😛作者:日出等日落
📘 专栏:数据结构
把每天当作最后一天来过,那么你就能够学会珍惜。你珍惜了时间,时间自然会对你有所回报。
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这次是是对上一章节进行了优化,可以替换掉HeapInit函数
如需了解,请看http://t.csdn.cn/SEvl0这一文章,是堆的简单创建
//堆的创建
void HeapCreat(HP* hph, HPDataType* a, int n)
{
assert(hph);
hph->a = (HPDataType*)malloc(sizeof(HPDataType) * n);
if (hph->a == NULL)
{
perror("malloc fail:");
exit(-1);
}
memcpy(hph->a, a, sizeof(HPDataType) * n);
hph->size = hph->capacity = n;
//建堆算法
for (int i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; --i)
{
AdjustDown(hph->a, n, i);
}
}
//堆的销毁
void HeapDestory(HP* hph)
{
assert(hph);
free(hph->a);
hph->a = NULL;
hph->capacity = 0;
hph->size = 0;
}
void TestHeap3()
{
int array[] = { 27, 15, 19, 18, 28, 34, 65, 49, 25, 37 };
HP hp;
HeapCreat(&hp, array, sizeof(array) / sizeof(int));
HeapPrint(&hp);
HeapDestory(&hp);
}
向上调整和向下调整的思想可以参考我的例外一篇博客:http://t.csdn.cn/kDcRa
实现堆排序:
向下调整优于向上调整(下面时间复杂度详解)
先利用Ajustdown排序好数组,然后再用交换Ajustdown实现小堆。
void HeapSort(HPDataType* a,int n)
{
//这里采用向下调整O(n)
for (int i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; --i)
{
AdjustDown(a, n, i);
}
int end = n - 1;
//N*O(m=n)
while (end > 0)
{
Swap(&a[0], &a[end]);
AdjustDown(a, end, 0);
--end;
}
}
void TestHeap4()
{
int array[] = { 27, 15, 19, 18, 28, 34, 65, 49, 25, 37 };
HeapSort(array, sizeof(array) / sizeof(HPDataType));
for (int i = 0; i < sizeof(array) / sizeof(HPDataType); i++)
{
printf("%d ", array[i]);
}
}
//向下调整
void AdjustDown(HPDataType* a, int n, int parent)
{
int child = parent * 2 + 1;
while (child < n)
{
if (child + 1< n && a[child] > a[child + 1])
{
child = child + 1;
}
//child 大于 parent 就交换
if (a[child] < a[parent])
{
Swap(&a[child], &a[parent]);
parent = child;
child = parent * 2 + 1;
}
else
{
break;
}
}
}

假设树高为h:
第一层有2^0个结点;
第二层有2^1个结点;
第三层有2^2个结点;
第h层有2^(h-1)个结点;
进行向下调整的时候要向下调整:
第一层要想下调整2^0*(h-1)次;
第二层要想下调整2^1*(h-2)次;
第h-1层要想下调整2^(h-2)*1次;
第h层要想下调整2^(h-1)*0次;
当h高的次数,最多调整层数为:
F(h)= 2^(h-2)*1+2^(h-3)*2+..........+2^2*(h-3)+2^1*(h-2)+2^0*(h-1) ——①
2*F(h)= 2^(h-1)*1+2^ (h-2)*2+2^(h-3)*3+.........+2^2*(h-2)+2^1*(h-1) ——②
有错位相减②-①可得:
F(h)= 2^(h-1) + 2^(h-2) + 2^(h-3) +......+ 2^2 + 2^1 - h-1
F(h)=2^h-1-h ——③
当树高为h时,节点总个数N为:
N=2^0+2^1+...+2^(h-2)+2^(h-1)
N=2^h-1 ——④
有④可得:h=log(N+1) ——⑤
综合③④⑤可得:
F(N)=N-log(N+1)
因此时间复杂度为O(N)
//向上调整
//child和parent都是下标
void AdjusUp(HPDataType* a, int child)
{
int parent = (child - 1) / 2;
while (child>0)
{
if (a[parent] < a[child])
{
Swap(&a[parent], &a[child]);
child = parent;
parent = (child - 1) / 2;
}
else
{
break;
}
}
}

F(h)=2^1*1+2^2*2+....+2^(h-1)*(h-1)。
由错位相减可得:
F(N)=2N(1-log(N+1))
时间复杂度为O(N*logN)
TOP-K问题:即求数据结合中前K个最大的元素或者最小的元素,一般情况下数据量都比较大。
比如:专业前10名、世界500强、富豪榜、游戏中前100的活跃玩家等。
对于Top-K问题,能想到的最简单直接的方式就是排序,但是:如果数据量非常大,排序就不太可取了(可能 数据都不能一下子全部加载到内存中)。最佳的方式就是用堆来解决,基本思路如下:
- 用数据集合中前K个元素来建堆
- 前k个最大的元素,则建小堆
- 前k个最小的元素,则建大堆
- 用剩余的N-K个元素依次与堆顶元素来比较,不满足则替换堆顶元素 将剩余N-K个元素依次与堆顶元素比完之后,堆中剩余的K个元素就是所求的前K个最小或者最大的元素。
void TestHeap6()
{
// 造数据
int n, k;
printf("请输入n和k:>");
scanf("%d%d", &n, &k);
srand(time(0));
FILE* fin = fopen("Data1.txt", "w");
if (fin == NULL)
{
perror("fopen fail");
return;
}
int randK = k;
for (size_t i = 0; i < n; ++i)
{
//随机数插入
int val = rand() % 10000;
fprintf(fin, "%d\n", val);
}
fclose(fin);
/
// 找topk
FILE* fout = fopen("Data1.txt", "r");
if (fout == NULL)
{
perror("fopen fail");
return;
}
//int minHeap[5];
int* minHeap = malloc(sizeof(int) * k);
if (minHeap == NULL)
{
perror("malloc fail");
return;
}
for (int i = 0; i < k; ++i)
{
fscanf(fout, "%d", &minHeap[i]);
}
// 建小堆
for (int i = (k - 1 - 1) / 2; i >= 0; --i)
{
AdjustDown(minHeap, k, i);
}
int val = 0;
while (fscanf(fout, "%d", &val) != EOF)
{
if (val > minHeap[0])
{
minHeap[0] = val;
AdjustDown(minHeap, k, 0);
}
}
for (int i = 0; i < k; ++i)
{
printf("%d ", minHeap[i]);
}
printf("\n");
fclose(fout);
}
int main()
{
TestHeap6();
return 0;
}
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我主要使用Ruby来执行此操作,但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式,例如使用这个yaml文件,它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组,因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目,而且您最终需要稍后验证大小)。此外,0和1的索引变成了魔数(MagicNumber),并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时,我的意思是head...”)。散列也不合适,因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题,但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类? 最佳
给定一个复杂的对象层次结构,幸运的是它不包含循环引用,我如何实现支持各种格式的序列化?我不是来讨论实际实现的。相反,我正在寻找可能会派上用场的设计模式提示。更准确地说:我正在使用Ruby,我想解析XML和JSON数据以构建复杂的对象层次结构。此外,应该可以将该层次结构序列化为JSON、XML和可能的HTML。我可以为此使用Builder模式吗?在任何提到的情况下,我都有某种结构化数据-无论是在内存中还是文本中-我想用它来构建其他东西。我认为将序列化逻辑与实际业务逻辑分开会很好,这样我以后就可以轻松支持多种XML格式。 最佳答案 我最
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