priorityqueue类大根堆如何定义

时间: 2023-08-26 20:07:59 浏览: 40
在PriorityQueue类中,可以通过传入一个比较器来定义大根堆。具体的写法是在new PriorityQueue<>的参数部分加入比较器,比如(v1, v2) -> v2 - v1。这样定义的PriorityQueue对象就会按照降序排列元素,即最大的元素会被放在队列的前面。例如,可以使用以下代码定义一个大根堆的PriorityQueue对象: ``` PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>((v1, v2) -> v2 - v1); ``` 这样,当向队列中添加元素时,会按照降序的方式进行排序,最大的元素会被放在队列的前面。 #### 引用[.reference_title] - *1* [PriorityQueue实现大根堆和小根堆](https://blog.csdn.net/lwycc2333/article/details/104196362)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [优先队列PriorityQueue (大根堆/小根堆/TopK问题)](https://blog.csdn.net/weixin_61543601/article/details/125003015)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Java 如何用 PriorityQueue 实现大根堆?](https://blog.csdn.net/qq_38522564/article/details/115029671)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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好的,下面是使用自定义比较器实现上一题的代码: java import java.util.Comparator; import java.util.PriorityQueue; public class MedianFinder { private PriorityQueue<Integer> maxHeap; // 存放小于中位数的数,使用大根堆 private PriorityQueue<Integer> minHeap; // 存放大于中位数的数,使用小根堆 public MedianFinder() { maxHeap = new PriorityQueue<>(Comparator.reverseOrder()); minHeap = new PriorityQueue<>(); } public void addNum(int num) { if (maxHeap.isEmpty() || num <= maxHeap.peek()) { maxHeap.offer(num); if (maxHeap.size() > minHeap.size() + 1) { minHeap.offer(maxHeap.poll()); } } else { minHeap.offer(num); if (minHeap.size() > maxHeap.size()) { maxHeap.offer(minHeap.poll()); } } } public double findMedian() { if (maxHeap.size() == minHeap.size()) { return (maxHeap.peek() + minHeap.peek()) / 2.0; } else { return maxHeap.peek(); } } } 这里我们使用了一个大根堆和一个小根堆来维护数据流中的数字。其中,大根堆中存放的是小于等于中位数的数字,小根堆中存放的是大于等于中位数的数字。 当我们向数据流中添加数字时,我们首先将其加入到大根堆中。如果大根堆中的数字比小根堆中的数字多了 2 个,我们就将大根堆中的最大值(也就是中位数)弹出并加入到小根堆中。如果新加入的数字比大根堆中的最大值(也就是中位数)要大,那么我们就将其加入到小根堆中。此时如果小根堆中的数字比大根堆中的数字多了 1 个,我们就将小根堆中的最小值弹出并加入到大根堆中,以保证大根堆中的数字比小根堆中的数字多不超过 1 个。 最后,我们可以利用大根堆和小根堆中的数字计算出中位数。如果大根堆和小根堆中的数字个数相等,那么中位数就是它们的堆顶数字之和除以 2;否则中位数就是大根堆的堆顶数字。
非常感谢您的提问!对于您的问题,我可以为您提供以下C代码实现: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAX_HEAP_SIZE 100 typedef struct { int *elements; int size; int capacity; } PriorityQueue; PriorityQueue * createPriorityQueue() { PriorityQueue *q = (PriorityQueue *)malloc(sizeof(PriorityQueue)); q->elements = (int *)malloc(MAX_HEAP_SIZE * sizeof(int)); q->size = 0; q->capacity = MAX_HEAP_SIZE; return q; } int getParentIndex(PriorityQueue *q, int index) { if (index < 0 || index >= q->size) return -1; return (index - 1) >> 1; } int getLeftChildIndex(PriorityQueue *q, int index) { int left = (index << 1) + 1; if (left >= q->size) return -1; return left; } int getRightChildIndex(PriorityQueue *q, int index) { int right = (index << 1) + 2; if (right >= q->size) return -1; return right; } int getHighestPriorityIndex(PriorityQueue *q, int index) { int leftChildIndex = getLeftChildIndex(q, index); int rightChildIndex = getRightChildIndex(q, index); if (leftChildIndex == -1 && rightChildIndex == -1) return -1; else if (leftChildIndex != -1 && rightChildIndex == -1) return leftChildIndex; else { if (q->elements[leftChildIndex] > q->elements[rightChildIndex]) return leftChildIndex; else return rightChildIndex; } } void swap(PriorityQueue *q, int index1, int index2) { int temp = q->elements[index1]; q->elements[index1] = q->elements[index2]; q->elements[index2] = temp; } void enqueue(PriorityQueue *q, int