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堆和堆排序在筆試題面試題中的應(yīng)用

時(shí)間:2020-11-26 18:16:12 筆試經(jīng)驗(yàn) 我要投稿

堆和堆排序在筆試題面試題中的應(yīng)用

   堆和堆排序在筆試題面試題中的應(yīng)用;

堆和堆排序在筆試題面試題中的應(yīng)用

      使用堆解決可以解決下列幾個(gè)問題,它們在筆試面試題中可以稱為經(jīng)典和燙手的:

  1. 構(gòu)建哈夫曼代碼怎樣提升性能?

  我們知道在構(gòu)建哈夫曼樹時(shí),每次要選擇集合中兩個(gè)最小的元素,然后將元素值相加,合并為一個(gè)新節(jié)點(diǎn),此時(shí)兩個(gè)最小的元素的.取出可以用HeapExtractMin函數(shù)來實(shí)現(xiàn),產(chǎn)出的新節(jié)點(diǎn)需要插入到堆中 我們有MinHeapInsert函數(shù)來實(shí)現(xiàn)。

  之前我們遇到哈夫曼編碼,往往關(guān)注的是其思想,然而每次取出最小的2個(gè)元素的過程,卻涉及到排序、求極值的問題。這時(shí)候用堆來維護(hù)這個(gè)隊(duì)列,每次還能將取出的兩個(gè)最小值的和插到堆里,非常方便,減少了運(yùn)行時(shí)間。

  2. 計(jì)算大型浮點(diǎn)數(shù)集合的和

  有一個(gè)很普遍的情況,我們知道浮點(diǎn)數(shù)的存儲(chǔ)都有精度,遇到大浮點(diǎn)數(shù)和小浮點(diǎn)數(shù)相加,很可能會(huì)造成精度誤差。所以可以每次從優(yōu)先級隊(duì)列中取出最小的兩個(gè)數(shù)相加,和1的實(shí)現(xiàn)差不多。

  3. 在具有10億個(gè)數(shù)值的集合中找到100萬個(gè)最大的數(shù)

  這個(gè)就是TOP(K)問題了,可以建立100萬個(gè)元素的最小二叉堆,后面的數(shù)和根部進(jìn)行比較,如果大于根部,進(jìn)行堆調(diào)整

  4. 將多個(gè)小型有序文件合并到一個(gè)大型有序文件中

  該問題我整理成了另一篇文章。里面附有源碼測試;

  假設(shè)有 n個(gè) 小型有序文件,建立一個(gè)大小為n的最小堆,每個(gè)有序文件貢獻(xiàn)一個(gè)(如果有的話),每次取出最小值插入到大型文件中,并且去掉該最小元素,并將它在文件中的后續(xù)元素插入到堆中,能夠在o(lgn)的時(shí)間內(nèi)從n個(gè)文件中選擇要插入到大型文件中的元素。

  意思就是,維護(hù)一個(gè)堆,該堆存放了所有小文件的最小值。每次取出最小值min(屬于小文件A),將小文件A的下一個(gè)最小值再插入到A。持續(xù)下去,問題解決。

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