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。
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
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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Java实现简单的大顶堆今天刷LeetCode的347. 前 K 个高频元素的时候使用到了优先队列，由于对大顶堆掌握不算熟练，于是写了一个简单大顶堆练手:实现代码在最后之前很少使用泛型来写代码,因此实现大顶堆的时候用到了泛型public class MyMaxHeap<E>选择采用数组来模拟大顶堆,则类中的私有属性有://使用数组模拟完全二叉树
private Object [
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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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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PriorityQueue是一个优先级队列，底层是小顶堆实现概念优先级队列通常的队列是先进先出，那有一种特殊的队列并不是先进先出，而是根据优先级的顺序出队二叉堆二叉堆是一种数据结构，堆是一种特殊的二叉树，满足一下条件的二叉树1.该二叉树必须是一个完全二叉树。2.子节点的值总是单调的。这里又分为两种情况，如果子节点总是小于等于父节点，那么整体的树顶元素就越大，那么我们叫它大顶堆，反过来子节点总是大于
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
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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# 小顶堆与大顶堆的 Java 实现
在计算机科学中，堆是一种特殊的树形数据结构，分为大顶堆和小顶堆。大顶堆的特性是父节点的值总是大于或等于其子节点的值，而小顶堆的特性则相反，父节点的值总是小于或等于子节点的值。
在本文中，我们将学习如何用Java实现小顶堆和大顶堆。我们将分步进行，每一步都包含代码示例和详细解释，最后形成完整的实现。
## 实现步骤
下面是实现小顶堆和大顶堆的流程图：
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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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-数据结构-大顶堆和小顶堆概念1)堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法，堆排序是一种选择排序，它的最坏，最好，平均时间复杂度均为O(nlogn)，它也是不稳定排序。 2)堆是具有以下性质的完全二叉树：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, 注意 : 没有要求结点的左孩子的值和右孩子的值的大小关系。 3)每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值，称为小顶堆大顶堆
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
堆是java核心基础中的重要内容，同时也是算法中的重要内容，幸运的是堆相关的算法一般说清楚解决方法就行了，不需要手写。原因是如果自己构造堆，一小时也写不完，如果调用java自带的，很多时候我们也不记得该怎么用，因此面试官一般不会难为人。1、堆的概念堆的概念堆是将一组数据按照完全二叉树的存储顺序，将数据存储在一个一维数组中的结构。 堆有两种结构，一种称为大顶堆，一种称为小顶堆，如下图。 小顶堆：任意
目录：堆概念堆结构堆排序步骤大顶堆代码、小顶堆代码实际应用及实例代码小顶堆删除图解代码、插入代码小顶堆插入图解时间复杂度分析1、百度-》概念：堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法，它是选择排序的一种。可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素。堆分为大顶堆和小顶堆，是完全二叉树。(任何一个子节点都小于父节点，左右无必须顺序。就是左边不一定比右边小)。 &n
# 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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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】
堆排序是一种树形选择排序方法，它的特点是：在排序的过程中，将array[0，...，n-1]看成是一颗完全二叉树的顺序存储结构，利用完全二叉树中双亲节点和孩子结点之间的内在关系，在当前无序区中选择关键字最大（最小）的元素。1. 若array[0，...，n-1]表示一颗完全二叉树的顺序存储模式，则双亲节点指针和孩子结点指针之间的内在关系如下： 任意一节点指针 i：父节点：i==0 ? nul
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2023-06-12 15:33:56
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