Y-puyu 的博客

文章目录1. 题目来源2. 题目解析1. 题目来源链接：23. 合并K个升序链表2. 题目解析前导题[E链表] lc21. 合并两个有序链表(链表+二路归并+递归)k 路归并同二路归并一样。但是 k 路归并能处理的数据量更大。在本题中 k 个链表就拿 k 各指针分别指向头指针，每次比较 k 个指针的数值大小，取最小的一个即可。显然，可以拿堆来维护这个最小值，拿堆来维护这 k 个指针，取最小值是 O(1)O(1)O(1) 的，然后将最小值的下一个元素插入到堆中是 O(logk)O(logk)O

文章目录1. 题目来源2. 题目解析1. 题目来源链接：692. 前K个高频单词2. 题目解析STL 应用。自定义排序即可，也可以直接用 priority_queue<pair<string, int>> 堆来处理本题。时间复杂度：O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)空间复杂度：O(n)O(n)O(n)代码：class Solution {public: int kthLargestValue(vector<vector<int&g

这种 平衡树、优先队列的，暂时拿 go 还写不了，没有合适的板子用。就先拿 C++ 写吧，日后看看啥时候会补齐这个板子。

文章目录0. 前言1. 堆排序0. 前言堆排序是一个不稳定的排序算法，对数据不敏感，时间复杂度稳定，主要分为两部分：建堆、堆排序。其中建堆的时间复杂度是 O(n)O(n)O(n) 的，而排序选出一个最大、最小值的过程是 O(logn)O(logn)O(logn) 的，一共需要 n 次操作，故总共的时间复杂度是 O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn) 的。堆主要的两个操作，在此仅使用向下调整 down() 操作即可，至于另一个注意点就是堆排序的建堆时间复杂度计算了，和树的高度密切相关，通过

文章目录0. 前言1. 并查集+最裸版本0. 前言该并查集模板支持的操作：将两个集合合并询问两个元素是否在一个集合当中并查集两个优化：路径压缩：当一路找到根节点，会将这条路径上所有点都直接指向根节点。优化效果十分明显，使并查集接近 O(1)O(1)O(1) 的时间复杂度。按秩合并：优化效果不明显，一般用不到，该模板并没有包含。常见问题：树根判断：p[x] = x求 x 的集合编号：while(p[x] != x) x = p[x];，如果父节点不为根节点，那么将 x 更新为上级