2.函数原型priority_queue<Type, Container, Functional> Type 就是数据类型，Container 就是容器类型(默认使用的是vector)，Functional 就是比较的方式，默认是大顶堆。//降序队列（默认）
priority_queue <int,vector<int>,les
堆堆是一个近似完全二叉树完全二叉树)的结构，并同时满足堆积的性质：即子节点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。大顶堆：子节点的键值或索引总是小于(或等于)它的父节点小顶堆：子节点的键值或索引总是大于(或等于)它父节点堆排序堆排序（英语：Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法，是选择排序的扩展，它的最好和最坏的平均复杂度都为O(nlogn)，是不稳定排序算法。堆排序步骤
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2023-06-13 21:36:40
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一、定义1.优先级队列： 不同于队列这种数据结构，优先级队列元素出队列的顺序是由元素的优先级决定的，可以递增也可以是递减的。2.大根树（小根树）： 每个节点的值都大于（小于）或等于其子节点的值。3.大根堆（小根堆）： 既是大根树（小根数）也是完全二叉树。二、大根堆的插入与删除操作由于堆是完全二叉树，所以用数组描述最为高效。1.插入：插入操作比较简单，把新元素插入新节点，然后沿着新节点到根节点的路径
前提堆排序是借助堆的性质进行排序的算法。 堆性质：根节点的值一定大于（或小于，取决于堆类型）其左右子节点的值。 堆分两种，大顶堆和小顶堆。顾名思义，大顶堆是指大的数为根节点，小顶堆是小的数作为根节点。 堆的数据结构可以理解为树状数组。例如下面这个大顶堆，数据存放格式为{9,6,8,3,2,7}：
构建堆过程以{3,2,7,6,9,8}为例说明，如何逐渐自底向上构建一个大顶堆
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2023-11-12 08:44:54
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1. 什么是堆、大顶堆和小顶堆堆是一种非线性结构，可以把堆看作一棵二叉树，也可以看作一个数组，即：堆就是利用完全二叉树的结构来维护的一维数组。堆可以分为大顶堆和小顶堆：
大顶堆：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值。
小顶堆：每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值。
用简单的公式来描述一下堆的定义就是：大顶堆：arr[i] >= arr[2i+1] && arr[i
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2023-06-18 11:15:53
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堆排序的原理
堆排序（英语：Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。根据根结点是否是最大值还是最小值和子结点的键值是否小于还是大于它的父结点可分为两种堆，如下： 1.大顶堆：每个结点的键值都小于它的父结点； 2.小顶堆：每个结
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2024-06-08 15:47:04
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堆是具有下列性质的完全二叉树：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值，称为大顶堆，用于从小到大排序，堆顶元素依次有序排到队尾，每排一次重新构建一次大顶堆；或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值，称为小顶堆，用于从大到小排序，堆顶元素依次有序排到队尾，每排一次重新构建一次小顶堆。堆排序（Heap Sort）就是利用堆进行排序的方法。它的基本思想是，将待排序的序列构造成一个大顶堆。此时，整
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2023-11-28 15:13:31
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1.1 基本概念二叉堆是一颗完全二叉树(区别于满二叉树)，堆中某个结点的值总是不大于其父节点的值，通常这种堆称为最大堆(相应的可以定义最小堆)，下层的某一元素不一定小于上层的某一元素。1、大顶堆(最大堆)最大堆的任何一个父节点的值，都大于或等于它左、右孩子节点的值。2、小顶堆(最小堆)最小堆的任何一个父节点的值，都小于或等于它左、右孩子节点的值。二叉堆的根节点叫作堆顶最大堆和最小堆的特点决定了：最
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2024-01-19 23:47:38
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堆数据结构实际上是一种数组对象，是以数组的形式存储的，可是它能够被视为一颗全然二叉树，因此又叫二叉堆。堆分为下面两种类型：大顶堆：父结点的值不小于其子结点的值，堆顶元素最大小顶堆：父结点的值不大于其子结点的值，堆顶元素最小堆排序的时间复杂度跟合并排序一样，都是O(nlgn)，可是合并排序不是原地排序（原地排序：在排序过程中，仅仅有常数个元素是保存在数组以外的空间），合并排序的全部元素都被复制到另外
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2023-11-06 13:25:21
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堆排序是一种时间复杂度为O(nlgn)的一种排序算法，该排序算法用到的就是大顶堆，大体思路就是将大顶堆的顶跟数组最后一个有效位置交换，然后对新构成的二叉堆进行大顶堆的重构，依次类推，最后数组就是一个从小往大递增的数组。
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2024-03-06 20:04:14
