pop_heap(a,a+q,greater<int>());
时间: 2024-04-14 15:31:44 浏览: 6
`pop_heap` 是 C++ 标准库中的一个算法函数,用于将堆中的根节点(即堆顶元素)移除,并将其放置在指定范围的末尾。
在这段代码中,`pop_heap(a, a + q, greater<int>())` 的作用是将数组 `a` 中从索引 `0` 到索引 `q-1` 的元素构成的堆的根节点移除。
这里的 `greater<int>()` 是一个函数对象,表示以降序方式构建堆。也就是说,较小的元素会被放在堆的前面。
通过调用 `pop_heap` 函数,堆的根节点会被移除,并放置在数组 `a` 的末尾。同时,该函数会对剩余的元素进行重新排序,以满足堆的性质。
需要注意的是,为了正确地使用 `pop_heap` 函数,数组 `a` 必须是一个已经构建好的堆,即前面的元素已经按照堆的性质排好序。
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#include<cstdio> #include<functional> #include<algorithm> using namespace std; int a[ 10005],q,n, b[10005]; void put(int k){ a[q++]= k; push_heap(a,a +q,greater<int>()); } int get(){ pop_heap(a,a+q,greater<int>()); return a[--q]; } int main(){ int i, x,n,sum = 0; scanf("%d", &n); for (i = 0; i<n; i++){ scanf("%d", &x); put(x); } for (i = 0; i<n - 1; i++){ x = get() + get(); sum += x; put(x); } printf("%d", sum); }
这段代码是一个使用最小堆实现的哈夫曼编码的示例。它的功能是计算一组数的哈夫曼编码的总和。以下是代码的解析:
1. 首先,包含了一些头文件,包括 `<cstdio>`,`<functional>` 和 `<algorithm>`。
2. 然后,定义了一个全局变量 `a`,用于存储数值,数组大小为 10005。还定义了变量 `q` 用于记录当前数组中元素的个数。
3. 接下来,定义了两个函数 `put` 和 `get`,分别用于向数组中插入元素和获取最小值。
4. 在 `main` 函数中,首先声明了一些变量,包括 `i`, `x`, `n` 和 `sum`。
5. 然后,通过 `scanf` 函数获取输入的整数 `n`。
6. 使用一个循环,将输入的整数依次插入到数组中。
7. 接着,再次通过一个循环,将数组中的元素进行相加,并将结果保存到变量 `x` 中。
8. 将 `x` 添加到数组中,并更新 `sum` 的值。
9. 最后,使用 `printf` 函数输出变量 `sum` 的值。
总结起来,这段代码实现了一个简单的哈夫曼编码,并输出编码的总和。
帮我解释这段代码:#include <cstdio> #include <cstring> #include <string> #include <iostream> #include <algorithm> #include <queue> using namespace std; string s; // http://www.cplusplus.com/reference/queue/priority_queue/ // min heap; if default (the 3rd parameter), max heap priority_queue <int, vector<int>, greater<int> > q; int main() { while(getline(cin, s) && s != "END"){ // create the priority_queue int t = 1; sort(s.begin(), s.end()); // for frequency t (times) for(int i = 1; i < s.length(); i++){ if(s[i] != s[i-1]){ q.push(t); t = 1; } else t++; } q.push(t); // only one type of character if(q.size() == 1) { printf("%d %d 8.0\n", s.length()*8, s.length()); q.pop(); continue; } int ans = 0; // the length by using Huffman Coding while(q.size() > 1){ int a = q.top(); q.pop(); int b = q.top(); q.pop(); q.push(a+b); ans += a+b; } q.pop(); printf("%d %d %.1lf\n", s.length()*8, ans, (double)s.length()*8.0/(double)ans); } }
这段代码实现了哈夫曼编码,用于数据压缩。哈夫曼编码是一种前缀编码,它将频率较高的字符用较短的编码表示,频率较低的字符用较长的编码表示,从而减少了数据传输的总长度。以下是代码的主要步骤:
1. 读入字符串 s。
2. 对字符串 s 进行字符排序,统计每个字符出现的次数,并将次数存入一个小根堆 priority_queue 中。
3. 如果字符串中只有一种字符,则直接输出字符串长度和 8.0,即每个字符均用 8 位二进制表示。
4. 否则,不断从小根堆中取出两个出现次数最少的字符,合并它们的出现次数,然后将新的出现次数压入小根堆中。重复上述步骤,直到小根堆中只剩下一个元素,此时该元素的出现次数即为哈夫曼编码后的总长度。
5. 输出字符串长度、哈夫曼编码后的总长度和压缩比。
需要注意的是,本代码使用 STL 中的 priority_queue 实现小根堆,其中第二个参数 vector<int> 表示使用 vector 存储堆的元素,第三个参数 greater<int> 表示使用小于号作为堆的比较函数。