处理动态中位数等问题，灵活运用了堆的性质，本质是维护两个堆。大根堆Q1：维护集合中较小值的部分的最大值。小根堆Q2：维护集合中较大值的部分的最小值。注意到两个堆中的元素各自是单调的，两个堆间也是单调的。也就是说，Q1中的任何一个元素都不大于Q2中的任何一个元素。那么假设高度为权值，两个堆可以形象化的表示成：如果两个堆的大小相差不超过1，较大的那个堆的堆顶必定是中位数（偶数个...
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2021-07-13 15:53:07
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处理动态中位数等问题，灵活运用了堆的性质，本质是维护两个堆。大根堆Q1：维护集合中较小值的部分的最大值。小根堆Q2：维护集合中较大值的部分的最小值。注意到两个堆中的元素各自是单调的，两个堆间也是单调的。也就是说，Q1中的任何一个元素都不大于Q2中的任何一个元素。那么假设高度为权值，两个堆可以形象化的表示成：如果两个堆的大小相差不超过1，较大的那个堆的堆顶必定是中位数（偶数个...
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2022-03-10 16:17:59
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不竭尽全力去做一件事，你永远不知道，你会有多优秀,加油对顶堆定义 ：用途：定义 ：其实就是两个堆，讲一个堆倒过来，让其看一看成一个堆的排序 借用一下图形就是这样子的 如果上面是大根堆下面是小根堆的话，整体来说就是小跟堆 反过来 上面是小根堆下面是大根堆的话，整体就是大根堆；用途：我目前知道的就是不断地找到第几大，第几小，就是求得是个变化的值；慢慢发掘吧。先举个栗子吧：P180
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2022-07-15 10:20:08
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# Java对顶堆
## 介绍
在计算机科学中，对顶堆（Heap）是一种特殊的数据结构，它是一个完全二叉树，且满足堆的性质：对于任意节点i，其父节点的值总是大于或等于（或小于或等于）它的子节点的值，这被称为最大堆（或最小堆）性质。Java中的`java.util.PriorityQueue`类实现了对顶堆的功能。
## 基本操作
### 插入元素
对顶堆的插入操作是将新元素插入到堆的末尾，并
原创
2023-08-29 13:59:44
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对顶堆详解 我们知道，堆是一种极有用的数据结构。它能在短时间内将数据维护成单调递增/递减的序列。但是这种“朴素堆”对于问题求解起到的效果毕竟是有限的。所以我们在朴素堆的基础上，进行深入思考和适当变形，使之能解决一些其他的用朴素堆解决不了的问题，并使思路变得简洁有效。 这篇随笔就堆中的一个分支——对顶
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2019-08-29 22:05:00
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题目描述 给出一个长度为NNN的非负整数序列AiA_iAi，对于所有1≤k≤(N+1)/21 ≤ k ≤ (N + 1) / 21≤k≤(N+1)/2，输出A1,A3,…,A2k−1A_1, A_3, …, A_{2k - 1}A1,A3,…,A2k−1的中位数。即前1,3,5,…1,3,5
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2022-05-27 19:53:28
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中位数 对顶堆 题目描述给出一个长度为NNN的非负整数序列AiA_iA
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2023-04-25 00:25:00
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知识点应用#include<cstdio>#include<queue>#include<functional>using namespace std;priority_queue<int> q1; //大根堆Q1：维护集合中较小值的部分的最大值。priority_queue<int, vector<int>,...
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2021-07-13 15:53:06
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知识点应用#include<cstdio>#include<queue>#include<functional>using namespace std;priority_queue<int> q1; //大根堆Q1：维护集合中较小值的部分的最大值。priority_queue<int, vector<int>,...
