一、完全二叉树完全二叉树是一种特殊的二叉树。从上到下，从左到右，每一层的节点都是满的，最下边一层所有的节点都是连续集中在最左边二、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中就是下面这个样子该数组从逻辑上讲就是一个堆结构，我们用
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2024-09-25 22:06:35
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# Java构建小顶堆解析
在这篇文章中，我们将深入探讨如何在Java中实现一个小顶堆（Min-Heap）。小顶堆是一种特殊的完全二叉树，它的特性是每个节点的值都小于或等于其子节点的值。我们将通过一个明确的流程、所需的代码示例和详细的注释来帮助你轻松理解和实现这一数据结构。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 定义堆的基本结构和变量 |
什么是堆堆首先是一个完全二叉树，堆分为大顶堆和小顶堆；大顶堆 :
每个节点的值大于或等于其左右孩子节点的值，称为大顶堆。小顶堆同理就是每个节点的值小于或等于其左右孩子节点的值。注意:
每个节点的左右孩子节点的大小关系并没有限定。大顶堆举例如图：首先其为一个完全二叉树，且其每个节点的值都大于或者等于其左右孩子节点的值。
完全二叉树从上到下，从左到右依次编号，就可以将其进行顺序存储，我们从根节点开始，
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
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2023-06-01 13:44:05
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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
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2023-08-11 19:50:31
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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
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2023-08-12 12:30:58
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java小顶堆、大顶堆实现和使用（例题：力扣347.前K个高频元素）java中堆的实现小顶堆大顶堆堆使用的例题解析力扣347.前K个高频元素 不对具体原理进行介绍，简单记录使用方式。 java中堆的实现java中使用PriorityQueue类实现堆，构造函数一般可传入两个参数（size，new Comparator()） ①size：初始化堆的大小，若不传则默认为11，并且堆的大小会根据实际
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2024-04-08 08:52:10
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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
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2023-10-18 21:27:15
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堆排序介绍：①堆排序是利用堆的数据结构设计的一种排序算法，堆排序是一种选择排序，时间复杂度为O(nlogn)，是不稳定排序；②堆是具有以下性质的完全二叉树：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；（没有要求其左右孩子节点的值谁大谁小）③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 对堆中的节点按层进行编号，映射到数组中：大顶堆的特点：arr[i] >= arr[
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2024-05-29 08:39:55
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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
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2024-04-29 13:07:05
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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
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2023-08-16 11:49:27
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前言临近毕业，开始找工作，近期一直在看算法导论（CLRS）同时各种刷题。希望以后有时间把所有学习心得和刷题心得记录下来。堆 堆排序和合并排序一样，是一种时间复杂度为O(nlgn)的算法，同时和插入排序一样，是一种就地排序算法(不需要额外的存储空间)。堆排序需要用到一种被称为最大堆的数据结构，与java或
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
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2023-12-09 15:58:50
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# 在Java中构建优先队列小顶堆
在计算机科学中，优先队列是一种数据结构，其中每个元素都有一个相关的优先级。在优先队列中，高优先级的元素会优先于低优先级的元素被处理。我们通常使用堆来实现优先队列，特别是小顶堆（min-heap）。本文将详细介绍如何在Java中构建一个小顶堆优先队列，并附带相应的代码和说明。
## 流程概述
以下是构建一个小顶堆的基本步骤：
| 步骤 | 操作 | 代码示
Comparator<Object> comparator = Comparator.comparing(Obj::getValue); 小顶堆： PriorityQueue minHeap = new PriorityQueue(comparator); 大顶堆： PriorityQueue ma ...
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2021-08-09 20:56:00
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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
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2023-07-18 21:38:30
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# 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
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# 理解小顶堆 (Min-Heap) 在 Java 中的实现
小顶堆是一种特殊的树形数据结构，每个父节点的值都小于或等于其子节点的值。小顶堆通常用于优先队列的实现和排序算法中。本篇文章将带你理解如何在 Java 中实现小顶堆。我们将通过步骤详解、代码实现以及相应的解释，帮助你掌握这项技能。
## 小顶堆实现流程
在实现小顶堆之前，我们先来理清思路。以下是实现小顶堆的基本步骤：
| 步骤
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
## 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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