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RSS订阅原创 用 python 实现大小堆 & Top K 问题
用 python 实现大小堆 & Top K 问题python的 heapq 模块提供了堆队列（优先队列）的实现，默认是最小堆，即父节点不小于任意一个子节点使用最小堆可以实现前 K 大的问题，原理是维护一个长度为 K 的堆，每插入一个新元素就弹出之前的最小值，从而最终只剩最大的 K 个值如想解决前 K 小的问题，则需要将所有元素取负后加入堆，这样最终维持的是所有元素负数中最大的 K 个，再次取负后则得到最小的 K 个元素案例题目：1509. Minimum Difference Betwe
2020-08-25 08:52:11
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Dijkstra算法的两种写法和时间复杂度计算基于集合的写法 （适用于稠密图）算法示例代码复杂度基于优先队列的写法（适用于稀疏图）算法示例代码复杂度两者比较Dijkstra算法是一种单源最短路径算法，是 BFS 的延伸基于集合的写法 （适用于稠密图）算法初始化距离向量 ddd（长度为 VVV），起点设为0，其他点设为无穷大初始化集合 QQQ，含义为尚未确定距离的顶点的集合，将所有顶点加入从 QQQ 中弹出距离最小的顶点 uuu遍历 uuu 的所有仍在 QQQ 中的邻居 www， 判断 d[u
2020-08-25 04:29:09
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动态规划两大要素四个步骤案例1. 最长公共子序列 （LCS）两大要素最优子结构 (optimal substructure)一个问题的最优解包括它自问子问题的最优解重叠子问题 (overlapping subproblems)如使用递归算法，则某些子问题被反复访问四个步骤Characterize the structure of an optimal solution.Recursively define the value of an optimal solution.
2020-08-18 05:23:00
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2020-08-17 06:56:08
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