优先队列基础

HDU1873

题目链接

题解:裸题,注意队列要清空,记下优先队列模板;

Code:

#include <cstdio>
#include <queue>
using namespace std;
struct p
{
    int no;
    int level;
    friend bool operator <(p a,p b)
    {
        if(a.level==b.level)return a.no>b.no;
        return a.level<b.level;
    }
};
priority_queue<struct p> xq[5];
int main()
{
    int n,a,b;
    char s[100];
    while(scanf("%d",&n)!=EOF)
    {
        int k=0;
        for(int i=1;i<=3;i++)
        while(!xq[i].empty())xq[i].pop();//****
        for(int i=1; i<=n; i++)
        {
            scanf(" %s %d",s,&a);
            if(s[0]=='I')
            {
                scanf("%d",&b);
                p x;
                x.level=b;
                x.no=(++k);
                xq[a].push(x);
            }
            else if(s[0]=='O')
            {
                if(xq[a].empty())
                {
                    printf("EMPTY\n");
                }
                else
                {
                    printf("%d\n",(xq[a].top()).no);
                    xq[a].pop();
                }
            }
        }

    }
    return 0;
}


内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台搭建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的搭建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
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