待完成leetcode347 前k个高频元素 优先队列

什么是优先级队列呢?

其实就是一个披着队列外衣的堆,因为优先级队列对外接口只是从队头取元素,从队尾添加元素,再无其他取元素的方式,看起来就是一个队列。

而且优先级队列内部元素是自动依照元素的权值排列。那么它是如何有序排列的呢?

缺省情况下priority_queue利用max-heap(大顶堆)完成对元素的排序,这个大顶堆是以vector为表现形式的complete binary tree(完全二叉树)。

什么是堆呢?

堆是一棵完全二叉树,树中每个结点的值都不小于(或不大于)其左右孩子的值。 如果父亲结点是大于等于左右孩子就是大顶堆,小于等于左右孩子就是小顶堆。

所以大家经常说的大顶堆(堆头是最大元素),小顶堆(堆头是最小元素),如果懒得自己实现的话,就直接用priority_queue(优先级队列)就可以了,底层实现都是一样的,从小到大排就是小顶堆,从大到小排就是大顶堆。

定义一个大小为k的大顶堆,在每次移动更新大顶堆的时候,每次弹出都把最大的元素弹出去了,那么怎么保留下来前K个高频元素呢。

而且使用大顶堆就要把所有元素都进行排序,那能不能只排序k个元素呢?

所以我们要用小顶堆,因为要统计最大前k个元素,只有小顶堆每次将最小的元素弹出,最后小顶堆里积累的才是前k个最大元素。

映射(Map)

map 是一种有序的键值对容器,底层实现是红黑树。与 unordered_map 不同,它保证键的顺序,查找、插入和删除的时间复杂度为 O(log n)。

特点

  • 保证元素按键的顺序排列。
  • 使用二叉搜索树实现。

实例

map<string, int> myMap;

myMap"apple" = 10;

cout << myMap"apple"; // 输出 10

优缺点

  • 优点:元素有序,适合需要按顺序处理数据的场景。
  • 缺点:操作效率比 unordered_map 略低。
相关推荐
_日拱一卒9 小时前
LeetCode:994腐烂的橘子
java·数据结构·算法·leetcode·深度优先
2401_8685347811 小时前
【无标题】
数据结构·r语言
Mr. zhihao11 小时前
Redis五大高级数据结构:原理-场景-底层-横向对比
数据结构·redis
QiLinkOS12 小时前
【从实验室到商业战场:发明专利如何重塑科技与企业的共生生态】
大数据·c语言·数据结构·c++·人工智能·单片机·算法
如此这般英俊12 小时前
手撕Claude Code—第一章 agent-loop
数据结构·人工智能·语言模型·自然语言处理
过期动态13 小时前
【LeetCode 热题 100】接雨水
java·数据结构·算法·leetcode·职场和发展
青山师14 小时前
动态规划算法深度解析:从状态转移方程到工业级优化
数据结构·算法·面试·动态规划·代理模式·java面试
Severus_black16 小时前
【初阶数据结构与算法】八大排序之非比较排序(计数排序),一次性讲清!
数据结构·算法·排序算法
QiLinkOS17 小时前
从技术到资产的跃迁:企业专利布局的深层逻辑
c语言·数据结构·c++·单片机·嵌入式硬件·算法·开源
影寂ldy18 小时前
C#Dictionary字典
数据结构