#堆#(洛谷 3378)堆

本文介绍了一种使用优先队列实现的小根堆操作方法,包括插入元素、输出最小元素及删除最小元素等基本操作,并提供了具体的C++实现代码。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

操作1: 1 x 表示将x插入到堆中

操作2: 2 输出该小根堆内的最小数

操作3: 3 删除该小根堆内的最小数

分析:运用了堆的思想。对于蒟蒻来说优先队列真是个好东西。

#include <cstdio>
#include <queue>
using namespace std;
priority_queue<int>q;
int n;
int main(){
scanf("%d",&n);
while (n--){
int x,y;
scanf("%d",&x);
if (x==1){
scanf("%d",&y);
q.push(-y);//插入变成小根堆
}
else if (x==2) printf("%d",-q.top());//当然要恢复原样
else q.pop();//弹出
}
}

 

 

### 洛谷 MLE 内存超限的原因与解决方法 在洛谷等在线评测系统中,MLE(Memory Limit Exceeded)表示程序使用的内存超出了题目所允许的最大内存限制。造成 MLE 的常见原因包括: 1. **数据结构使用不当**:例如,使用了二维数组来存储大规模数据,导致内存占用过高。例如引用[3]中提到的 `int v[MAXN][MAXN];` 在 `MAXN` 为 10000 时,会占用极大的内存空间,远超题目允许的限制 [^3]。 2. **递归深度过大**:递归调用会占用栈内存,当递归层数过多时,可能导致栈溢出或整体内存占用过高,如引用[1]中提到的递归判断回文字符串可能导致内存问题 [^1]。 3. **动态内存分配未释放**:如果程序中使用了动态分配内存(如 C++ 中的 `new` 或 `malloc`),但没有及时释放,会导致内存泄漏,最终超出内存限制。 4. **不必要的数据存储**:例如,将所有中间结果都存储在内存中,而不是按需处理或写入文件。 解决 MLE 的方法包括: 1. **优化数据结构**: - 使用一维数组代替二维数组,或使用稀疏数组等更节省内存的结构。 - 如果数据规模过大,可以考虑使用位运算或压缩存储等方式减少内存消耗。 2. **避免不必要的递归**:将递归转换为迭代形式,减少栈内存的占用。例如,引用[1]中提到的递归判断回文字符串可以改用非递归方式实现 [^1]。 3. **合理管理内存**: - 对于动态分配的内存,确保在使用完毕后及时释放。 - 避免在程序中创建不必要的大对象或数组。 4. **分治与按需处理**:例如,引用[2]中提到的快排分治思想,可以通过优化减少不必要的数据存储,仅处理当前需要的数据 [^2]。 5. **使用更高效的算法**:例如,使用哈希表、等结构替代占用内存较大的结构。 ### 示例代码:优化内存使用 以下是一个简单的示例,展示如何避免使用二维数组来存储大规模数据。假设需要处理网格问题,可以使用哈希表来存储关键点信息,而不是创建一个完整的二维数组。 ```cpp #include <iostream> #include <unordered_map> #include <string> using namespace std; int main() { unordered_map<int, unordered_map<int, int>> grid; // 使用哈希表模拟二维数组 int n; cin >> n; for (int i = 1; i <= n; i++) { int a, b, g, k; cin >> a >> b >> g >> k; for (int x = a; x <= a + g; x++) { for (int y = b; y <= b + k; y++) { grid[x][y] = i; // 仅存储需要的点 } } } int x, y; cin >> x >> y; cout << grid[x][y] << endl; return 0; } ``` ### 总结 在洛谷等在线评测系统中,MLE 通常是由于内存使用不当造成的。通过优化数据结构、避免不必要的递归、合理管理内存以及使用更高效的算法,可以有效减少内存占用,避免 MLE 问题。 ---
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