element) { if (q->size >= q->capacity) return; q->elements[q->size++] = element; int currentIndex = q->size - 1; while(q->elements[currentIndex] > q->elements[getParentIndex(q, currentIndex)]) { swap(q, currentIndex, getParentIndex(q, currentIndex)); currentIndex = getParentIndex(q, currentIndex); } } int dequeue(PriorityQueue *q) { if (q->size == 0) return -1; int highestPriorityIndex = 0; int highestPriority = q->elements[highestPriorityIndex]; q->elements[highestPriorityIndex] = q->elements[--q->size]; q->elements[q->size] = 0; int currentIndex = 0; while(1) { int highestPriorityChildIndex = getHighestPriorityIndex(q, currentIndex); if (highestPriorityChildIndex == -1) break; if (q->elements[highestPriorityChildIndex] > q->elements[currentIndex]) { swap(q, highestPriorityChildIndex, currentIndex); currentIndex = highestPriorityChildIndex; } else break; } return highestPriority; } int main() { PriorityQueue *q = createPriorityQueue(); enqueue(q, 10); enqueue(q, 15); enqueue(q, 20); enqueue(q, 5); printf("Dequeue: %d\n", dequeue(q)); printf("Dequeue: %d\n", dequeue(q)); printf("Dequeue: %d\n", dequeue(q)); printf("Dequeue: %d\n", dequeue(q)); return 0; } 在这段代码中,我们首先定义了一个结构体PriorityQueue,其中包含从一个int类型数组组成的元素、优先队列的当前大小和其最大容量,然后定义了一些辅助函数,例如getParentIndex、getLeftChildIndex和getRightChildIndex等,这些函数帮助我们获取到指定节点的父节点、左孩子和右孩子。最后,我们实现了enqueue和dequeue函数,来对优先队列进行入队和出队操作。 需要注意的是,这段代码实现的优先队列采用了二叉堆(也就是完全二叉树)的方式来存储和维护元素,并使用了大根堆的方式,即优先级越高的元素排在堆顶,采用了下滤和上滤的方法对堆进行调整和维护,具体实现过程中,需要注意每一轮调整后将currentIndex更新为最新的高优先级节点的index。 希望这段代码可以帮助你解答你的问题,如果有其他问题,欢迎继续提问!
优先队列是一种特殊的队列,可以根据元素的优先级自动排序,最常见的实现方式是使用堆(heap)。以下是一个使用堆实现优先队列的示例代码: c++ #include <iostream> #include <vector> using namespace std; class PriorityQueue { public: PriorityQueue() {} void push(int val) { heap.push_back(val); int idx = heap.size() - 1; while (idx > 0 && heap[idx] > heap[(idx - 1) / 2]) { swap(heap[idx], heap[(idx - 1) / 2]); idx = (idx - 1) / 2; } } void pop() { int lastIdx = heap.size() - 1; swap(heap[0], heap[lastIdx]); heap.pop_back(); int idx = 0; while (2 * idx + 1 < heap.size()) { int maxChildIdx = 2 * idx + 1; if (maxChildIdx + 1 < heap.size() && heap[maxChildIdx + 1] > heap[maxChildIdx]) { maxChildIdx++; } if (heap[idx] < heap[maxChildIdx]) { swap(heap[idx], heap[maxChildIdx]); idx = maxChildIdx; } else { break; } } } int top() { return heap[0]; } bool empty() { return heap.empty(); } private: vector<int> heap; }; 在这个实现中,我们使用一个动态数组来存储队列中的元素,然后通过堆的方式来维护元素的优先级顺序。具体来说,我们使用一个大根堆来实现优先队列,每次插入元素时,我们将其插入到堆的末尾,然后不断将其与其父节点比较,如果比父节点优先级高,则交换位置,直到找到合适的位置。删除元素时,我们将堆顶元素与最后一个元素交换位置,然后弹出最后一个元素,最后不断将堆顶元素与其子节点比较,如果比子节点优先级低,则交换位置,直到找到合适的位置。获取队列首元素时,直接返回堆顶元素即可。
好的,以下是一个不使用STL的C++实现: cpp template <typename T> class PriorityQueue { public: // 构造函数 PriorityQueue() { // 初始化堆大小 capacity = 10; // 初始化堆数组 heap = new T[capacity]; // 初始化堆大小为0 size = 0; } // 析构函数 ~PriorityQueue() { delete[] heap; } // 入队 void push(const T& value) { // 如果堆已满,则进行扩容 if (size == capacity) { resize(); } // 将元素插入堆尾 heap[size++] = value; // 上浮操作 siftUp(size - 1); } // 出队 void pop() { // 如果堆为空,则直接返回 if (empty()) { return; } // 将堆尾元素移到堆顶 heap[0] = heap[--size]; // 下沉操作 siftDown(0); } // 获取队列大小 int size() const { return size; } // 判断队列是否为空 bool empty() const { return size == 0; } // 获取队头元素 T top() const { return heap[0]; } private: // 堆数组 T* heap; // 堆的大小 int size; // 堆的容量 int capacity; // 上浮操作 void siftUp(int index) { // 父节点的索引 int parent = (index - 1) / 2; // 当前节点比父节点大,则交换它们 