旧版不稳定，新版已更新，效果杠杠滴，滑块验证、验证码验证都包括；演示视频见：http://ncurobot.club/Share/豆瓣顶
原创
2022-11-16 23:57:25
316阅读
Java中PriorityQueue实现堆操作1 堆概念 堆是一种数据结构，实质是利用完全二叉树结构来维护的一维数组，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右孩子结点的值。2 Java中的堆 Java中堆使用优先队列（PriorityQueue）实现堆。默认采用升序排序。优先队列中的元素可以按照任意的顺序插入
转载
2023-07-18 21:38:30
111阅读
文章目录堆排序前言实现步骤代码实现 堆排序前言堆排序（HeapSort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似于完全二叉树的结构，同时满足子节点的键值总是小于（或者大于）其父节点。每个节点的值都大于或者等于其左右子节点的值，称为大顶堆；或者每个节点的值都小于或者等于其左右子节点的值，称为小顶堆。对堆中的节点按层进行编号，将这种逻辑结构映射到数组如下图所示：该数组从逻辑上讲就是
转载
2023-08-12 12:30:58
202阅读
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：每个结点的键值都大于它的父节点；堆排序基本思想： 1.将数组排
转载
2023-10-18 21:27:15
65阅读
堆的概念：堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值；堆总是一棵完全二叉树。以百度的一个面试题为例： 序列{9,12,17,30,50,20,60,65,4,19}构造为堆后，堆所对应的的中序遍历序列可能为A、65,12,30,50,9,19,20,4,,17,60B、65,12,30,9,50,19,4,20,17,60C、65,9,30,12,19,50,4,20,17,60D、65,1
转载
2023-06-01 13:44:05
132阅读
堆排序是一种树形选择排序，是对直接选择排序的有效改进。一.基本思想堆的定义如下：具有n个元素的序列（k1,k2,…,kn),当且仅当满足 时称之为堆。由堆的定义可以看出，堆顶元素（即第一个元素）必为最小项或最大项，相应的堆称为小顶堆或大顶堆。 若以一维数组存储一个堆，则堆对应一棵完全二叉树，且所有非叶结点的值均不大于(或不小于)其子女的值，根结点（堆顶元素）的值是最小(或最大)的。如： （a
转载
2023-08-11 19:50:31
114阅读
一、大顶堆 二、小顶堆 三、堆排序 首先我讲一下大顶堆和小顶堆的基本概念大家先理解一下 所谓大顶堆通俗意义上来讲就是大的数放顶上，小的数放下面、也就是降序。所以需要保证每一个父节点都大于他的两个子节点。 小顶堆那肯定就是和大顶堆相反了，小的数放上面，大的数放下面，也就是升序、所以需要保证每一个父节点都小于他的两个子节点。 为了方便大家理解，我下面放上两个图。不然太抽象了。 当我们进行堆排序的时候我
一个人的寻找是流浪,两条船的距离是走廊,一个人的过去是回忆,两个人的拌嘴是辩论题,一个人的疲惫是半支烟,51CTO博客是港湾.......
