# 大顶堆（Max Heap）与建堆（Heapify）在Java中的实现
大顶堆是一种特殊的完全二叉树，在这棵树中，每个节点的值都大于或等于其子节点的值。由于这个性质，大顶堆的根节点总是树中最大的元素。大顶堆广泛应用于优先队列的实现和排序算法（如堆排序）中。
在Java中，构建大顶堆的过程称为“建堆”（Heapify）。但在实现大顶堆之前，我们需要理解大顶堆的基本操作。
## 大顶堆的基本操
原创
2024-10-25 03:32:41
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一、大顶堆和小顶堆的原理1、大顶堆根结点（亦称为堆顶）的关键字是堆里所有结点关键字中最大者，称为大顶堆。大根堆要求根节点的关键字既大于或等于左子树的关键字值，又大于或等于右子树的关键字值。2、小顶堆根结点（亦称为堆顶）的关键字是堆里所有结点关键字中最小者，称为小顶堆。小根堆要求根节点的关键字既小于或等于左子树的关键字值，又小于或等于右子树的关键字值。3、大顶推和小顶堆的实现public class
简介堆对于排序算法是一个比较常用的数据结构，下面我就使用Java语言来实现这一算法首先，我们需要知道堆的数据结构的形式，其实就是一个特殊的二叉树。但是这个二叉树有一定的特点，除了是完全二叉树以外，对于最大堆而言，堆顶元素的值是最大的，而且对于堆的每一个子树也是一个小一号的最大堆；同样对于最小堆，性质相反就可以了。我以最大堆为例： 要实现堆的初始化操作，就是先按照给定的元素创建一棵完全二叉树，然后
文章目录Python高级数据结构——堆概念接口函数初始化 Heapify弹出最大/最小值push数据heapreplaceMerge两个数组前n个最大/小的数应用堆排序参考 Python高级数据结构——堆概念在一个 最小堆 (min heap) 中，如果 P 是 C 的一个父级节点，那么 P 的 key（或 value) 应小于或等于 C 的对应值。 正因为此，堆顶元素一定是最小的，我们会利用这
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2023-11-03 09:43:02
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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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堆的概念优先队列(priority queue)是一种特殊的队列，取出元素的顺序是按照元素的优先权(关键字)大小，而不是进入队列的顺序，堆就是一种优先队列的实现。堆一般是由数组实现的，逻辑上堆可以被看做一个完全二叉树(除底层元素外是完全充满的，且底层元素是从左到右排列的)。堆分为最大堆和最小堆，最大堆是指每个根结点的值大于左右孩子的节点值，最小堆则是根结点的值小于左右孩子的值。下面就开始用pyth
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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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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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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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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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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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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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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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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# 大顶堆（Max Heap）的介绍与实现
大顶堆（Max Heap）是一种特殊的二叉堆（Binary Heap），它满足以下性质：
1. 对于任意节点i，其父节点的值大于等于节点i的值；
2. 大顶堆是一棵完全二叉树（Complete Binary Tree），即除了最后一层外，其他层的节点个数都是满的，最后一层的节点都尽量靠左排列。
大顶堆的应用领域非常广泛，常见的使用场景包括但不限于以
原创
2023-07-16 16:48:08
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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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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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## 实现 Java 大顶堆小顶堆
### 1. 简介
在 Java 中，可以使用 PriorityQueue 类来实现大顶堆和小顶堆。PriorityQueue 是一个基于优先级的队列，它的元素按照某种优先级顺序进行排序。默认情况下，PriorityQueue 是一个小顶堆，即最小的元素位于队列的头部。可以通过自定义 Comparator 来实现大顶堆。
### 2. 实现步骤
下面是实
原创
2024-01-24 10:01:52
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什么是优先级队列?优先级队列是队列的一个变种,队列是一个先进先出的结构,在头部出队元素在尾部入队元素,优先级队列顾名思义就是给每个元素具备了优先级,优先级决定了元素在队列中的存储位置,优先级越高的越靠前越先出队小顶堆又是什么?小顶堆是堆结构的一个分支,堆分为大顶堆和小顶堆,一般数组实现就是由一个序列组成的二叉树,每个叶子节点都比子节点要大/小,最小值/最大值就是头部元素,所以堆很适合获取最值堆的常
