Today I learned
2022/01/28
회고록
항해 99, 알고리즘 2주차
교재 : 파이썬 알고리즘 인터뷰
힙(Heap)
힙(heap)의 개념
완전 이진 트리의 일종으로 우선순위 큐를 위하여 만들어진 자료구조이다.
여러 개의 값들 중에서 최댓값이나 최솟값을 빠르게 찾아내도록 만들어진 자료구조이다.
힙은 느슨한 정렬 상태를 유지한다. (완전히 정렬된 것은 아니지만, 전혀 정렬이 안된 것도 아님)
힙 트리에서는 중복된 값을 허용한다.
히프의 목적은 삭제 연산이 수행될 때마다 가장 큰 값을 찾아내기만 하면 되는 것이다(가장 큰 값은 루트 노드)
부모 노드의 키 값이 자식 노드의 키 값보다 크거나 같은 완전 이진 트리
key(부모 노드) >= key(자식 노드)
부모 노드의 키 값이 자식 노드의 키 값보다 작거나 같은 완전 이진 트리
key(부모 노드) <= key(자식 노드)
Given an integer array nums and an integer k, return the kth largest element in the array.
Note that it is the kth largest element in the sorted order, not the kth distinct element.
Example 1:
Input: nums = [3,2,1,5,6,4], k = 2
Output: 5
https://leetcode.com/problems/kth-largest-element-in-an-array/submissions/
class PracticeMaxHeap:
def __init__(self):
self.items=[None]
def __len__(self):
return len(self.items)-1
def insert(self, k):
self.items.append(k)
self.percolate_up()
def extract(self):
if len(self) < 1:
return None
self.items[1], self.items[-1] = self.items[-1], self.items[1]
root = self.items.pop()
self.percolate_down(1)
return root
def percolate_down(self, k):
parents = k
left = 2*k
right = 2*k+1
if left <= len(self) and self.items[parents] < self.items[left] :
self.items[parents], self.items[left] = self.items[left], self.items[parents]
parents = left
if right <= len(self) and self.items[parents] < self.items[right]:
self.items[parents], self.items[right] = self.items[right], self.items[parents]
parents = right
if parents != k:
self.percolate_down(parents)
def percolate_up(self):
#len(self.items)가 아님
cur = len(self)
parents = cur//2
while parents > 0:
if self.items[cur] > self.items[parents] :
self.items[cur], self.items[parents] = self.items[parents], self.items[cur]
cur = parents
parents = cur//2
if __name__ == '__main__':
J = [3,5,9,5,3,7]
test = PracticeMaxHeap()
for i in J:
test.insert(i)
print(f'result : {test}')
temp = []
k = 6
for _ in range(k):
temp.append(test.extract())
print(f'delete : {temp[k-1]}')
heap과 친숙해지는 시간