原创
2006-12-16 00:09:53
457阅读
1评论
基本介绍1. 栈是一个先入后出(FILO First In Last Out)的有序列表2.栈是限制线性表中元素的插入和删除只能在线性表的同一端进行的一种特殊线性表.允许插入和删除的一端,为变化的一端,称为栈顶(Top),另一端为固定的一端,称为栈底(Bottom).3.根据栈的定义可知,最先放入栈中元素在栈底,最后放入的元素在栈顶,而删除元素刚好相反,最后放入的元素最先删除,最先放入的元素最后删
转载
2023-07-20 11:02:38
214阅读
一、heapq库简介heapq 库是Python标准库之一，提供了构建小顶堆的方法和一些对小顶堆的基本操作方法(如入堆，出堆等)，可以用于实现堆排序算法。堆是一种基本的数据结构，堆的结构是一棵完全二叉树，并且满足堆积的性质：每个节点(叶节点除外)的值都大于等于(或都小于等于)它的子节点。堆结构分为大顶堆和小顶堆，在heapq中使用的是小顶堆：1. 大顶堆：每个节点(叶节点除外)的值都大于等于其子节
转载
2024-04-29 13:07:05
50阅读
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
转载
2023-12-20 23:54:20
75阅读
首先看一下堆的定义：对于n个元素的序列{k1,k2,k3,……,kn}，当且仅当满足下列关系时，称之为堆：K(i) <= K(2*i) && K(i) <= K(2*i+1) 此时的堆为小顶堆K(i) >= K(2*i) && K(i) >= K(2*i+1) 此
转载
2023-08-16 11:49:27
188阅读
在实现 Java 应用程序时，顶包设计（Top-Level Package Design）是一个非常重要的考量，直接影响项目的可维护性和扩展性。本篇博文将详细介绍如何解决 Java 顶包设计的问题，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和版本管理。
## 环境预检
在开始设计之前，我们需要确保当前的环境能够支持 Java 项目的运行。为了清晰地了解环境的兼容性，我们使用四象限图来
# Java 获取栈顶元素的实现指导
在Java中，实现“获取栈顶元素”的功能通常是通过栈（Stack）数据结构来完成的。栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，这意味着最后添加的元素会是第一个被移除的元素。在本文中，我们将逐步讲解如何实现一个简单的栈类，并提供获取栈顶元素的方法。
## 实现过程概述
下面是实现“获取栈顶元素”功能的整个流程：
| 步骤 | 描述
# Java 顶置设计
顶置设计是一种常用的设计模式，它通过将一些通用的功能提取到一个独立的类中，以便多个类共享这些功能，从而提高代码的复用性和可维护性。在Java中，顶置设计通常使用接口或抽象类来实现，下面我们将通过一个简单的示例来说明Java顶置设计的使用方法。
## 类图
```mermaid
classDiagram
class Client
interface To
原创
2024-04-13 03:52:50
36阅读
栈栈判断栈是否为空：判断栈是否已满：向栈中压入元素：从栈中弹出元素：查看栈顶元素：重写toString方法：栈的基本代码汇总：栈实现字符串中缀表达式运算：栈实现字符串中缀表达式运算的要点：栈实现前缀表达式计算栈实现后缀表达式计算（个位运算）栈实现后缀表达式的计算（多位数运算)栈实现中缀表达式到后缀表达式的转化，并实现计算中缀表达式转化位后缀表达式的要点： 栈判断栈是否为空：public bool
转载
2023-09-21 22:39:56
163阅读
栈的定义和数据类型栈定义又称堆栈，一种运算受限的线性表，仅允许在表的一端进行插入和删除运算。对栈进行运算的一端称为栈顶，栈顶的第一个元素称为栈顶元素，相对地另一端称为栈底。栈的基本操作入栈public E push(E item) {
addElement(item);
return item;
}出栈 pop() （要先判断非空）public synchr
转载
2024-04-17 15:03:56
37阅读
什么是堆？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右孩子结点的值使用堆的原因？如果仅仅是需要得到一个有序的序列，使用排序就可以很快完成，并不需要去组织一个新的数据结
转载
2023-12-09 15:58:50
74阅读
# Java对顶堆
## 介绍
在计算机科学中，对顶堆（Heap）是一种特殊的数据结构，它是一个完全二叉树，且满足堆的性质：对于任意节点i，其父节点的值总是大于或等于（或小于或等于）它的子节点的值，这被称为最大堆（或最小堆）性质。Java中的`java.util.PriorityQueue`类实现了对顶堆的功能。
## 基本操作
### 插入元素
对顶堆的插入操作是将新元素插入到堆的末尾，并
原创
2023-08-29 13:59:44
35阅读
# Java小顶堆
## 简介
在计算机科学中，堆是一种特殊的树状数据结构，它满足堆属性：对于每个节点`i`，其父节点的值小于等于`i`的值。小顶堆就是堆的一种实现方式，其中父节点的值小于等于其子节点的值，因此堆顶元素是最小的。
Java提供了`PriorityQueue`类来实现小顶堆。`PriorityQueue`是一个基于优先级的队列，它使用堆来实现。
## 创建小顶堆
在Java
原创
2023-07-26 08:38:24
67阅读
