在上一篇文章中,我分享了堆的版本和语言版本的实现。如果理解,堆的实现并不困难。以大量顶桩为例,简单的感应是插入它。它小于节点。向下切开,让较大的上升直到最大向上到根节点。
1.数据和结构和算法:包装C语言描述
2.数据结构和算法:封装优先级队列JavaScript语言描述
优先级队列基于实现堆的实现。顾名思义,这是优先队列。最高优先级是首先列出的,低优先级是最终的(如果它是最小的堆,那是相反的)。和雨水优先级队列解决方案方法。
标题:215。数组中最大的元素
在上一篇文章中,我共享了基于位置的基于排序的排序,以有效地解决问题,排序,没有额外的空间,空间的复杂性非常低,但是时间复杂性波动很大。基准值是理想的,因此效率很高,但是如果阵列中的价值分布非常不同,那么随机的基准值不是理想的,那么在这种极端情况下,效率不是很高,尽管“算法介绍”算法类似于线性,但其线性常数项目肯定会更多。
桩方法是稳定的时间和空间复杂性。确定了结构最严重的复杂性。曾经确定遍历的复杂性。
首先建立一个具有容量的最小堆。随后的元素仅大于桩的顶部。
标题:407。
在输入订单之前,我已经在单调的堆栈中分享了雨水,尽管它相对简单。雨水认为两侧的高度还多。取而代之的是,您必须考虑周围环境。这个想法是记录最多的外围设备,将其投入优先队列(小堆),然后继续让堆离开团队,以更新堆元素的周围环境,然后再堆积。低于堆的顶部,很明显它可以接收雨水。我觉得我绝对不会有明确的解决方案。建议查看问题。
思维是相同的,只有语言不同
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