unordered_map是使用堆吗

unordered_map是C++标准库中的一个容器，用于存储键值对。它使用哈希表实现，而哈希表是通过数组和链表（或其他解决冲突的方法）组成的，而不是使用堆。

哈希表的底层实现通常是一个动态分配的数组，数组的每个元素称为桶(bucket)。当插入一个键值对时，unordered_map会根据键的哈希值将其放入对应的桶中。如果多个键具有相同的哈希值，它们将被链接在同一个桶中，形成一个链表或其他数据结构。

因此，unordered_map并不使用堆来存储数据，而是使用数组和链表（或其他解决冲突的方法）来实现哈希表。这使得unordered_map具有快速的查找和插入操作的特性。

相关问题

#include <iostream> #include <vector> #include <unordered_map> #include <queue> #include <algorithm> using namespace std; struct WordFreq { string word; int freq; bool operator<(const WordFreq& other) const { return freq == other.freq ? word > other.word : freq < other.freq; } }; vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k) { unordered_map<string, int> freq; for (const auto& word : words) { freq[word]++; } priority_queue<WordFreq, vector<WordFreq>> pq; for (const auto& [word, f] : freq) { pq.push({word, f}); if (pq.size() > k) { pq.pop(); } } vector<string> result(k); for (int i = k - 1; i >= 0; i--) { result[i] = pq.top().word; pq.pop(); } return result; } int main() { int k; cin >> k; vector<string> words; string word; while (cin >> word) { if (word == "end") { break; } words.push_back(word); } auto result = topKFrequent(words, k); for (const auto& word : result) { cout << word << " "; } cout << endl; return 0; }

这段代码实现了前 k 个出现次数最多的单词的查找，使用了堆排序的思想，时间复杂度为 O(Nlogk)，其中 N 为单词个数。

具体实现过程如下：

1. 首先使用哈希表统计每个单词出现的频率。

2. 然后使用优先队列（堆）存储单词和对应的频率，队列中最多只保存 k 个元素。

3. 遍历哈希表中的每个元素，将其插入优先队列中，如果队列中元素数量超过 k，则将队列中频率最小的元素弹出。

4. 最后，将优先队列中的 k 个单词按频率从大到小排序，并返回结果。

以下是代码解释：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <unordered_map>
#include <queue>
#include <algorithm>

using namespace std;

// 定义一个结构体，用于存储单词和对应的频率
struct WordFreq {
  string word;
  int freq;
  bool operator<(const WordFreq& other) const {
      // 如果频率相同，按字母顺序从小到大排序；否则按频率从大到小排序
      return freq == other.freq ? word < other.word : freq > other.freq;
  }
};

vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k) {
  // 哈希表用于统计每个单词出现的频率
  unordered_map<string, int> freq;
  for (const auto& word : words) {
      freq[word]++;
  }

  // 优先队列用于存储单词和对应的频率，队列中最多只保存 k 个元素
  priority_queue<WordFreq, vector<WordFreq>> pq;
  for (const auto& [word, f] : freq) {
      pq.push({word, f});
      if (pq.size() > k) {
          pq.pop();
      }
  }

  // 将优先队列中的 k 个单词按频率从大到小排序，并返回结果
  vector<string> result(k);
  for (int i = k - 1; i >= 0; i--) {
      result[i] = pq.top().word;
      pq.pop();
  }
  return result;
}

int main() {
  int k;
  cin >> k;

  vector<string> words;
  string word;
  while (cin >> word) {
      if (word == "end") {
          break;
      }
      words.push_back(word);
  }

  auto result = topKFrequent(words, k);
  for (const auto& word : result) {
      cout << word << " ";
  }
  cout << endl;

  return 0;
}

希望能够帮到你！

使用c++编程，并可自由定义变量

好的，下面是一个使用C++实现哈夫曼编码的示例代码，可以自由定义变量：

#include <iostream>
#include <queue>
#include <unordered_map>
#include <string>

using namespace std;

// 定义节点类
class Node {
public:
    char ch;
    int freq;
    Node* left;
    Node* right;

    Node(char ch, int freq, Node* left = nullptr, Node* right = nullptr) {
        this->ch = ch;
        this->freq = freq;
        this->left = left;
        this->right = right;
    }

    // 定义小于运算符，用于堆排序
    bool operator<(const Node& other) const {
        return freq > other.freq;
    }
};

// 统计字符频率
unordered_map<char, int> count_frequency(string text) {
    unordered_map<char, int> freq;
    for (char ch : text) {
        freq[ch]++;
    }
    return freq;
}

// 构建哈夫曼树
Node* build_huffman_tree(unordered_map<char, int>& freq) {
    priority_queue<Node> pq;
    for (auto& p : freq) {
        pq.push(Node(p.first, p.second));
    }
    while (pq.size() > 1) {
        Node* left = new Node(pq.top().ch, pq.top().freq, pq.top().left, pq.top().right);
        pq.pop();
        Node* right = new Node(pq.top().ch, pq.top().freq, pq.top().left, pq.top().right);
        pq.pop();
        Node* parent = new Node('\0', left->freq + right->freq, left, right);
        pq.push(*parent);
    }
    return new Node(pq.top().ch, pq.top().freq, pq.top().left, pq.top().right);
}

// 生成编码方案
void generate_codes(Node* node, string code, unordered_map<char, string>& codes) {
    if (node->left == nullptr && node->right == nullptr) {
        codes[node->ch] = code;
        return;
    }
    generate_codes(node->left, code + "0", codes);
    generate_codes(node->right, code + "1", codes);
}

// 测试
int main() {
    string text = "this is an example of huffman encoding";
    unordered_map<char, int> freq = count_frequency(text);
    Node* tree = build_huffman_tree(freq);
    unordered_map<char, string> codes;
    generate_codes(tree, "", codes);
    for (auto& p : codes) {
        cout << p.first << ": " << p.second << endl;
    }
    return 0;
}

在这个示例代码中，我们使用了C++标准库中的`unordered_map`和`priority_queue`，分别用于统计字符频率和构建哈夫曼树。同时，我们还使用了递归算法生成每个字符的编码方案。