# 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
# Java建小根堆
在数据结构中，堆是一种特殊的完全二叉树，通常用于实现优先队列。小根堆则是指任意节点的值都不大于其子节点的值。小根堆的根节点总是对所有节点来说是最小的元素，这使得在小根堆中获取最小值的操作非常高效。
**小根堆的基本特性**:
1. 每个节点的值小于或等于其子节点的值。
2. 完全二叉树，所有层都被填满，且最后一层从左到右填充。
在 Java 中，我们可以使用数组来实现
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
C语言中堆、栈和队列：堆栈是两种数据结构。栈（栈像装数据的桶或箱子）：是一种具有后进先出性质的数据结构，也就是说后存放的先取，先存放的后取。这就如同要取出放在箱子里面底下的东西（放入的比较早的物体），首先要移开压在它上面的物体（放入的比较晚的物体）。堆（堆像一棵倒过来的树）：是一种经过排序的树形数据结构，每个结点都有一个值。通常所说的堆的数据结构，是指二叉堆。堆的特点是根结点的值最小（或最大），且
1、java内存结构 java虚拟机在执行java程序的过程中，将它所管理的内存划分为若干个不同的数据区域。这些区域都有各自的用途，以及创建和销毁的时间，有的区域随着虚拟机进程的启动而存在，有些区域则依赖用户线程的启动和结束而建立和销毁。java虚拟机管理的内存分为如下图所示的运行时数据区。1.1 堆是被所有线程共享的一块内存区域，在虚拟机启动
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2023-07-20 23:41:46
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堆的定义具有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（小顶堆）。 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：大顶堆序列：（96, 83,27,38,11,09)小顶堆序列：（12，36，24，85，47，30，53，9
批量建堆 1，逻辑：局部建立堆 》整体建立堆 2，其实就是一个调整范围的确定 + 考虑当前结点的身份（作为子结点或父结点）而已。 ■ 上滤（自上而下的上滤【本质就是添加】）— 当前结点作为子节点，考虑它作为子结点在当前位置是否合适。 ■ 下滤（自下而上的下滤【本质就是删除】） 当前结点作为父结点，考
原创
2022-06-05 00:59:37
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一、堆#首先导入heapq库
help(heapq)#首先学会使用帮助文档
import heapq
import random
#堆中的元素是存储在列表里面的
#创建堆有两种方法
#建堆方法一：逐个创建
data = list(range(10))
#随机选取一个列表中的元素
print(random.choice(data))
#随机打乱顺序
print(random.shuffle(da
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2023-10-10 17:00:31
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基本思想：堆：一种特殊的完全二叉树，可分为大顶堆和小顶堆大顶堆：每个节点的值均大于其左右孩子节点小顶堆：每个节点的值均小于其左右孩子节点由于堆为完全二叉树，且为了存储方便，使用数组作为存储结构，将堆按照层序依次存入数组中对于堆排序，以升序为例（1）首先将待排序数组看作二叉树，并转化成大顶堆，显然此时堆顶元素为待排序数组最大值（2）将最大值与数组最后一个元素交换（3）对数组除最后元素之外的元素进行调
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2023-07-20 17:26:00
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代码
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2022-12-27 12:30:32
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#include <stdio.h> #include <time.h> #include <stdlib.h> #define swap(a, b) ({\ __typeof(a) c = a;\ a = b, b = c;\ }) int down_updata (int *p, int i, ...
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2021-08-13 11:57:00
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创建最大（小）堆二叉堆本质上是一种完全二叉树，存储方式并不是链式存储，而是顺序存储堆操作：插入（叶子节点上调），删除（堆顶元素下沉）堆创建：非叶子节点下沉（从最后一个非叶子节点开始）最小堆：最小堆任何一个父节点的值，都小于等于它左右孩子节点的值创建过程：如果非叶子节点值大于其子节点，将其下沉最大堆：最大堆任何一个父节点的值，都大于等于它左右孩子节点的值。创建过程：如果非叶子节点值小于其子节点，将其
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2023-06-14 00:36:14
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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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【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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堆：是用数组实现的完全二叉树，没有使用指针，根据数组的下标进行构建堆 eg：parentIndex = i;—》 leftIndex = 2i+1;rightIndex = 2i+2; 堆的分类：大根堆，小根堆。大根堆的每个子树，根节点是整个树中最大的数据，每个节点的数据都比其子节点大 小根堆的根节点数据是最小的数据，每个节点的数据都比其子节点小注意：堆的根节点中存放的是最大或者最小元素，但是其他
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2024-05-29 09:12:44
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# 使用 Python 编程实现建堆
堆是一种特殊的树形数据结构，常用于实现优先队列。堆有两种主要类型：最大堆和最小堆。在最大堆中，父节点的键值总是大于或等于其子节点的键值；而在最小堆中，父节点的键值总是小于或等于其子节点的键值。本文将介绍如何使用 Python 来构建一个简单的最大堆。
## 什么是建堆
建堆的过程是将一个无序的数组转换成一个堆。建堆的基本思路是从数组的中间位置开始，自下而
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
批量建堆对堆的介绍请参考xxxx。批量建堆（Heapify）：就是将已经存在n个元素的数组批量添加至堆中，而不是遍历数组一个一个将元素添加至
原创
2023-04-23 10:20:42
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堆是完全二叉树子树是不相交的 度 节点拥有子树的个数满二叉树：每个节点上都有子节点（除了叶子节点） 完全二叉树：叶子结点在倒数第一层和第二层，最下层的叶子结点集中在树的左部，在右边的话，左子树不能为空 二叉搜索树：左边子节点小于父节点，右边子节点大于父节点 堆：也叫队列，在堆尾插入，在堆头取出 最大堆：最上边比下边的两个数都大，所有的节点都满足这个
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2024-06-07 21:27:35
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