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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