堆排序 基本思想堆的概念堆是一棵顺序存储的完全二叉树。小顶堆：每个结点的关键字都不大于其孩子结点的关键字。大顶堆：每个结点的关键字都不小于其孩子结点的关键字。举例来说，对于n个元素的序列{R0, R1, ... , Rn}当且仅当满足下列关系之一时，称之为堆：(1)Ri <= R2i+1 且 Ri <= R2i+2 (小根堆)(2)Ri >= R2i+1 且 Ri &g
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2023-12-25 12:29:02
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引入堆排序写起来是相对比较简单的排序 排序方法有两种 第一种： 每次删除顶部的值存入数组中 缺点：会造成额外的存储空间第二种： 每次交换顶部与尾部元素，再对顶部进行下滤即可这里实现的是第二种方法代码// 大根堆的堆排序
public class MaxHeapSort {
// 对一个数组建大根堆
public void buildMaxHeap(int arr[], int n){
//
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2024-10-23 22:00:49
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概念大顶堆：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按层编号 大顶堆：arr[i] >= arr[2i+1] && arr[i] >= arr[2i+2] 小顶堆：arr[i] <= arr[2i+1] && arr[i] <= arr[2i+2] 思路堆排序：
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2024-01-30 05:33:28
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堆排序1. 堆的概念堆是具有以下性质的完全二叉树:每个节点都大于或等于其做孩子节点的值，成为大顶堆。每个节点的值都小于或等于左右孩子节点的值，称为小顶堆。举例来说，对于n个元素的序列{R0, R1, … , Rn}当且仅当满足下列关系之一时，称之为堆：(1) Ri <= R2i+1 Ri <= R2i+2 (小根堆)(2) Ri >= R2i+1 且 Ri >= R2i+2
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2023-12-20 23:54:20
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1、认识大顶堆和小顶堆（1）大顶堆:每个节点的值都大于或等于其子节点的值，在堆排序算法中用于升序排列。（2）小顶堆:每个节点的值都小于或等于其子节点的值，在堆排序算法中用于降序排列。2、基本思想：先把数组构造成一个大顶堆(父亲节点大于其子节点)，然后把堆顶（数组最大值，数组第一个元素）和数组最后一个元素交换，这样就把最大值放到了数组最后边。把数组长度n-1,再进行构造堆,把剩余的第二大值放到堆顶，
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2023-11-13 15:38:15
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堆排序基本介绍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4、大顶堆举例说明5、小顶堆举例说
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2023-12-21 02:08:10
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十大算法之堆排序： 堆的定义例如以下： n个元素的序列{k0,k1,...,ki,…,k(n-1)}当且仅当满足下关系时，称之为堆。 " ki<=k2i,ki<=k2i+1;或ki>=k2i,ki>=k2i+1.（i=1,2,…,[n/2])" 若将和此次序列相应的一维数组（即以一维数组作此序列的存
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2017-04-24 15:25:00
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堆排序利用的完全二叉树这种数据结构所设计的一种算法，不过也是选择排序的一种。堆实质上是满足如下性质的完全二叉树：k[i]<=k[2*i]&&k[i]<=k[2*i+1]或者k[i]>=k[2*i]&&k[i]>=k[2*i+1]，树中任一非叶子结点的关键字均不大于（或不小于）其左右孩子（若存在）结点的关键字。 堆分大顶堆
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2023-07-12 10:15:43
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目录1、前言2、使用堆的原因3、堆的特点4、堆和普通树的区别5、堆排序的过程6、堆排序的代码实现来源：jianshu.com/p/15a29c0ace731、前言堆是一种非线性结构，可以把堆看作一个数组，也可以被看作一个完全二叉树，通俗来讲堆其实就是利用完全二叉树的结构来维护的一维数组但堆并不一定是完全二叉树按照堆的特点可以把堆分为...
