【算法百题之十四】大顶堆的实现 今天的问题是： 实现大顶堆。对于堆大家都不陌生，分为大顶堆和小顶堆。 它是逻辑上以一种完全二叉树的形式，实际上凭借数组实现的一个数据结构。 那么我
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2024-09-23 18:22:09
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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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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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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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Heap in python堆(英语：Heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一棵树的数组对象。在队列中，调度程序反复提取队列中第一个作业并运行，因为实际情况中某些时间较短的任务将等待很长时间才能结束，或者某些不短小，但具有重要性的作业，同样应当具有优先权。堆即为解决此类问题设计的一种数据结构。逻辑定义：n个元素序列{k1,k2...ki...kn},当且仅当满足下
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2024-08-22 13:13:50
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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，
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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一、基本思想先开始堆排序算法之前我们先来了解下什么是堆？ 堆分为两种：大顶堆和小顶堆，两者的差别主要在于排序方式。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： 大顶堆的存储结构为：{19,16,15,9,8,1}小顶堆的存储结构为：{1,8,9,15,16,19}我举的是两个有序的例子，当
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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文章目录1.核心概述1.1 配置jvm及查看jvm进程1.2 分析SimpleHeap的jvm情况1.3 堆的细分内存结构2.设置堆内存大小与OOM2.1 查看堆内存大小2.2 堆大小分析2.3 OOM3.年轻代与老年代4.图解对象分配过程4.1 概述4.2 对象分配的特殊情况4.3 代码举例4.4 常用调优工具5.Minor GC、Major GC、Full GC6.堆空间分代思想7.内存分配
## 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
堆排序的思路堆排序是采用堆这种数据结构来得到的一种排序算法，其中堆是一种完全二叉树，且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子结点的值；小顶堆：每个结点的值都小于或等于其左右子结点的值。在利用堆排序进行排序时，升序一般采用大顶堆，降序采用小顶堆。 接下来以升序为例，讲一下堆排序的思路： 1、将待排序的序列(含n个数)构造成一个大顶堆； 2、构造之后，大顶堆的根结点就是整个序列的
# Java对顶堆
## 介绍
在计算机科学中，对顶堆（Heap）是一种特殊的数据结构，它是一个完全二叉树，且满足堆的性质：对于任意节点i，其父节点的值总是大于或等于（或小于或等于）它的子节点的值，这被称为最大堆（或最小堆）性质。Java中的`java.util.PriorityQueue`类实现了对顶堆的功能。
## 基本操作
### 插入元素
对顶堆的插入操作是将新元素插入到堆的末尾，并
原创
2023-08-29 13:59:44
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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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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
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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# 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
