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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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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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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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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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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堆排序的原理
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
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2024-06-08 15:47:04
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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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一、什么是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。 Key[i]<=key[2i+1]&&Key[i]<=key[2i+2]或者Key[i]>=Key[2i+1]&&key>=key[2i+2]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
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2024-03-07 21:33:42
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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
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2024-09-03 08:45:59
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【一】简介最小堆是一棵完全二叉树，非叶子结点的值不大于左孩子和右孩子的值。本文以图解的方式，说明最小堆的构建、插入、删除的过程。搞懂最小堆的相应知识后，最大堆与此类似。最小堆示例： 【二】最小堆的操作最小堆的构建： 初始数组为：9,3,7,6,5,1,10,2  
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2023-09-03 13:54:21
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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
