当前位置: 首页 > news >正文

中国做网站公司虚拟机怎么做网页

中国做网站公司,虚拟机怎么做网页,久久建筑网是个什么样的网站,网络营销策划实训个人总结【数据结构】建堆算法复杂度分析及TOP-K问题 🔥个人主页:大白的编程日记 🔥专栏:数据结构 文章目录 【数据结构】建堆算法复杂度分析及TOP-K问题前言一.复杂度分析1.1向下建堆复杂度1.2向上建堆复杂度1.3堆排序复杂度 二.TOP-K问…

【数据结构】建堆算法复杂度分析及TOP-K问题

🔥个人主页大白的编程日记

🔥专栏数据结构


文章目录

  • 【数据结构】建堆算法复杂度分析及TOP-K问题
    • 前言
    • 一.复杂度分析
      • 1.1向下建堆复杂度
      • 1.2向上建堆复杂度
      • 1.3堆排序复杂度
    • 二.TOP-K问题
      • 2.1思路分析
      • 2.2代码实现
    • 后言

前言

哈喽,各位小伙伴大家好!上期我们讲了堆排序和建堆算法。今天我们就来分析一下他们的时间复杂度。话不多说,咱们进入正题。向大厂冲锋!

一.复杂度分析

我们都知道堆是一个完全二叉树。那他的高度h和节点数量N有什么关系呢?

那我们再来对比一下满二叉树和完全二叉树的高度h.

我们用大O渐进表示法看的话他们两个的高度h都可以认为是logN的量级
所以我们的堆的上下调整可以认为是logN,也就是高度次。

因为堆是完全二叉树,而满二叉树也是完全二叉树,所以为了方便证明
我们使用满二叉树来证明(时间复杂度本来看的就是近似值,多几个结点不影响最终结果):

1.1向下建堆复杂度

我们先分别算出第一层到h-1层的节点个数和该层节点的调整次数
然后再推出总的调整次数。

  • 推导

1.2向上建堆复杂度

我们先分别算出第2层到h层的节点个数和该层节点的调整次数
然后再推出总的调整次数。

  • 推导

所以向下建堆的时间复杂度是O(N),向上建堆的复杂度是O(N*logN).
所以以后我们都尽量使用向下调整建堆。因为他的效率更高。

1.3堆排序复杂度

现在我们来看一下我们堆排序的时间复杂度是多少呢?

  • 推导

    堆排序的复杂度是O(N*logN).

二.TOP-K问题

2.1思路分析

我们的堆除了可以用来排序还可以用来解决经典的TOP-K问题。
TOP-K问题:即求数据结合中前K个最大的元素或者最小的元素,一般情况下数据量都比较大。
比如:专业前10名、世界500强、富豪榜、游戏中前100的活跃玩家等。

  • 方法一
    我们很容易想到直接排序然后取出前K个即可。
    但是这个方法有个致命缺陷。
    如果数据量非常大,排序就不太可取了(可能数据都不能一下子全部加载到内存中)。

    我们发现这个方法在数据量太大的时候并不适用。
    那有什么其他好的方法吗?
  • 方法二
    最佳的方式就是用堆来解决,基本思路如下:
    1 .用数据集合中前K个元素来建堆
    前k个最大的元素,则建K个数的小堆
    前k个最小的元素,则建K个数的大堆
    2 . 用剩余的N-K个元素依次与堆顶元素来比较,
    如果比堆顶元素还要大或小(小堆大 大堆小)则替换堆顶元素,然后向下调整重新建堆。

将剩余N-K个元素依次与堆顶元素比完之后,堆中剩余的K个元素就是所求的前K个最小或者最大的元素。

为什么呢?

