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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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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# 项目方案：Java 构建大顶堆
## 背景
在计算机科学中，堆是一种特定的树形数据结构，可以被看作是一种特殊的完全二叉树。在大顶堆中，每个节点的值都不小于其子节点的值，这使得大顶堆可以用于高效地实现优先队列等算法。本文将介绍如何使用 Java 构建一个大顶堆，并提供代码示例以帮助理解。
## 大顶堆的基本操作
在构建大顶堆之前，我们需要了解一些基本操作：
1. **插入**：将一个新
的思路不太
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2023-06-06 08:56:46
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什么是堆堆首先是一个完全二叉树，堆分为大顶堆和小顶堆；大顶堆 :
每个节点的值大于或等于其左右孩子节点的值，称为大顶堆。小顶堆同理就是每个节点的值小于或等于其左右孩子节点的值。注意:
每个节点的左右孩子节点的大小关系并没有限定。大顶堆举例如图：首先其为一个完全二叉树，且其每个节点的值都大于或者等于其左右孩子节点的值。
完全二叉树从上到下，从左到右依次编号，就可以将其进行顺序存储，我们从根节点开始，
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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堆排序的自解加入由一个无序数组：[9, 4, 8, 3, 5, 1, 2, 6, 7, 0] 思路：先将无序数组构建成一个完全二叉树： ----------------------------------------------正 文 分 割 线---------------------------------------------- 什么是二叉树？ 二叉树模型（圈里的数字代表着标号，而不是实际
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2023-12-08 11:10:36
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java小顶堆、大顶堆实现和使用（例题：力扣347.前K个高频元素）java中堆的实现小顶堆大顶堆堆使用的例题解析力扣347.前K个高频元素 不对具体原理进行介绍，简单记录使用方式。 java中堆的实现java中使用PriorityQueue类实现堆，构造函数一般可传入两个参数（size，new Comparator()） ①size：初始化堆的大小，若不传则默认为11，并且堆的大小会根据实际
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2024-04-08 08:52:10
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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
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2023-12-15 08:48:47
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堆排序介绍：①堆排序是利用堆的数据结构设计的一种排序算法，堆排序是一种选择排序，时间复杂度为O(nlogn)，是不稳定排序；②堆是具有以下性质的完全二叉树：每个节点的值都大于或者等于其左右孩子节点的值，称为大顶堆；（没有要求其左右孩子节点的值谁大谁小）③每个节点的值都小于或者等于其左右孩子节点的值，称为小顶堆 对堆中的节点按层进行编号，映射到数组中：大顶堆的特点：arr[i] >= arr[
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2024-05-29 08:39:55
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Comparator<Object> comparator = Comparator.comparing(Obj::getValue); 小顶堆： PriorityQueue minHeap = new PriorityQueue(comparator); 大顶堆： PriorityQueue ma ...
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2021-08-09 20:56:00
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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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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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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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大顶堆的实现1.什么是堆堆结构就是一种完全二叉树。堆可分为最大堆和最小堆，区别就是父节点是否大于所有子节点。最大堆的父节点大于它的子节点，而最小堆中子节点大于父节点。看图有个清晰的认识：2. 堆的表示堆可以使用list实现，就是按照层序遍历顺序将每个节点上的值存放在数组中。父节点和子节点之间存在如下的关系：1 parent = (i - 1) // 2 # 取整 2 left = 2 * i +
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2024-01-27 23:57:59
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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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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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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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