我正在尝试使用STLmake_heap等在C++中创建一个long的最小堆1，但是我的比较器似乎没有正确比较。以下是我目前的比较器:structgreater1{booloperator()(constlong&a,constlong&b)const{returna>b;}};但是，当我执行std::pop_heap(humble.begin(),humble.end(),g);其中g是的一个实例>greater1和humble是一个堆，当sort_heap被调用时，我得到了[9,15,15,25]15弹出。我的比较器正确吗？可能出了什么问题？编辑:我意识到我正在运行没有比较器的sor
关于SO的许多问题和答案，我了解到最好将其生命周期管理为驻留在自动存储而不是堆栈中的对象。此外，动态分配的对象不应被称为驻留在堆上，而是在动态存储中。我知道存在自动、动态和静态存储，但从未真正理解自动堆栈和动态堆之间的区别。为什么首选前者？我不是在问堆栈/堆是什么意思或内存管理是如何工作的。我在问为什么术语自动/动态存储优于术语堆栈/堆。 最佳答案 自动告诉我一些关于对象生命周期的信息:特别是它被自动绑定(bind)到封闭范围，并将被自动销毁>当该范围退出时。动态告诉我对象的生命周期不是由编译器自动控制的，而是在我的直接控制之下。S
关于SO的许多问题和答案，我了解到最好将其生命周期管理为驻留在自动存储而不是堆栈中的对象。此外，动态分配的对象不应被称为驻留在堆上，而是在动态存储中。我知道存在自动、动态和静态存储，但从未真正理解自动堆栈和动态堆之间的区别。为什么首选前者？我不是在问堆栈/堆是什么意思或内存管理是如何工作的。我在问为什么术语自动/动态存储优于术语堆栈/堆。 最佳答案 自动告诉我一些关于对象生命周期的信息:特别是它被自动绑定(bind)到封闭范围，并将被自动销毁>当该范围退出时。动态告诉我对象的生命周期不是由编译器自动控制的，而是在我的直接控制之下。S
我想知道为什么堆概念被实现为算法(make_heap、pop_heap、push_heap、sort_heap)而不是容器。我特别感兴趣的是一些人的解决方案也可以解释为什么set和map是容器而不是类似的算法集合(make_setadd_setrm_set等)。 最佳答案 STL确实以std::priority_queue的形式提供了一个堆。make_heap等函数的存在是因为它们在数据结构本身的领域之外使用(例如排序)，并允许在自定义结构之上构建堆(如“保持前10名”的堆栈数组)容器)。以此类推，您可以使用std::set来存储排
我想知道为什么堆概念被实现为算法(make_heap、pop_heap、push_heap、sort_heap)而不是容器。我特别感兴趣的是一些人的解决方案也可以解释为什么set和map是容器而不是类似的算法集合(make_setadd_setrm_set等)。 最佳答案 STL确实以std::priority_queue的形式提供了一个堆。make_heap等函数的存在是因为它们在数据结构本身的领域之外使用(例如排序)，并允许在自定义结构之上构建堆(如“保持前10名”的堆栈数组)容器)。以此类推，您可以使用std::set来存储排
在nodejsv8模块中，有一个函数叫做getHeapStatistics它返回一个包含内存使用信息的对象:{total_heap_size:221540352,total_heap_size_executable:5242880,total_physical_size:221540352,total_available_size:1286110104,used_heap_size:189179192,heap_size_limit:1501560832,malloced_memory:16384,peak_malloced_memory:1325112,does_zap_garbag
在nodejsv8模块中，有一个函数叫做getHeapStatistics它返回一个包含内存使用信息的对象:{total_heap_size:221540352,total_heap_size_executable:5242880,total_physical_size:221540352,total_available_size:1286110104,used_heap_size:189179192,heap_size_limit:1501560832,malloced_memory:16384,peak_malloced_memory:1325112,does_zap_garbag
目录1、堆的概念及结构1.1概念（概念总是重要的）1.2结构，分为两种1.2.1小堆/小根堆示例1.2.2大堆/大根堆示例2、堆的接口3、接口实现3.1堆的初始化3.2堆的销毁3.3堆的插入功能分析：功能实现：3.4堆的删除功能分析：功能实现：3.5取堆顶的数据3.6堆的数据个数3.7堆的判空4、完整代码1、堆的概念及结构1.1概念（概念总是重要的）上面这一段是堆的概念，但是这也太没劲了吧，我们来通俗的讲一下，敲黑板了嗷：堆的本质是一个完全二叉树。大堆（也叫大根堆）：父节点大于/等于子节点。小对（也叫小根堆）：父节点小于/等于子节点。如果不满足上面的条件，那么就不是堆。堆的性质：1、堆中某个节
我在看thispycontalk,34:30演讲者说得到tn列表中的最大元素元素可以在O(t+n)中完成.这怎么可能？我的理解是创建堆将是O(n)，但是nlargest的复杂度是多少？本身，是不是O(n+t)或O(t)(实际的算法是什么)？ 最佳答案 在这种情况下，扬声器是错误的。实际成本是O(n*log(t))。Heapify仅在可迭代的第一个t元素上调用。这是O(t)，但如果t远小于n则无关紧要。然后通过heappushpop将所有剩余的元素添加到这个“小堆”中，一次一个。每次调用heappushpop需要O(log(t))时间
我在看thispycontalk,34:30演讲者说得到tn列表中的最大元素元素可以在O(t+n)中完成.这怎么可能？我的理解是创建堆将是O(n)，但是nlargest的复杂度是多少？本身，是不是O(n+t)或O(t)(实际的算法是什么)？ 最佳答案 在这种情况下，扬声器是错误的。实际成本是O(n*log(t))。Heapify仅在可迭代的第一个t元素上调用。这是O(t)，但如果t远小于n则无关紧要。然后通过heappushpop将所有剩余的元素添加到这个“小堆”中，一次一个。每次调用heappushpop需要O(log(t))时间
