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。在之前的文章中已经介绍过大小顶堆的实现办法，再简单介绍一下。大顶堆 小顶堆 堆排序堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构（后面的【图解数据结构】内容会讲解分析）所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足
介绍是一种经过排序的完全二叉树，其中任一根节点的数据值均不大于其左子节点和右子节点的值。 则其root及根(堆顶)存储的就是整个堆中最小的值。代码实现package time20180706;/** * 小顶堆 * 适用于在n个数中找最大的m个数字 */public class MinHeap { /** * 默认初始化长度 */ ..
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2022-12-14 14:51:05
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文章目录简介Java 实现时间复杂度一些疑问简介二叉堆就是一颗二叉树，是一颗完全二叉树，最直观表现一个二叉树左边最多比右边深 1 层，二叉堆我们常常讨论的就是大顶堆和小顶堆，其中大顶堆根结点最大，左右节点依次递归，小顶堆类似二叉堆算是一种比较重要的数据结构，实际中我们的堆排序就涉及到二叉堆，它也是优先级队列的基础所以这里我可以说下二叉堆的性质：完全二叉树完全二叉树比平衡二叉树条件更...
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2021-07-06 17:49:55
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文章目录简介Java 实现时间复杂度一些疑问简介二叉堆就是一颗二叉树，是一颗完全二叉树，
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2022-01-15 15:49:57
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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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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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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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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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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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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
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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
## 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
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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
一、数据结构中的堆和栈
堆和栈在数据结构中是两种不同的数据结构。 两者都是数据项按序排列的数据结构。
栈：像是装数据的桶或者箱子
栈是大家比较熟悉的一种数据结构，它是一种具有后进先出的数据结构，也就是说后存放的先取，先存放的后取，这就类似于我们要在取放在箱子底部的东西（放进去比较早的物体），我们首先要移开压在它上面的物体（放入比较晚的物体）。
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2023-06-30 19:00:57
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1.堆：堆是一种树，由它实现的优先级队列的插入和删除的时间复杂度都是O(logn)，用堆实现的优先级队列虽然和数组实现相比较删除慢了些，但插入的时间快的多了。当速度很重要且有很多插入操作时，可以选择堆来实现优先级队列。2.java的堆和数据结构堆：java的堆是程序员用new能得到的计算机内存的可用部分。而数据结构的堆是一种特殊的二叉树。3.堆是具有如下特点的二叉树： 3.1.它
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2023-06-04 19:41:42
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堆这里的堆是一种特殊的二叉树，不是java中用关键字new得到的计算机内存中的可用空间。堆的特点： 1.它是完全二叉树，除了树的最后一层节点不需要是满的，其他的 每层从左到右都完全是满的； 2.通常用一个数组表示； 3.堆中的每个节点都满足堆的条件，即每个节点的关键字都大于或 等于这个节点的子节点的关键字。 堆是完全二叉树的事实说明表示堆的数组中的下标对应的每个单元 都有值。扩展堆数组 在程序运行
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2023-08-16 10:03:28
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堆定义构建堆（Java实现）大顶堆小顶堆建堆 定义 堆(Heap)是一种数据结构。通常是一个能被看作树结构的数组对象，即可以理解为树结构，但是用数组存储。堆需要满足的性质： 1、堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值； 2、堆总是一颗完全二叉树。 常见的堆有二叉堆，斐波那契堆等。 大根堆：也叫大顶堆，最大堆，所有父节点都满足大于等于其子节点的值的堆。 小根堆：也叫小顶堆，最小堆
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2023-08-30 13:21:29
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