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参考博客：1.大顶堆的排序，插入，删除2.图解堆排序3.堆相关知识1.堆的建立——建立大顶堆思路：
1) 从最后一个节点的父节点(list.size()/2-1)开始,向下调整，建立大顶堆;
2) 比较父节点与孩子节点的大小：
2.1 若父节点小于左节点，将左节点跟父节点交换，继续向下调整。
&n
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2023-08-11 07:31:12
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话不多说先上代码如果不想看原理，直接就抄代码就行了： /**
* 堆排序
* 具体的流程是 数组---》大顶堆（或者是小顶堆）---》第一个个元素和最后一个元素调换位置---》重复元素下沉，以完成排序
*/
public class HeapSort {
// 将一个数组 转化成 大顶堆 (根节点一定是比 左右子节点都大的）
// 规则是 arr[i].left
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2024-04-08 11:15:10
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1、大顶堆package jianzhiOffer;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
* 大顶堆
*
* @author tao
*
*/
public class MaxHeap<T extends Comparable<T>> {
private List<T>
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2023-08-20 23:23:53
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堆在逻辑上一棵完全二叉树，所以可以通过数组进行数据存储，而其余的树大多采用链式结构进行数据存储堆分类：
大顶堆：大顶堆就是无论在任何一棵（子）树中，父节点都是最大的小顶堆：小顶堆就是无论在任何一棵（子）树中，父节点都是最小的堆的两种操作：
上浮：一般用于向堆中添加新元素后的堆平衡下沉：一般用于取出堆顶并将堆尾换至堆顶后的堆平衡堆排序：利用大顶堆和小顶堆的特性，不断取出堆顶，取出的元素就
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2023-07-18 17:55:06
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Java PriorityQueue（优先队列）实现大顶堆和小顶堆 Java PriorityQueue类是一种队列数据结构实现
它与遵循FIFO（先进先出）算法的标准队列不同。//默认为小顶堆
PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>(k, (a,b)->a-b);
PriorityQ
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2023-07-14 16:55:28
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堆排序的时间复杂度，最好，最差，平均都是O(nlogn)，空间复杂度O(1)，是不稳定的排序 堆（或二叉堆），类似于完全二叉树，除叶子节点外，每个节点均拥有左子树和右子树，同时左子树和右子树也是堆。小顶堆：父节点的值 <= 左右孩子节点的值大顶堆：父节点的值 >= 左右孩子节点的值 堆的存储： 用一个数组存储堆就可以了，如【19, 17, 20, 18, 16, 21】
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2024-01-28 19:25:03
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PriorityQueue（优先队列），一个基于优先级堆的无界优先级队列。实际上是一个堆（不指定Comparator时默认为最小堆），通过传入自定义的Comparator函数可以实现大顶堆。PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<Integer>(); //小顶堆，默认容量为11
PriorityQueu
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2023-07-18 17:55:27
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在前面的几篇文章中，介绍了线性表的三种数据结构：链表、队列和栈。他们因为各自的特性，都可以方便的支持某一种运算。比如链表相比于数组，其插入和删除的时间代价更为优化。 除了这些数据结构之外，今天和大家分享需要支持如下两种运算的数据结构：插入元素和寻找最大元素
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2024-06-26 10:17:43
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# 大顶堆（Max Heap）的介绍与实现
大顶堆（Max Heap）是一种特殊的二叉堆（Binary Heap），它满足以下性质：
1. 对于任意节点i，其父节点的值大于等于节点i的值；
2. 大顶堆是一棵完全二叉树（Complete Binary Tree），即除了最后一层外，其他层的节点个数都是满的，最后一层的节点都尽量靠左排列。
大顶堆的应用领域非常广泛，常见的使用场景包括但不限于以
原创
2023-07-16 16:48:08
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1.堆堆的性质大顶堆：每个节点的值都大于或者等于它的左右子节点的值（arr[i] >= arr[2i + 1] && arr[i] >= arr[2i + 2]）。小顶堆：每个节点的值都小于或者等于它的左右子节点的值（arr[i] <= arr[2i + 1] && arr[i] <= arr[2i + 2]）。第一个非叶子节点的索引就是ar
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2024-03-05 21:48:14
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