  • 证明

    我们通过N-K次比较就可以筛选出N-K个不满足最大前K个数的数
    剩下在堆的数就是最大的前K个。
  • 疑问

我们用反证法可以得知这种情况不存在。

2.2代码实现

  • 生成数据函数
    我们先用srand生成不同的种子防止生成的随机数是伪随机数。
    然后fopen打开文件。循环生成随机数然后写入文件即可。最后关闭文件。
void CreatData()
{int n = 100000;//生成10万个数据srand(time(0));//生成不同的种子FILE* pf = fopen("test.txt", "w");//打开文件for (int i = 0; i < n; i++){int x = rand() % 100001+i;//生成随机数fprintf(pf, "%d\n", x);//写数据}fclose(pf);//关闭文件pf = NULL;
}


这样10万个数据就生成好了。

  • 比较函数

我们先接收k。然后开好k个数是堆空间。
然后从文件读取前k个数并填充到堆里面。然后建堆
然后继续读取文件里的数据直到文件末尾(返回EOF)
然后当数据大于堆顶元素是在进堆,然后重新调整建堆即可。

void test()
{int k;printf("请输入前K个数:");scanf("%d", &k);int* a = (int*)malloc(sizeof(int) * k);//开空间建堆FILE* pf = fopen("test.txt", "r");for (int i = 0; i < k; i++){fscanf(pf, "%d", &a[i]);}//填充数据for (int i = (k - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--){AdjustDown(a, k, i);}//建小堆int x;while (fscanf(pf, "%d", &x) !=EOF){if (x > a[0]){a[0] = x;AdjustDown(a, k, 0);}}//对比for (int i = 0; i < k; i++){printf("%d ", a[i]);}//打印
}
  • 检验

那我们如何确保这10个数一定是最大的呢?万一我们的算法写错不是最大的前10个数怎么办?










那我们就可以在不同的地方在一些k标点。
也就是K个很大的数,确保他们是最大的前K个。
然后只需要看结果是不是这k个数即可。

大家发现结果就是我们手动给的这10个数。说明我们的程序时没问题的。

后言

这就是建堆算法复杂度分析及TOP-K问题。这里涉及到许多数学知识。大家可以多看几遍证明图。今天就分享到这里。感谢大佬们垂阅!咱们下期见!拜拜~

http://www.yayakq.cn/news/594784/

相关文章:

  • 网站建站费用多少钱网站制作架构
  • 苏州市城乡建设局网站首页本地网站开发公司
  • 公司网站 模板网站推广现状
  • 二百块做网站阿里企业的网站建设
  • 开发网站做图文水印逻辑wordpress 中文响应式
  • 大望路网站建设公司设计素材网站 ps
  • 国内图片下载网站重庆定制网站建设地址
  • 网站推广的步骤怎么用vscode做网站
  • 直播网站建设方案建立一个网站英语
  • 网站app制作费用单佛山网络公司策划
  • 中国化学工程第六建设公司网站qq免费注册网站
  • 广州微网站开发东莞的公司
  • 开鲁网站seo站长工具seo白帽和黑帽的区别
  • python 做网站速度专业室内设计 官网
  • 杭州网站优化流程网站开发与网页制作难不难
  • 规范门户网站建设宿松县住房和城乡建设局网站
  • 怎么搭建个人网站电脑做服务器天津网络科技有限公司
  • 厦门网站建设培训机构哈尔滨建设局
  • 东营网站建设服务电商网站获取流量的方法
  • 微网站的链接怎么做wordpress底部友情链接
  • 360网站挂马检测官方网站做背景墙厂家
  • 网站推广的策略有哪些北京 网站开发 排行
  • xxx网站建设规划seo技术好的培训机构
  • 网站的命名规则营销型网站建站推广
  • 电商网站建设任务分解结构人气最旺的微信公众号
  • 果洛州公司网站建设六安网约车
  • 大型网站建设建站模板免费算命免费 生辰八字
  • 关于旅游电子商务网站建设论文长沙营销策划公司排名
  • 给被k的网站做友链怎么把自己做的网站发布到网上
  • 连云港做网站公司哪家好网站建设解密