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2021-06-30 11:28:27
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目录1、前言2、使用堆的原因3、堆的特点4、堆和普通树的区别5、堆排序的过程6、堆排序的代码实现1、前言堆是一种非线性结构，可以把堆看作一个数组，也可以被看作一个完全二叉树，通俗来讲堆其实就是利用完全二叉树的结构来维护的一维数组但堆并不一定是完全二叉树按照堆的特点可以把堆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
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2022-03-29 10:51:55
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本篇介绍另一种排序算法——堆排序 文章目录堆的定义与分类堆排序基本思路图解堆排序过程完整代码片段 堆的定义与分类在了解堆排序之前必须了解堆排序的定义，如下： 堆是具有以下性质的完全二叉树：1.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2.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大顶堆示意图：大顶堆特点： 我们将这个二叉树映射到一个数组即int[] arr = {34,17
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2023-12-15 10:54:18
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1.什么是 堆 堆是一个用数组存放的一个完全二叉树，它可以被看成一个近似的完全二叉树，树上的每一个结点对应数组中的一个元素。除了最底层外，该树是完全充满的，而且是从左向右填充。表示堆的数组A包括两个属性：A. length（通常）给出数组元素的个数，A. heap-size表示有多少个堆元素存储在该 ...
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2021-09-02 21:03:00
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预备知识堆排序 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。首先简单了解下堆结构。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；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。如下图：同时，我们对堆中的结点按层进行编号，将这种逻辑结构映射到数组
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2023-08-31 14:33:17
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leetcode 215. 数组中的第K个最大元素 大顶堆算法 步骤1:将数组中所有的数据按照大顶堆排序 步骤2:然后将堆顶元素删除，将堆尾数据放到堆顶，然后调整堆满足大顶堆的属性（调整的时候使用递归的方式，减少代码量） 重复步骤2 k - 1次，堆顶数据就是想要的结果 时间复杂度分析 在建堆的开始 ...
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2021-10-06 22:58:00
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百度得到的堆定义如下：堆的定义如下：n个元素的序列{k1,k2,ki,…,kn}当且仅当满足下关系时，称之为堆。(ki <= k2i,ki <= k2i+1)或者(ki >= k2i,ki >= k2i+1), (i = 1,2,3,4...n/2) 当ki <= k2i的时候，称之为小顶堆，反之则称之为大顶堆。堆排序时间复杂度好坏情况均为n...
原创
2021-09-02 15:35:50
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# Python 实现小顶堆排序的教程
小顶堆排序是一种基于堆数据结构的排序算法。它首先将无序数组构建成小顶堆，然后将堆顶元素（最小值）与堆末尾元素交换并再调整堆，重复此过程直到排序完成。接下来，我将带你了解实现小顶堆排序的整个流程，并给出详细的代码及其解释。
## 整体流程
下面是实现小顶堆排序的步骤：
| 步骤 | 说明
# 如何用Java实现堆排序的小根堆
堆排序是一种基于比较的排序算法，具有较好的性能。在这篇文章中，我们将学习如何使用Java实现一个小根堆（最小堆）并进行堆排序。我们将通过分步骤的方式来解释这个过程，最终实现一个完整的代码。
## 一、算法流程概述
在实现之前，我们首先需要了解一下堆排序的基本步骤。为此，我们可以使用以下表格来展示这些步骤。
| 步骤 |
原创
2024-09-04 04:13:49
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1.堆基础 堆:完全二叉树
或者是近似完全二叉树
大根堆:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值。(从前至后头序) 小根堆:每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值。(从后至前头序)
堆排序要解决的问题： 【1】如何由一个无序序列构建成一个堆。=>堆的调整其实就是从下往上，从右到左的调整。 【2】如果在输出堆顶元素后，调整剩余元素成为一个新的堆
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2023-09-07 15:06:57
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java - 算法 - 大顶堆、小顶堆 排序一、完全二叉树的数组表示形式特性最后一个父节点下 8 4 7 5 6 maxHeap 9 7 8 5 ...
原创
2022-10-28 14:18:07
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小顶堆排序Java代码样例 import java.util.Arrays;public class MinHeapTopN { // top num private int topN; // top n number array private int[] topNHeap; /** * init...
原创
2017-05-27 16:54:43
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