今天翻阅<Labuladuo的算法小抄>时发现在使用优先队列的PriorityQueue解决一道hard题时(leetCode 23),出现了如下代码: ListNode mergeKLists(ListNode[] lists) { if (lists.length == 0) return null; // 虚拟头结点 ListNode dummy = new ListNode(-1); ListNode p = dummy; // 优先级队列,最小堆 PriorityQueue<L

合并 k 个排序链表,返回合并后的排序链表.请分析和描述算法的复杂度. 示例: 输入:[  1->4->5,  1->3->4,  2->6]输出: 1->1->2->3->4->4->5->6 链接:https://leetcode-cn.com/problems/merge-k-sorted-lists /* struct ListNode{ int val; ListNode *next; ListNode(int x) : v

打印列表的疑问 class Node: def __str__(self): return "haha" print([Node(),Node()]) print(Node()) 输出为 [<__main__.Node object at 0x000000000311A208>, <__main__.Node object at 0x000000000311A358>] haha 打印列表调用的不是每个元素str吗?看来不是,那调用的是什么. 一个简单的实例 在

首先说下STL优先队列的局限性,那就是只提供入队.出队.取得队首元素的值的功能,而dijkstra算法的堆优化需要能够随机访问队列中某个节点(来更新源点节点的最短距离). 看似可以用vector配合make_heap/push_heap/pop_heap来实现这个功能,实际上手动实现就会发现问题所在.比如在dist[v] > dist[u] + cost(u,v)时,需要更新dist[v],然后重新确定v在vector的位置,需要使用push_heap,这样问题就出现了. v又在vector的哪

priority_queue优先队列/C++ 概述 priority_queue是一个拥有权值观念的queue,只允许在底端加入元素,并从顶端取出元素. priority_queue带有权值观念,权值最高者,排在最前面. 缺省情况下priority_queue系利用一个max-heap完成,后者是一个以vector表现的complete binary tree. 定义 由于priority_queue完全以底部容器为根据,再加上heap处理规则,所以其实现非常简单.缺省情况下是以vector为底

在C++语言中,使用优先队列,直接构建一个lambda表达式,使用一个匿名函数指针.java比较函数的返回值不是bool型,只能是整型. 内部对应的C++匿名函数: // 匿名Comparator实现 auto compareMax = []( const Cell &a, const Cell &b ) { return a.max < b.max; }; 对应的Java函数: import java.util.Queue; import java.util.Comparator;

堆其实也是树结构(或者说基于树结构),一般可以用堆实现优先队列. 二叉堆 堆可以用于实现其他高层数据结构,比如优先队列 而要实现一个堆,可以借助二叉树,其实现称为: 二叉堆 (使用二叉树表示的堆). 但是二叉堆,需要满足一些特殊性质: 其一.二叉堆一定是一棵完全二叉树 (完全二叉树可以用数组表示,见下面) 完全二叉树缺失的部分一定是在右下方.(每层一定是从左到右的顺序优先存放) 完全二叉树的结构,可以简单理解成按层安放元素的.(所以数组是不错的底层实现) 其二.父节点一定比子节点大 (针对大顶堆

用headp找到最大最小的N个值 import heapq nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2] print(heapq.nlargest(3, nums)) print(heapq.nsmallest(3, nums)) [42, 37, 23] [-4, 1, 2] 数据结构复杂时 可以用key这个参数,传入一个lambda表达式 portfolio = [ {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price':

本文始发于个人公众号:TechFlow, 原创不易,求个关注 今天的文章来介绍Python当中一个蛮有用的库--heapq. heapq的全写是heap queue,是堆队列的意思.这里的堆和队列都是数据结构,在后序的文章当中我们会详细介绍,今天只介绍heapq的用法,如果不了解heap和queue原理的同学可以忽略,我们并不会深入太多,会在之后的文章里详细阐述. 在介绍用法之前,我们需要先知道优先队列的定义.队列大家应该都不陌生,也是非常基础简单的数据结构.我们可以想象成队列里的所有元素排成一

目录 Java优先队列PriorityQueue的各种打开方式以及一些你不知道的细节 优先队列的默认用法-从小到大排序 对String类用优先队列从大到小排序 通过自定义比较器对自定义的类进行从小到大排序 通过自定义的类实现Comparable接口进行从大到小排序 用lambda表达式优化比较器的使用 Java优先队列PriorityQueue的各种打开方式以及一些你不知道的细节 未经作者允许,不可转载,如有错误,欢迎指正o(￣▽￣)o 首先我们知道用PriorityQueue这个类创建的对象是

那得从很久很久以前说起了,记得那个时候... 懵懂的记得从前有个叫委托的东西是那么的高深难懂. 委托的使用 例一: 什么是委托? 个人理解:用来传递方法的类型.(用来传递数字的类型有int.float.double,用来传递方法的就有委托) 例二: 又经过了很久很久... 匿名方法 很多时候委托接收的方法是一次性的或者方法体是非常简单的... 例三: 我们可以写成: 有没有发现我们每次都要定义委托,很多时候签名可能是一样的.这样就没有必要定义重复的. 然后又过了很久很久... Func和Acti

