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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# 在Java中创建大顶堆的方案
## 引言
大顶堆（Max Heap）是一种重要的树形数据结构，具有两个主要性质：完全二叉树和每个节点的值都大于或等于其子节点的值。因此，大顶堆通常用于实现优先队列和排序算法。本文将详细介绍如何在Java中创建大顶堆，并通过一个示例来解决特定的问题，同时配合甘特图和饼状图来分析执行过程和结果。
## 大顶堆的基本概念
在大顶堆中，根节点是最大值。通过插入和
原创
2024-10-28 05:25:12
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# Java 创建大顶堆的实现方法
## 简介
在Java开发中，大顶堆是一种常用的数据结构，用于快速获取最大值或者进行排序。本文将介绍如何在Java中创建大顶堆的方法，并通过详细的步骤和示例代码帮助刚入行的开发者快速上手。
## 实现步骤
下面是创建大顶堆的整个流程，我们可以通过表格形式展示每个步骤的具体内容：
步骤 | 操作
--- | ---
1 | 将给定的数组构建成一个完全二叉
原创
2024-01-25 04:48:41
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在堆排序这篇文章中千辛万苦的实现了堆的结构和排序，其实在Java 1.5版本后就提供了一个具备了小根堆性质的数据结构也就是优先队列PriorityQueue。下面详细了解一下PriorityQueue到底是如何实现小顶堆的，然后利用PriorityQueue实现大顶堆。PriorityQueue的数据结构PriorityQueue的逻辑结构是一棵完全二叉树，存储结构其实是一个数组。逻辑结构层次遍历
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2023-09-22 23:48:07
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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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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
堆排序的自解加入由一个无序数组：[9, 4, 8, 3, 5, 1, 2, 6, 7, 0] 思路：先将无序数组构建成一个完全二叉树： ----------------------------------------------正 文 分 割 线---------------------------------------------- 什么是二叉树？ 二叉树模型（圈里的数字代表着标号，而不是实际
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2023-12-08 11:10:36
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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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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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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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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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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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# 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
1.堆堆的性质大顶堆：每个节点的值都大于或者等于它的左右子节点的值（arr[i] >= arr[2i + 1] && arr[i] >= arr[2i + 2]）。小顶堆：每个节点的值都小于或者等于它的左右子节点的值（arr[i] <= arr[2i + 1] && arr[i] <= arr[2i + 2]）。第一个非叶子节点的索引就是ar
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2024-03-05 21:48:14
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