一.堆-完全二叉树 堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法,堆排序是一种选择排序,它的最坏,最好,平均时间复杂度均为O(nlogn),是不稳定排序 堆排序中的堆有大顶堆.小顶堆两种.他们都是完全二叉树 将该堆按照排序放入列表 1. 大顶堆: 所有的父节点的值都比孩子节点大,叶子节点值最小.root 根节点是第一个节点值最大 2. 小顶堆: 和大顶堆相反,所有父节点值,都小于子节点值,root 根节点是 第一个节点值最小   二.堆排序 基本思路:将待排序序列构造成一个大顶堆,此时,整个序

六.堆排序 ​堆排序是一种树形选择排序,是对直接选择排序的有效改进. ​堆的定义下:具有n个元素的序列 (h1,h2,...,hn),当且仅当满足(hi>=h2i,hi>=2i+1)或(hi<=h2i,hi<=2i+1) (i=1,2,...,n/2)时称之为堆.在这里只讨论满足前者条件的堆.由堆的定义可以看出,堆顶元素(即第一个元素)必为最大项(大顶堆).完全二 叉树可以很直观地表示堆的结构.堆顶为根,其它为左子树.右子树. ​基本思想:初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储

Python使用heapq实现小顶堆(TopK大).大顶堆(BtmK小) | 四号程序员 Python使用heapq实现小顶堆(TopK大).大顶堆(BtmK小) 4 Replies 需1求:给出N长的序列,求出TopK大的元素,使用小顶堆,heapq模块实现. view source print? 01 import heapq 02 import random 03   04 class TopkHeap(object): 05     def __init__(self, k): 06  

堆排序 之前的随笔写了栈(顺序栈.链式栈).队列(循环队列.链式队列).链表.二叉树,这次随笔来写堆 1.什么是堆? 堆是一种非线性结构,(本篇随笔主要分析堆的数组实现)可以把堆看作一个数组,也可以被看作一个完全二叉树,通俗来讲堆其实就是利用完全二叉树的结构来维护的一维数组 按照堆的特点可以把堆分为大顶堆和小顶堆 大顶堆:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值 小顶堆:每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值 (堆的这种特性非常的有用,堆常常被当做优先队列使用,因为可以快速的访问到“最重要

十大算法之堆排序: 堆的定义例如以下: n个元素的序列{k0,k1,...,ki,-,k(n-1)}当且仅当满足下关系时,称之为堆. " ki<=k2i,ki<=k2i+1;或ki>=k2i,ki>=k2i+1.(i=1,2,-,[n/2])" 若将和此次序列相应的一维数组(即以一维数组作此序列的存储结构)看成是一个全然二叉树, 则全然二叉树中每个节点的值的都大于或等于随意一个字节的值(假设有的话).称之为大顶堆. 则全然二叉树中每个节点的值的都小于或等于随意一

分享一个实用问题,用python读取Excel并保存字典,如何做? 下面是该同学问题截图和代码 image.png 代码截图是下面这样的 image.png 不知道大家第一眼看了这个代码,什么感受?我第一眼的感受是密密麻麻一大堆,读都不想读 作为一名python开发者,我觉得,一定要领会python编程的一些思想,就是简洁,拿我来说,在满足基本的业务要求和功能的要求前提下,我能用一行代码解决的事情,一般不会2行去写,也就是我想到一个功能,可能更会直接先去想python中有没有那种一行代码能解决问

排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存.常见的内部排序算法有:插入排序.希尔排序.选择排序.冒泡排序.归并排序.快速排序.堆排序.基数排序等.用一张图概括: 关于时间复杂度: 平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序:直接插入.直接选择和冒泡排序. 线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序 快速排序.堆排序和归并排序. O(n1+§)) 排序,§ 是介于 0 和 1 之间的常数.

Python入门篇-数据结构堆排序Heap Sort 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.堆Heap 堆是一个完全二叉树 每个非叶子结点都要大于或者等于其左右孩子结点的值称为大顶堆 每个非叶子结点都要小于或者等于其左右孩子结点的值称为小顶堆 根结点一定是大顶堆中的最大值,一定是小顶堆中的最小值 二.大顶堆 完全二叉树的每个非叶子结点都要大于或者等于其左右孩子结点的值称为大顶堆 根结点一定是大顶堆中的最大值 三.小顶堆 完全二叉树的每个非叶子结点都要小于或者等于其

现在很多的事情都可以用算法来解决,在编程上,算法有着很重要的地位,将算法用函数封装起来,使程序能更好的调用,不需要反复编写. Python十大经典算法: 一.插入排序 1.算法思想 从第二个元素开始和前面的元素进行比较,如果前面的元素比当前元素大,则将前面元素 后移,当前元素依次往前,直到找到比它小或等于它的元素插入在其后面, 然后选择第三个元素,重复上述操作,进行插入,依次选择到最后一个元素,插入后即完成所有排序. 2.代码实现 def insertion_sort(arr): #插入排序 #