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2022-03-10 16:13:00
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Running Median Description For this problem, you will write a program that reads in a sequence of 32-bit signed integers. After each odd-indexed value
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2017-01-18 09:12:00
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题目描述你需要维护一个队列，支持以下两种操作：1.加入一个非负整数x；2.取出当前队列中第k大的数字。保证进行第二种操作时
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2020-05-22 00:32:51
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堆的概念：堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值；堆总是一棵完全二叉树。以百度的一个面试题为例： 序列{9,12,17,30,50,20,60,65,4,19}构造为堆后，堆所对应的的中序遍历序列可能为A、65,12,30,50,9,19,20,4,,17,60B、65,12,30,9,50,19,4,20,17,60C、65,9,30,12,19,50,4,20,17,60D、65,1
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2023-06-01 13:44:05
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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。一.基本思想堆的定义如下：具有n个元素的序列（k1,k2,…,kn),当且仅当满足 时称之为堆。由堆的定义可以看出，堆顶元素（即第一个元素）必为最小项或最大项，相应的堆称为小顶堆或大顶堆。 若以一维数组存储一个堆，则堆对应一棵完全二叉树，且所有非叶结点的值均不大于(或不小于)其子女的值，根结点（堆顶元素）的值是最小(或最大)的。如： （a
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2023-08-11 19:50:31
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题意：维护一个序列，两种操作 1、插入一个数 2、输出中位数（若长度为偶数，输出中间两个较小的那个） 对顶堆 维护一个小根堆，一个大根堆，大根堆存1--mid，小根堆存mid+1 n 这样堆顶必有中位数。 每次操作后维护两个堆元素数量，保证一个比另一个多1或相等
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2021-07-26 23:14:57
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题目描述：依次读入一个整数序列，每当已经读入的整数个数为奇数时，输出已读入的整数构成的序列的中位
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2023-02-03 10:24:17
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题意：一组数按顺序加入数组，每奇数次加入的时候就输出中位数如果是求最大最小值，那么我们很容易就会想到利用堆那么这道题很明显也可以用堆的办法解决——对顶堆是一种可以O(LOGN)维护在线第K小值的算法思想是维护两个堆，一个小根堆，一个大根堆，保证大根堆中的任意元素小于小根堆，并维护两堆元素数平衡其中一堆堆顶即为中位数#include<stdio.h>
#include<string
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2023-04-19 02:30:46
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在使用 Python 进行开发时，遇到“python 堆顶”问题是常见的。在这篇博文中，我们将深入探讨如何识别、分析并解决这一问题，同时也会涉及到一些性能调优和最佳实践。本篇博文不会包含任何总结内容，专注于提供解决方案。
## 背景定位
在某些场景下，Python 的堆内存管理可能会出现性能瓶颈，导致应用程序的响应时间变长。这一问题的出现不仅影响了用户体验，还可能导致服务器负载加重，从而影响整
在本文中，我们将深入探讨关于“MySQL 顶堆”类型的问题，解析其技术原理，架构，源码，应用场景，以及实际案例。MySQL 顶堆一般指的是数据库中的表或索引在内存中的使用情况，若管理不当则可能导致性能瓶颈甚至系统崩溃。
接下来，我们将分别从不同的角度来分析这一问题。
关于“mysql 顶堆”的描述：
对顶堆的理解是指在高并发以及大量数据操作场景下，数据库的内存使用情况。因此，监测内存顶部的使用
文章目录堆排序前言实现步骤代码实现 堆排序前言堆排序（HeapSort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似于完全二叉树的结构，同时满足子节点的键值总是小于（或者大于）其父节点。每个节点的值都大于或者等于其左右子节点的值，称为大顶堆；或者每个节点的值都小于或者等于其左右子节点的值，称为小顶堆。对堆中的节点按层进行编号，将这种逻辑结构映射到数组如下图所示：该数组从逻辑上讲就是
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2023-08-12 12:30:58
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一、heapq库简介heapq 库是Python标准库之一，提供了构建小顶堆的方法和一些对小顶堆的基本操作方法(如入堆，出堆等)，可以用于实现堆排序算法。堆是一种基本的数据结构，堆的结构是一棵完全二叉树，并且满足堆积的性质：每个节点(叶节点除外)的值都大于等于(或都小于等于)它的子节点。堆结构分为大顶堆和小顶堆，在heapq中使用的是小顶堆：1. 大顶堆：每个节点(叶节点除外)的值都大于等于其子节
