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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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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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 [
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2024-05-15 10:43:17
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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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# 大顶堆 Java 实现
大顶堆是一种完全二叉树，具有以下特性：每个节点的值都大于或等于其子节点的值，根节点是整个堆中的最大值。因此，大顶堆非常适合用于实现优先队列、堆排序等算法。
## 大顶堆的基本操作
大顶堆的主要操作有插入元素、删除最大元素和堆化（即调整堆的结构以维持堆的特性）。在 Java 中，可以使用数组来快速实现大顶堆。
### 1. 大顶堆的插入操作
插入元素时，我们首先
# Java 大顶堆实现指导
在计算机科学中，堆是一种特殊的树状数据结构，通常用于实现优先队列。本文将详细介绍如何在 Java 中实现一个大顶堆（Max Heap）。大顶堆是一种二叉堆，其所有父节点的值都大于或等于其子节点的值。
## 实现流程
在实现大顶堆之前，首先需要明确以下几个步骤。下表展示了大顶堆实现的基本流程：
| 步骤 | 描述
1、完全二叉树：是一种特殊的二叉树，要求数据从上到下、从左到右，依次进行平铺。即先放上边再放下面，先放左边再放右边你，左边没有放完，右边就不可以放数据。正如图1中一组数据的0不可以放在4的下面，应该优先放在7的下面。而7必须作为5的左子树而不能成为右子树。 图1
2、大顶堆小顶堆：大顶堆是在完全二叉树的基础上，每个节点的值都大于或等于其左右孩子的值。小顶堆是在完全二叉树的基础
# 实现大顶堆（Max Heap）Java 教程
大顶堆是一种特殊的完全二叉树，它的每个节点都大于或等于其子节点。因此，大顶堆的根节点是最大的元素。大顶堆常用于优先队列的实现和排序算法（如堆排序）中。本文将引导你一步一步实现一个大顶堆。
## 过程概述
实现大顶堆的过程可以分为以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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
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2023-12-15 08:48:47
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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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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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# 如何在Java中实现大顶堆
堆是一种特殊的完全二叉树，满足以下特性：在大顶堆中，每个节点的值都大于或等于其子节点的值。这一特性使得大顶堆在实现优先队列、排序算法等方面具有重要应用。
## 堆的基本操作
大顶堆的基本操作有：
1. **插入**：将一个元素插入堆中，并维持堆的性质。
2. **删除**：通常是删除堆顶元素，并重新调整堆。
3. **构建堆**：从无序数组构建堆。
##
原创
2024-10-26 05:09:06
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堆排序一. 堆排序动画演示二. 堆排序介绍二. 堆排序的执行过程三. 复杂度分析四. Java代码实现 一. 堆排序动画演示二. 堆排序介绍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。大顶堆和小顶堆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；每个结点的值都小于
# 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：
原创
2024-09-04 04:30:50
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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。
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2023-08-11 07:31:12
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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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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
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2024-01-03 09:44:57
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