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,每次要選擇集合中兩個最小的元素,然后將元素值相加,合并為一個新節(jié)點,此時兩個最小的元素的.取出可以用HeapExtractMin函數(shù)來實現(xiàn),產(chǎn)出的新節(jié)點需要插入到堆中 我們有MinHeapInsert函數(shù)來實現(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個元素的過程,卻涉及到排序、求極值的問題。這時候用堆來維護這個隊列,每次還能將取出的兩個最小值的和插到堆里,非常方便,減少了運行時間。
2. 計算大型浮點數(shù)集合的和
有一個很普遍的情況,我們知道浮點數(shù)的存儲都有精度,遇到大浮點數(shù)和小浮點數(shù)相加,很可能會造成精度誤差。所以可以每次從優(yōu)先級隊列中取出最小的兩個數(shù)相加,和1的實現(xiàn)差不多。
3. 在具有10億個數(shù)值的集合中找到100萬個最大的數(shù)
這個就是TOP(K)問題了,可以建立100萬個元素的最小二叉堆,后面的數(shù)和根部進行比較,如果大于根部,進行堆調(diào)整
4. 將多個小型有序文件合并到一個大型有序文件中
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 小型有序文件,建立一個大小為n的最小堆,每個有序文件貢獻一個(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)的時間內(nèi)從n個文件中選擇要插入到大型文件中的元素。
意思就是,維護一個堆,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的下一個最小值再插入到A。持續(xù)下去,問題解決。
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