while (index > 0 && heap[index] > heap[parent]) { std::swap(heap[index], heap[parent]); index = parent; parent = (index - 1) / 2; } } // 下沉操作 void siftDown(int index) { while (true) { // 左子节点的索引 int leftChild = index * 2 + 1; // 右子节点的索引 int rightChild = index * 2 + 2; // 用于比较的最大值索引 int maxIndex = index; // 如果左子节点比当前节点大,则更新最大值索引 if (leftChild < size && heap[leftChild] > heap[maxIndex]) { maxIndex = leftChild; } // 如果右子节点比当前节点大,则更新最大值索引 if (rightChild < size && heap[rightChild] > heap[maxIndex]) { maxIndex = rightChild; } // 如果最大值索引不是当前节点,则交换它们,并继续下沉 if (maxIndex != index) { std::swap(heap[index], heap[maxIndex]); index = maxIndex; } else { // 否则,已经满足堆的性质,退出循环 break; } } } // 扩容操作 void resize() { // 新容量为原来的两倍 capacity *= 2; // 新建一个更大的数组 T* newHeap = new T[capacity]; // 将原有元素复制到新数组中 for (int i = 0; i < size; i++) { newHeap[i] = heap[i]; } // 删除原有数组 delete[] heap; // 更新指针 heap = newHeap; } }; 使用方式与前面的示例相同。需要注意的是,这里实现了一个大根堆,因此需要比较运算符“>”来进行大小比较。如果需要实现小根堆,可以将比较运算符改为“<”。
好的,对于knn算法的Java实现,我们可以按照以下步骤进行: 1. 读取数据集 2. 对数据集进行预处理,例如数据归一化、特征选择等 3. 将数据集划分为训练集和测试集 4. 针对测试集中的每个样本,计算其与训练集中所有样本的距离 5. 对距离计算结果进行排序,选择前k个距离最近的样本 6. 根据这k个样本的类别,使用投票法确定测试样本所属的类别 7. 计算模型的准确率 相关代码实现如下: // 1. 读取数据集 List> dataSet = new ArrayList<>(); List<Integer> labels = new ArrayList<>(); try { BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("iris.data")); // 数据集文件路径 String line; while ((line = reader.readLine()) != null) { String[] fields = line.split(","); List<Double> dataRow = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < fields.length - 1; i++) { dataRow.add(Double.parseDouble(fields[i])); } dataSet.add(dataRow); labels.add(Integer.parseInt(fields[fields.length - 1])); } reader.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } // 2. 数据预处理(省略) // 3. 将数据集划分为训练集和测试集 int n = dataSet.size(); int m = n * 7 / 10; // 训练集占比70% List> trainData = new ArrayList<>(); List<Integer> trainLabels = new ArrayList<>(); List> testData = new ArrayList<>(); List<Integer> testLabels = new ArrayList<>(); List<Integer> indexList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < n; i++) { indexList.add(i); } Collections.shuffle(indexList); // 打乱数据集顺序 for (int i = 0; i < m; i++) { trainData.add(dataSet.get(indexList.get(i))); trainLabels.add(labels.get(indexList.get(i))); } for (int i = m; i < n; i++) { testData.add(dataSet.get(indexList.get(i))); testLabels.add(labels.get(indexList.get(i))); } // 4. 计算距离和排序 int k = 5; // k值 int errorCount = 0; for (int i = 0; i < testData.size(); i++) { List<Double> testRow = testData.get(i); PriorityQueue> pq = new PriorityQueue<>((a, b) -> -Double.compare(a.getKey(), b.getKey())); // 大根堆 for (int j = 0; j < trainData.size(); j++) { List<Double> trainRow = trainData.get(j); double dist = 0; for (int c = 0; c < testRow.size(); c++) { dist += Math.pow(testRow.get(c) - trainRow.get(c), 2); } pq.offer(new Pair<>(dist, trainLabels.get(j))); if (pq.size() > k) { pq.poll(); } } // 6. 投票法 int[] count = new int[3]; Arrays.fill(count, 0); for (Pair<Double, Integer> pair : pq) { count[pair.getValue() - 1]++; } int predict = 1; for (int j = 1; j < 3; j++) { if (count[j] > count[predict - 1]) { predict = j + 1; } } if (predict != testLabels.get(i)) { errorCount++; } } // 7. 计算准确率 double accuracy = (double) (testData.size() - errorCount) / testData.size(); System.out.println("Accuracy: " + accuracy); 其中,我们假设数据集的类别只有3种,分别为1、2、3。

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