什么是Linq表达式?什么是Lambda表达式? 如图: 由此可见Linq表达式和Lambda表达式并没有什么可比性. 那与Lambda表达式相关的整条语句称作什么呢?在微软并没有给出官方的命名,在<深入理解C#>中称为点标记. 查询表达式.点标记你更喜欢哪个? 所以,我们的标题的提问根本就不合适.应该是“查询表达式和点标记你更喜欢哪个?”.如: //查询表达式 var students1 = from t in db.Students where t.Name == "张三&quo

快乐的Lambda表达式(二) 自从Lambda随.NET Framework3.5出现在.NET开发者眼前以来,它已经给我们带来了太多的欣喜.它优雅,对开发者更友好,能提高开发效率,天啊!它还有可能降低发生一些潜在错误的可能.LINQ包括ASP.NET MVC中的很多功能都是用Lambda实现的.我只能说自从用了Lambda,我腰也不酸了,腿也不疼了,手指也不抽筋了,就连写代码bug都少了.小伙伴们,你们今天用Lambda了么?但是你真的了解它么?今天我们就来好好的认识一下吧. 本文会介绍到一

作者:Antonio Leiva 时间:Jan 5, 2017 原文链接:https://antonioleiva.com/lambdas-kotlin/ 由于Lambda表达式允许更简单的方式建模式函数,所以它是Kotlin和任何其他现代开发语言的最强工具之一. 在Java6中,我们仅能下面方法这样做:通过用单一方法声明接口,并用匿名对象实现那些接口. Lambda表达式特别是在Kotlin中能定义的方式,为我们开启无线可能的世界.在接下来的内容中,我们将了解这些用法. Kotlin的Lamb

Lambda Lambda 表达式是一种可用于创建委托或表达式目录树类型的匿名函数. 通过使用 lambda 表达式,可作为参数传递或作为函数调用值返回的本地函数. Lambda 表达式对于编写 LINQ 查询表达式特别有用. 若要创建 Lambda 表达式,需要在 Lambda 运算符 => 左侧指定输入参数(如果有),然后在另一侧输入表达式或语句块. 例如,lambda 表达式 x => x * x 指定名为 x 的参数并返回 x 的平方值. 如下面的示例所示,你可以将此表达式分配给委托类

开始 关于委托,肯定是要有问题的. 第一个问题,委托用来干什么? 看.net中的表述:在.net平台下,委托类型用来定义和相应应用程序中的回调.(回调?处理内存中两个实体双向通信的一种技术.)   第二个问题,委托和C++(其实起源于C语言)函数指针? 必然要说区别,虽然委托和函数指针都是指向以后要调用的方法.但委托相比于函数指针来说,主要有两点优势:一,委托是对象(我们知道,委托和类在一个层次).二,委托是内置支持多路广播和异步方法调用的.   关于事件. 问题,事件用来干什么? 事件是为委托

语法部分就不写了,我们直接抛出一个实际问题,看看java8的这些新特性究竟能给我们带来哪些便利 顺带用到一些泛型编程,一切都是为了简化代码 场景: 一个数据类,用于记录职工信息 public class Employee { public String name; public int age; public char sex; public String time; public int salary; } 我们有一列此类数据 List<Employee> data = Arrays.asL

前言 继之前发的帖子[ORM-Dapper+DapperExtensions],对Dapper的扩展代码也进行了改进,同时加入Dapper 对Lambda表达式的支持. 由于之前缺乏对Lambda的知识,还是使用了拿来主义.研究了些案例,总归有些问题: 1.只能生成sql.不能将值进行参数化. 2.lambda解析的代码对sql语法的多样式支持不够 3.不开源,反编译后发现可扩展性不强. 最后选择了Dos.ORM(lambda支持的很好,开源的),在这里尊重原创,大家有兴趣去支持下哈. [作者博

人们都很喜欢讨论闭包这个概念.其实这个概念对于写代码来讲一点用都没有,写代码只需要掌握好lambda表达式和class+interface的语义就行了.基本上只有在写编译器和虚拟机的时候才需要管什么是闭包.不过因为系列文章主题的缘故,在这里我就跟大家讲一下闭包是什么东西.在理解闭包之前,我们得先理解一些常见的argument passing和symbol resolving的规则. 首先第一个就是call by value了.这个规则我们大家都很熟悉,因为流行的语言都是这么做的.大家还记得刚开始

众所周知Java8中加入了lambda语法,这一特性也帮助Java开发者极大的简化了开发.Speedment是一个利用lambda表达式操作数据库的框架,相比Java世界中现在非常流行的mybatis,它可以极大减少SQL语句的编写. 从图形界面开始使用Speedment Speedment使用Groovy配置来找到数据库并生成对应的一些Java代码,groovy配置文件一般不需要自己来编写,而是通过Speedment的maven插件来产生. 这里我使用的Speedment版本是2.2.2 要使