堆是java核心基础中的重要内容，同时也是算法中的重要内容，幸运的是堆相关的算法一般说清楚解决方法就行了，不需要手写。原因是如果自己构造堆，一小时也写不完，如果调用java自带的，很多时候我们也不记得该怎么用，因此面试官一般不会难为人。1、堆的概念堆的概念堆是将一组数据按照完全二叉树的存储顺序，将数据存储在一个一维数组中的结构。 堆有两种结构，一种称为大顶堆，一种称为小顶堆，如下图。 小顶堆：任意
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2024-07-11 20:38:41
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# 小顶堆与大顶堆的 Java 实现
在计算机科学中，堆是一种特殊的树形数据结构，分为大顶堆和小顶堆。大顶堆的特性是父节点的值总是大于或等于其子节点的值，而小顶堆的特性则相反，父节点的值总是小于或等于子节点的值。
在本文中，我们将学习如何用Java实现小顶堆和大顶堆。我们将分步进行，每一步都包含代码示例和详细解释，最后形成完整的实现。
## 实现步骤
下面是实现小顶堆和大顶堆的流程图：
原创
2024-09-04 04:30:50
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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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## 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
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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树 http://blog.csdn
原创
2022-12-28 15:02:05
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一、何为堆 堆(Heap)是一类特殊的数据结构，是最高效的优先级队列。堆通常是一个可以被看做一棵完全二叉树的数组对象。通常分为大顶堆（降序数组）和小顶堆（升序数组）二、实现方法及基本操作1.如何定义 STL中堆可以用优先队列实现（使用时要加头文件），即 priority_queue<typename> name; 其默认为大顶堆，其大小顶堆的展开书写方式为 pr
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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【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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堆排序是一种树形选择排序方法，它的特点是：在排序的过程中，将array[0，...，n-1]看成是一颗完全二叉树的顺序存储结构，利用完全二叉树中双亲节点和孩子结点之间的内在关系，在当前无序区中选择关键字最大（最小）的元素。1. 若array[0，...，n-1]表示一颗完全二叉树的顺序存储模式，则双亲节点指针和孩子结点指针之间的内在关系如下： 任意一节点指针 i：父节点：i==0 ? nul
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2023-06-12 15:33:56
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堆排序基本介绍（1）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。（2）堆是具有以下性质的完全二叉树：① 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。(注意: 没有要求结点的左孩子的值和右孩子的值的大小关系)② 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。（3）一般升序采用大顶堆，
# 如何实现Python中的大顶堆和小顶堆
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何在Python中实现大顶堆和小顶堆。本文将通过详细的步骤和示例代码来指导他完成这项任务。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
start[开始]
step1[导入heapq库]
step2[创建一个空列表]
step3[将列表
原创
2024-04-07 04:13:27
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在Python中，小顶堆和大顶堆是非常重要的数据结构，常用于优先队列、图算法、排序等场景。小顶堆的特性是堆顶元素最小，而大顶堆则是堆顶元素最大。这两种堆结构在实现和应用上有着显著的差异，本文将围绕这两种堆的比较进行深入探讨，帮助大家更好地理解它们的使用场景和技术实现。
### 背景定位
在计算机科学的发展历程中，数据结构的演进是一个关键主题。从最早的数组和链表，到后来的树、图，再到今天广泛使用
小顶堆 PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>(k, (a,b)->a-b); //括号里是重写比较器的lambda表达式 //小顶堆可以省略 大顶堆 PriorityQueue<Integer> minHeap = new Prio ...
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2021-09-08 12:48:00
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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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目录堆简介：存储方式实现一个堆(代码)：思想延深：堆化思想堆的应用：优先级队列JDK中优先级队列堆的应用：Top K问题做此类题的套路：堆的应用：堆排序堆简介： 1.
堆逻辑上是一棵完全二叉树 2.
堆物理上是保存在数组中 3.
满足任意结点的值都大于其子树中结点的值，叫做最大堆；反之，则是最小堆 4.堆有很多存储形式，二叉堆只是其中一种；二叉堆首先是一颗完全二叉树(结构上
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2024-10-25 11:14:26
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堆的概念堆是一棵完全二叉树，一般使用数组来存储。通俗来讲堆其实就是利用数组来维护一个完全二叉树。按照堆的特点可以把堆分为大顶堆和小顶堆大顶堆：堆的每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值小顶堆：堆的每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值根据堆的概念（利用数组维护的完全二叉树），可以推导出： 假设 节点A 在数组 tree 的索引为 i 则（1）A节点的左节点索引：leftIdx = (i+1
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2023-08-19 22:09:57
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先了解了解什么是二叉堆二叉堆就是完全二叉树，或者是靠近完全二叉树结构的二叉树。在
原创
2022-11-03 10:27:23
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