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CSP2022初赛笔寄

下面的全都不会 图论 存储图 邻接矩阵（权矩阵） 边集数组 邻接表 最小生成树MST Prim(贪心) Kruskal(贪心) 最短路 Floyd(₯)(多源最短路APSP) Dijkstra(贪心)(单源最短路SSSP)(不可负权) Bellman-Ford(SSSP)(可负权) SPFA(SSSP)(队列优化Bellman-Ford)

c++ 结构体内置函数不同写法的不同效果

使用的测试代码： #include<bits/stdc++.h> using namespace std; struct node { int a,b; bool operator < (const node &e) const { return b > e.b; } }; int main() { priority_queue<node,vector<node>,less<node>>

【堆】AcWing838. 堆排序 —— 堆入门

堆 (下标一定要从0， 0无法乘2) 该讲解的是小根堆，如果是大根堆，则需转换一下思维 堆是一颗完全二叉树,且最后一层是从左往右存储的,堆每个父节点都小于等于左右结点，故根节点为最小值 堆有两个操作，其余所有操作都可由这两个操作组合而成： down(x):当x结点的值变大的时候，我们要将x向下

【学习笔记】堆

一.  概念 大根堆：父亲结点的值比孩子结点的值大，即越往上，值越大 小根堆：父亲结点的值比孩子结点的值小，即越往上，值越小 堆只能找到其中最大/最小的元素（即堆顶元素），不能找到第二大/第三大的元素，即兄弟结点之间没有大小之间的关系，只有父亲结点与孩子节点之间存在大小关系。换句话说，满足

剑指 Offer 41. 数据流中的中位数

剑指 Offer 41. 数据流中的中位数 不愧是困难题哇

[Leetcode]22. 数据流中的中位数

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。例如，[2,3,4] 的中位数是 3[2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5设计一个支持以下两种

左偏树（可并堆）【模板】

题目描述 链接 如题，一开始有 n n n 个小根堆，每个堆包含且仅包含一个数。接下来需要支持两种操作： 1  

python将一个列表调整为大根堆模板

有的时候需要将一个列表调整为一个大根堆或者小根堆，我们其实可以从n = len(nums) // 2的位置一直到下标为0的位置逆序开始从上到下进行调整（将数组看成是一棵完全二叉树），将列表调整为小根堆或者是大根堆其实是在循环比较当前根节点的值与左右孩子节点调整比较的符号即可，下面是将列

选择排序&归并排序&基数排序

--- Selection Sort ”选择排序 “ ”每一趟将待排序的最小元素（或最大元素）加入有序子序列 “ 简单选择排序 算法实现 性能分析 Heap Sort ”堆排序 “ 在回顾一下6.006中对与堆的定义， 结合之前学到的二叉树的顺序存储就不难理解了 ”堆是一个顺序存储的完全二叉树“ 了解了

数据结构-大根堆小根堆模板

明明用优先队列就可以了的说 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define IOS ios::sync_with_stdio(0);cin.tie(0);cout.tie(0); typedef long long ll; typedef unsigned long long ull; const ll MAXN=1e18; const int MOD=1e6; struct Maxheap{ int cnt,date[

堆 heap

Heap：可以迅速找到一堆数中的最大或者最小值的数据结构。 将根节点最大的堆叫做大顶堆或大根堆，根节点最小的堆叫做小顶堆或小根堆。常见的堆有二叉堆、斐波那契堆 假设是大根堆，常见的操作（API）： 操作时间复杂度find-maxO(1)delete-maxO(logN)insert(create)O(logN)orO(1) 二叉堆

番外2 优先队列默认是大根堆？

stl中默认堆为大根堆，大根堆的定义为： priority_queue<int> q; 根据源码中的定义，有如下代码： template <class _Tp, class _Container = vector<_Tp>, class _Compare = less<typename _Container::value_type> > class _LIBCPP_TEMPLATE_VIS priority_queue { public

剑指 Offer 41. 数据流中的中位数 + 堆 + 优先队列

剑指 Offer 41. 数据流中的中位数 Offer_41 题目详情 题解分析 本题使用大根堆和小根堆来解决这个寻找中位数和插入中位数的问题。 其实本题最直接的方法是先对数组进行排序，然后取中位数。但是，这种方法的此方法的时间复杂度为 O(N)，其中包括： 查找元素插入位置 O(logN) （二分查找）、

堆排序

堆的结构可以分为大根堆和小根堆，是一个完全二叉树，而堆排序是根据堆的这种数据结构设计的一种排序。 大根堆：每个结点的值都大于其左孩子和右孩子结点的值。 小根堆：每个结点的值都小于其左孩子和右孩子结点的值。 堆可以采用数组存储，结点的标号从 $0$ 开始，则对任一个结点 $i$，其左孩

堆和堆排序

堆(Heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一棵完全二叉树的数组对象。 两种类型的概念如下： 大根堆（最大堆）：每个结点的值都大于或等于左右孩子结点 小根堆（最小堆）：每个结点的值都小于或等于左右孩子结点 以大根堆为例子：【堆是无序的】    堆的三种操

【POJ 1442 --- Black Box】大根堆和小根堆,优先队列

【POJ 1442 --- Black Box】大根堆和小根堆,优先队列 Description Our Black Box represents a primitive database. It can save an integer array and has a special i variable. At the initial moment Black Box is empty and i equals 0. This Black Box processes a

转: 堆排序算法 讲解的比较清晰

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【模板】左偏树（可并堆）

题目描述 如题，一开始有N个小根堆，每个堆包含且仅包含一个数。接下来需要支持两种操作： 操作1： 1 x y 将第x个数和第y个数所在的小根堆合并（若第x或第y个数已经被删除或第x和第y个数在用一个堆内，则无视此操作） 操作2： 2 x 输出第x个数所在的堆最小数，并将其删除（若第x个数已经被删除，则输出-1

堆排序

堆排序的原理是利用了完全二叉树的性质 我以这个数组来举例子int arr[]={2,6,4,8,5,3}; 这是一颗完全二叉树： 结点的父节点为:(index-1)/2,index是指数组的下标，比如我举个例子值为8的结点在数组中的下标为3，那么它的父节点下标为1，父节点值为6， 结点的左孩子的下标为:index*2+1,index

L2-012 关于堆的判断 （25 分)

就是一个最小根堆。 最小根堆的性质，根节点小于等于子树的完全二叉树吧。 构建最小根堆的过程就是一个自下向上的过程。 #include<iostream>#include<string>#include<map>using namespace std;const int maxn = 10010;const int inf = 999999;int a[maxn], cnt;void creat(int x){