2.4.2.1優先佇列
能夠完成下列操作的資料結構叫做優先佇列。
1.插入乙個數值
2.取出最小的數值(獲得數值，並且刪除)
能夠使用二叉樹高效地解決上述問題地，是一種叫做堆的資料結構。
2.4.2.2 堆的結構
堆最重要的性質就是兒子的值一定不小於父親的值。除此之外，樹的節點是按從上到下，從左到右的順序緊湊排列的。
在向堆種插入數值時，首先在堆的末尾插入該數值，然後不斷向上提公升直到父親節點小於當前節點為止。
從堆中刪除最小值時，首先把堆的最後乙個節點的數值複製到根節點上，並且刪除最後乙個節點。然後不斷向下交換直到沒有大小顛倒為止
堆的操作的複雜度：堆的兩種操作所化的時間都和樹的深度成正比。因此，如果一共有n個元素，那麼每個操作可以在o(logn)的時間內完成。
堆的實現：
1.左兒子的編號是自己的編號 x 2 + 1
2.右兒子的編號是自己的編號 x 2 + 2
int heap[maxn]
,sz=0;
void
push
(int x)
heap[i]
=x;}
intpop()
heap[i]
=x;return ret;
}
例題：poj 2431 expedition
由於加油站數量n非常大，必須想乙個高效的解法。
我們稍微變換下思考方式。在卡車開往終點的途中，只有在加油站才可以加油。但是，如果認為「在到達加油站i時，就獲得了一次在之後的任何時候都可以加bi單位汽油的權利」，在解決問題上應該也是一樣的。而在之後需要加油時，就認為是在之前經過的加油站加的油就可以了。
那麼，因為希望到達終點時加油次數盡可能少，所以當燃料為0了之後再進行加油看上去是乙個不錯的方法，並且每次選擇加油量最大的加油站。
1.在經過加油站i時，往優先佇列裡加入bi
2.當燃料箱空了時，(1)如果優先佇列也是空，則無法到達終點。(2)否則取出優先佇列的最大元素，並用來給卡車加油。
int l,p,n;
//l代表路程長度，p代表初始油量，n代表加油站個數
int a[maxn+1]
,b[maxn+1]
;void
solve()
tank+
=pq.
top();
pq.pop();
ans++;}
tank-
=d; pq.
push
(b[i]);
pos=a[i];}
cout << ans << endl;
}
我們只需要從板的集合裡取出最短的兩塊，並且把長度為兩塊板長度之和的板加入集合中即可。o(nlogn)
typedef
long
long ll;
int n,l[maxn]
;void
solve()
que.
push
(t);
} cout << ans << endl;
}
二叉搜尋樹是能夠高效地進行如下操作的資料結構。
//表示節點的結構體
struct node
;node *
insert
(node * p,
int x)
else
}bool
find
(node * p,
int x)
node *
remove
(node * p,
int x)
else
if(p-
>lch-
>rch==
null
)else
node * r=q-
>rch;
r->rch=p-
>rch;
q->rch=
null
;delete p;
return r;
}return p;
}
c++中，stl有set和map容器。set是像前面所說的一樣使用二叉搜尋樹維護集合的容器，而map則是維護鍵和鍵對應的值的容器。set方法insert()新增元素,find()查詢元素,count()也是查詢元素,set<>::iterator it迭代器,begin()開始指標，end()結束後一位指標，erase()刪除元素。
map方法,insert()插入元素(需要是乙個pair物件)map<,>::iterator it迭代器,find()根據鍵查詢物件，返回乙個pair型別的迭代器物件。
1.並查集是什麼
並查集是一種用來管理元素分組情況的資料結構。並查集可以高效地進行如下操作。不過需要注意並查集雖然可以進行合併操作，但是無法進行分割操作。
2.並查集的結構
並查集也是用樹形結構實現的。
每個元素對應乙個節點，每個組對應一棵樹。在並查集中，哪個節點是哪個節點的父親節點以及形狀等資訊無需多加關注，整體組成乙個樹形結構才是重要的。
(1).初始化
我們準備n個節點來表示n個元素，最開始時沒有邊。
(2).合併
從乙個組的根向另乙個組的根連邊，這樣兩棵樹就變成了一棵樹了。也就把兩個組合並為乙個組了。
(3)查詢
為了查詢兩個節點是否屬於同一組，我們需要沿著樹往上走，來查詢包含這個元素的樹的根是誰。如果兩個節點走到了同乙個根，那麼就可以知道它們屬於同乙個組。
3.並查集實現中的注意點
在樹形資料結構中，如果發生了退化的情況，那麼複雜度就會變得很高。並查集中，只需要按照這種方法就可以避免退化。
對於每棵樹，記錄這棵樹的高度(rank)
合併時如果兩棵樹的rank不同，那麼從rank小的rank大的連邊。
此外通過路徑壓縮，可以使得並查集更加高效，對於每個節點一旦向上走到了乙個根節點，就把這個點到父親的邊改為直接連向根。
在此之上，不僅僅使所查詢的節點，在查詢過程中向上所經過的所有的節點，都改為直接連到根上，這樣再次查詢這些節點時就很快知道根是誰了。
4.並查集的複雜度
o(α(n))，是o(logn)的反函式，比o(logn)還快。
5.並查集的實現
int par[maxn]
;int rank[maxn]
;void
init
(int n)
}int
find
(int x)
void
unite
(int x,
int y)
else
}bool
same
(int x,
int y)
對於每只動物i建立三個元素i-a,i-b,i-c,並用這3 x n元素建立並查集。這個並查集維護如下資訊：
int n,k;
int t[maxn]
,x[maxn]
,y[maxn]
;//這裡省略了並查集的部分**
void
solve()
if(t==1)
unite
(x,y)
;unite
(x+n,y+n)
;unite
(x+2
*n,y+
2*n);}
else
unite
(x,y+n)
;unite
(x+n,y+
2*n)
;unite
(x+2
*n,y);}
}}
《誰說菜鳥不會資料分析》 學習筆記四 資料加工
一 資料抽取 資料抽取，是指保留原資料表中某些欄位的部分資訊，組合成乙個新字段。可以是某一字段的部分資訊 欄位分列 也可以是將某幾個字段合併為乙個新字段 欄位合併 還可以是將原資料表沒有但其他資料表中有的字段，有效的匹配起來 欄位匹配。a 字段分列 1 選單法。資料 分列 分隔符號 按相同的分隔符進...
Android 學習筆記14 資料儲存
android的資料儲存有4中方式 sharedpreferences sqlite content provider和file sharepreferences 提供輕量型資料儲存，一般使用者儲存配置資訊 本質上是xml檔案上的鍵值對，通常用來儲存一些簡單的配置資訊。其儲存位置在 data dat...
HIVE學習筆記 資料儲存
基於hdfs 沒有專門的資料儲存格式 儲存結構主要包括 資料庫 檔案 表 檢視 可以直接載入文字檔案 txt csv等 建立表時，指定hive資料的列分隔符與行分隔符 表 內部表 分割槽表 外部表 桶表 內部表 與資料庫中的tale在概念上類似 每乙個table在hive中都有乙個相應的目錄儲存資料...