结点进行存储,从左向右增加结点,最终可形成完全二叉树。 def add(self, val): """添加树节点实现完全二叉树""" node = Node(val) if self.root is None: self.root = node return # 使用队列来实现节点存储 queue = [self.roo
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:46080
    • 提供者:weixin_38737521
  1. Python数据结构之二叉树查、删、修

  2. Python数据结构之二叉树增、查、删、修 增加 ​   一层一层添加数据(层序遍历原则),使用队列对结点进行存储,从左向右增加结点,最终可形成完全二叉树。 def add(self, val): """添加树节点实现完全二叉树""" node = Node(val) if self.root is None: self.root = node return # 使用队列来实现节点存储 queue = [self.roo
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:46080
    • 提供者:weixin_38628175
  1. python实现堆排序的实例讲解

  2. 堆排序 堆是一种完全二叉树(是除了最后一层,其它每一层都被完全填充,保持所有节点都向左对齐),首先需要知道概念:最大堆问题,最大堆就是根节点比子节点值都大,并且所有根节点都满足,那么称它为最大堆。反之最小堆。 当已有最大堆,如下图,首先将7提出,然后将堆中最后一个元素放到顶点上,此时这个堆不满足最大堆了,那么我们要给它构建成最大堆,需要找到此时堆中对打元素然后交换,此时最大值为6,符合最大堆后,我们将6提取出来,然后将堆中最后一个元素放到堆的顶部…以此类推。最后提取的数值7,6,5,4,3,2,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-20
    • 文件大小:112640
    • 提供者:weixin_38670433
  1. Python实现的堆排序算法示例

  2. 本文实例讲述了Python实现的堆排序算法。分享给大家供大家参考,具体如下: 堆排序的思想: 堆是一种数据结构,可以将堆看作一棵完全二叉树,这棵二叉树满足,任何一个非叶节点的值都不大于(或不小于)其左右孩子节点的值。 将一个无序序列调整为一个堆,就可以找出这个序列的最大值(或最小值),然后将找出的这个值交换到序列的最后一个,这样有序序列就元素就增加一个,无序序列元素就减少一个,对新的无序序列重复这样的操作,就实现了排序。 堆排序的执行过程: 1.从无序序列所确定的完全二叉树的第一个非叶子节点开始
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-21
    • 文件大小:71680
    • 提供者:weixin_38714370
  1. Python实现基于二叉树存储结构的堆排序算法示例

  2. 本文实例讲述了Python实现基于二叉树存储结构的堆排序算法。分享给大家供大家参考,具体如下: 既然用Python实现了二叉树,当然要写点东西练练手。 网络上堆排序的教程很多,但是却几乎都是以数组存储的数,直接以下标访问元素,当然这样是完全没有问题的,实现简单,访问速度快,也容易理解。 但是以练手的角度来看,我还是写了一个二叉树存储结构的堆排序 其中最难的问题就是交换二叉树中两个节点。 因为一个节点最多与三个节点相连,那么两个节点互换,就需要考虑到5个节点之间的关系,也需要判断是左右孩子,这将是
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:79872
    • 提供者:weixin_38677505
  1. Python实现完全二叉树

  2. Python实现完全二叉树 一、二叉树的存储结构 对于线性表、栈、队列等数据结构,数据都可以使用物理有序和逻辑有序的方式存储,二叉树也可以使用这两种方式存储。 物理有序将数据存储在连续的内存空间中,例如存储在一个列表中,这种方式因为有下标,在遍历速度上有一定的优势,但是,对于一棵二叉树来说,将数据存储在一个线性的列表中,不容易体现出树中父节点与子节点之间的关系。 根据二叉树的结构特点,二叉树是由一个个的节点构成的,节点与节点之间通过父子关系链接在一起,所以,二叉树通常以链式方式存储。 二、实现完
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:149504
    • 提供者:weixin_38503483