Python/Numpy大数据编程经验 1.边处理边保存数据,不要处理完了一次性保存.不然程序跑了几小时甚至几天后挂了,就啥也没有了.即使部分结果不能实用,也可以分析程序流程的问题或者数据的特点.   2. 及时用 del 释放大块内存.Python缺省是在变量范围(variablescope)之外才释放一个变量,哪怕这个变量在后面的代码没有再被用到,所以需要手动释放大的array.    注意所有对数组的引用都del之后,数组才会被del.这些引用包括A[2:]这样的view,即使np.spl

欢迎大家访问我的个人网站<刘江的博客和教程>:www.liujiangblog.com 主要分享Python 及Django教程以及相关的博客 交流QQ群:453131687 原文链接 http://www.envicloud.cn/pages/news/418.html#4 前段时间,ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上,有一个演讲主题叫做"Fullstack JavaScript",是关于用JavaScript进行前端.服务器端,甚至数据库(MongoDB)

背景 最近处理文本文档时(文件约2GB大小),出现memoryError错误和文件读取太慢的问题,后来找到了两种比较快Large File Reading 的方法,本文将介绍这两种读取方法. 准备工作 我们谈到"文本处理"时,我们通常是指处理的内容.Python 将文本文件的内容读入可以操作的字符串变量非常容易.文件对象提供了三个"读"方法: .read()..readline() 和 .readlines().每种方法可以接受一个变量以限制每次读取的数据量,但它们

堆是一个二叉树,其中每个父节点的值都小于或等于其所有子节点的值.整个堆的最小元素总是位于二叉树的根节点.python的heapq模块提供了对堆的支持. 堆数据结构最重要的特征是heap[0]永远是最小的元素 1. heap为定义堆,item增加的元素 heapq.heappush(heap,item) >>> import heapq >>> h = [] >>> heapq.heappush(h,2) >>> h [2] 2. 将列

在做一道算法时需要使用大顶堆,所以查了一下记录. 使用PriorityQueue实现大顶堆 PriorityQueue默认是一个小顶堆,然而可以通过传入自定义的Comparator函数来实现大顶堆.如下代码实现了一个初始大小为11的大顶堆.这里只是简单的传入一个自定义的Comparator函数,就可以实现大顶堆了. private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11; PriorityQueue<Integer> maxHeap=new

我的新书,<基于股票大数据分析的Python入门实战>,预计将于2019年底在清华出版社出版. 如果大家对大数据分析有兴趣,又想学习Python,这本书是一本不错的选择.从知识体系上来看,这本书的内容涵盖了开发Python企业级项目所需的知识点,包括但不限于Python基础语法知识.基于Pandas的大数据分析技术.基于Matplotlib的可视化编程技术.Python爬虫技术和基于Django的网络编程技术,甚至还在本书的最后,讲述了机器学习编程技术. 这本书的大多数范例程序是基于股票分析的

1. 题目描述 /** 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. */ 2. 思路 /** 最大堆和最小堆 * 每次插入小顶堆的是当前大顶堆中最大的数 * 每次插入大顶堆的是当前小顶堆中最小的数 * 这样保证小顶堆中的数永远大于等于大顶堆中的数(值

Python 适合大数据量的处理吗? python 能处理数据库中百万行级的数据吗? 处理大规模数据时有那些常用的python库,他们有什么优缺点?适用范围如何? 需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题: 1. 百万行级不算大数据量,以目前的互联网应用来看,大数据量的起点是10亿条以上. 2. 处理的具体含义,如果是数据载入和分发,用python是很高效的:如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果,python也有现成的高效的库,C实现的和并行化的:如果是纯粹自己写的算法,没有任何其他

利用Python进行异常值分析实例代码 异常值是指样本中的个别值,也称为离群点,其数值明显偏离其余的观测值.常用检测方法3σ原则和箱型图.其中,3σ原则只适用服从正态分布的数据.在3σ原则下,异常值被定义为观察值和平均值的偏差超过3倍标准差的值.P(|x−μ|>3σ)≤0.003,在正太分布假设下,大于3σ的值出现的概率小于0.003,属于小概率事件,故可认定其为异常值. 异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据.忽视异常值的存在是十分危险的,不加剔除地把异常值包括进数据的计算分

php读取大文件的方法   <?php function readFile($file) { # 打开文件 $handle = fopen($file, 'rb'); while (feof($handle) === false) { # 重点 每次读取 1024 个字节 yield fread($handle, 1024); } fclose($handle); } foreach (readFile("./test.zip") as $n => $line) { # 把

vector<int> getLeastNumber(vector<int>& arr,int k){ vector<int> vec(k,); if(==k) return vec; priority_queue<int> q; for(int i = ;i < k;i++){ q.push(arr[i]); } for(int i = k;i <(int)arr.size();i++){ if(q.top()>arr[i]){

Given a n x n matrix where each of the rows and columns are sorted in ascending order, find the kth smallest element in the matrix. Note that it is the kth smallest element in the sorted order, not the kth distinct element. Example: matrix = [ [ 1, 5