heap

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    힙 알고리즘을 사용할 수 없어 지난 몇 시간 동안 내 머리를 긁적 힙니다. 내 빌드 맥스 - 힙 및 최대-heapify는 올바른 코드를 출력 한 다음 나는 당신이 에서 시작 알고리즘에 Cormen의 소개에 힙 정렬 알고리즘에 따라 (I = A.length을 2 아래로 이동) then exchange A[1] with A[i] decrease hea

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    Dijkstra의 우선 순위 큐를 최소 힙으로 구현하는 것이 가장 좋은 경우는 언제 일반 배열을 사용하는 것이 더 좋습니까? 하나는 실행 시간이 O(V^2 + E)이고 다른 하나는 O((V+E)logV)입니다. V< E, O(V^2 + E)= O(E^2) 및 O((V+E)logV) = O(ElogV) 그래서 힙 구현이 보인다 때 E< V 다음 O(V^2+E

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    일부 코드를 생성하고 속도는 문제가되지 않지만 메모리 누수는 원하지 않는 응용 프로그램에서 작업하고 있습니다. 가비지 수집기로 다른 언어에서 오는 shared_ptr과 약간 혼동됩니다. 기본적으로 모든 포인터에 shared_ptr을 사용하면 기본적으로 가비지 수집기와 비슷한 방식으로 동작합니다 (더 이상 참조되지 않을 때 객체를 remvove하므로). sh

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    이 문제를 시각화하는 데 문제가 있습니다. 그래서 나는 가중 그래프를 유도했습니다. Dijskra의 알고리즘을 사용하여이 그래프를 스캔하고 최단 경로를 인쇄해야합니다. 나는 힙/우선 순위 대기열을 사용해야하며, 현재의 지식에서 나는 이것이 동일한 것임을 안다. 그러나 그래프에는 2 개 이상의 자식이 있고 힙에는 2 개의 자식 노드 만있을 수 있습니다. 이것

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    정렬 된 순서로 진행해야하는 많은 개체가 있습니다. SplHeap, SplMaxHeap 및 SplMinHeap의 두 하위 클래스가 발견되었으므로 실험으로 사용할 수 있다고 생각했습니다. 의견에서 나는 또한 SplPriorityQueuementioned를 읽었다. 그러나 이들을 테스트 한 후에는 세 개의 힙 간의 차이점과 힙과 큐를 선택하는 방법에 대해 확신

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    내 힙 및 정렬되지 않은 목록에 100000000 개의 요소를 삽입 한 후 힙 삽입이 실제로 더 빠릅니다 (12 초 대 20 초). 왜 이런거야? 정렬되지 않은 목록 삽입은 O(1) 인 반면 힙 삽입은 O(logn)이라고 생각합니다. 나는 또한 힙 삽입 구현이 실제로 입력의 수에 비례하지 않는다는 것을 알았다. 이것은 또한 나를 혼란스럽게합니다. 여기 내가

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    에 포인터의 배열을 할당 합니까 X 개체에 대한 공간을 할당 있나요? : 힙에 X의 값 Vector3D 객체의 공간 배열을 구축 할 필요가 Vector3D* binArray = new Vector3D[size]; 단순히 X 새 개체를 만들거나 다음과 같습니다. 그러나 Vector3D 객체는 "add"함수가 호출 될 때만 만들 수 있습니다. 이는 매개 변

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    구현중인 우선 순위 큐에 대한 구조체 포인터의 배열을 해제하는 데 문제가 있습니다. 클라이언트 C 프로그램에서 고정 크기로 노드 포인터의 두 동적 배열을 만듭니다. 배열 heapMap에는 특정 ID 정수 값 및 배열 으로 구성된 각 노드에 매핑되는 노드 포인터가 포함됩니다. 힙은 현재 값과 관련하여 노드가 포함 된 힙 배열입니다. 그러나 모든 것이 작동하는

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    링크 된 목록에 보관 된 노드를 제한 할 수 있습니까? 단순화를 위해, 아래의 예를 취 import numpy as np class LinkedList(): def __init__(self,data,prev): self.data = data self.prev = prev myData_prev = None for x

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    : 본인은 본 새로운 해요 및 방법 수단을 정확히 모르는 Running dex as a separate process. To run dex in process, the Gradle daemon needs a larger heap. It currently has 1024 MB. For faster builds, increase the maximum h