Java实现数据结构栈stack和队列QueueGoogle后发现大多数文章都是通过LinkedList类实现，当然JDK有自带的Stack类回顾JDK提供的集合类
容器（集合）框架如下：
集合类存放于java.util包中。集合类存放的都是对象的引用，而非对象本身。
集合类型主要有3种：set(集）、list(列表）和map(映射)。
Collection接口
├List
接口
│├Linke
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2024-07-04 09:35:25
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优先队列（底层结构为最大堆）普通的队列是一种先进先出的数据结构，元素在队列尾追加，而从队列头删除。在优先队列中，元素被赋予优先级。当访问元素时，具有最高优先级的元素最先删除。优先队列具有最高级先出 （first in, largest out）的行为特征。通常采用堆数据结构来实现。优先队列主要是出队操作与普通队列不同，队列中元素会有优先级之分，每次出队的元素是优先级最高的元素。最大堆（二叉堆）最大
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2023-06-18 16:49:41
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普通队列是按照先进先出的顺序执行，出队顺序与入队顺序有关，优先队列出队顺序和入队顺序无关，与优先级相关.优先队列与动态选择优先级高的任务执行的需求有关，普通队列无法满足。首先说堆，堆也是种树形结构，比如二叉堆。二叉堆是一颗完全二叉树，完全二叉树是把元素顺序排成树形结构，从左至右依次排，如果元素不够也是右侧未排满。二叉堆除了要求完全二叉树，还有对元素大小有要求，有最大堆和最小堆之分，对于最大堆，堆中
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2024-07-28 16:24:14
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最大堆的性质是除了根节点之外的所有节点(i)都需要满足A[PARENT(i)]>A[i],即其对应节点值小于其父节点对应值。下面实现以数组int []a构建最大堆。 public class Heap {
public static int Left(int i)//返回左子结点
{return 2*i+1;}public static int Right(int i)
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2023-05-19 21:26:07
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堆的定义是：n个元素的序列{k1,k2,…,kn}，当且仅当满足如下关系时被成为堆 (1)Ki <= k2i 且 ki <= k2i+1 或 (2) Ki >= k2i 且 ki >= k2i+1 (i = 1,2,…[n/2]
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2023-11-12 12:34:31
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Java实现最大（小）堆以及堆排序、TopN问题 文章目录Java实现最大（小）堆以及堆排序、TopN问题Java实现堆堆的构建堆的插入堆的删除具体实现代码堆排序TopN问题leetcode第347题：前 K 个高频元素 Java实现堆什么是堆，先来了解原理，再看如何实现。堆的定义：堆(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完全二叉树的数组对象。堆可以看成是一
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2023-11-23 20:23:10
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1.4 查找最大或最小的 N 个元素 普及heapq模块的用法：#堆模块heapq
import heapq
#初始化h
h=[9,5]
#把3入堆
heapq.heappush(h,3)
print(h)
#[3, 5, 9]
#把7入堆
heapq.heappush(h,7)
print(h)
#[3, 5, 9, 7]
#把11入堆
h
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2024-01-28 01:54:35
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1、什么是堆现在有这么一个需求，设计一个结构，满足两个操作要求：删除时，返回该结构的最大值或者最小值的元素往结构中新增元素问题：如何组织优先这种结构？一般数组、链表？有序数组或者链表？二叉搜索树或者AVL树？结构插入删除数组插到数组尾部时间复杂度O(n)查找最大或者最小值，删除后需要移动元素，时间复杂度O(2n)链表插入到链表头部，时间复杂度 O(1)查找最大或者最小值，删除结点，时间复杂度O(n
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2023-10-26 11:54:57
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Java中的堆空间是什么？当Java程序开始运行时，JVM会从操作系统获取一些内存。JVM使用这些内存，这些内存的一部分就是堆内存。堆内存通常在存储地址的底层，向上排列。当一个对象通过new关键字或通过其他方式创建后，对象从堆中获得内存。当对象不再使用了，被当做垃圾回收掉后，这些内存又重新回到堆内存中。要学习垃圾回收，请阅读”Java中垃圾回收的工作原理”。如何增加Java堆空间在大多数32位机、
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2023-06-28 09:16:36
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PriorityQueue
PriorityQueue是个基于优先级堆的极大优先级队列。
此队列按照在构造时所指定的顺序对元素排序，既可以根据元素的自然顺序来指定排序（参阅 Comparable），
也可以根据 Comparator 来指定，这取决于使用哪种构造方法。优先级队列不允许 null 元素。
依靠自然
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2023-11-09 06:17:09
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堆定义生活中需要使用优先队列, 比如cpu调度算法,线程调度算法都需要把优先级高的任务装入一个优先队列PriorityQueue。这个需求是很频繁的。优先级队列其实就是最大最小堆，本文的堆都是二叉堆。堆定义: 当一棵完全二叉树的每一个节点都大于(小于)等于它的两个子节点,那么它就是最大(小)堆。最大堆堆算法我们以最大堆为例子，用N+1的数组pq[N+1]表示容量为N的堆。pq[0]作为哨兵不使用，
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2023-10-14 22:45:18
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【Java】 用PriorityQueue实现最大最小堆PriorityQueue（优先队列），一个基于优先级堆的无界优先级队列。PriorityQueue的API文档说明： 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<
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2023-11-24 23:45:38
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# Java的最大堆
在计算机科学中，堆（Heap）是一种特殊的树形数据结构。它可以是一个最大堆或最小堆，分别用于管理优先队列与其他数据结构。本文将重点介绍Java中的最大堆，及其实现与应用。
## 什么是最大堆？
最大堆是一种完全二叉树，其中每个节点的值都大于或等于其子节点的值。这意味着，最大堆的根节点始终包含最大的元素。这种结构使得在插入新元素或删除最大元素时，时间复杂度均为O(log
概念:
最大堆是堆的两种形式之一。
根节点（亦称为堆顶）的关键字是堆里所有结点关键字中最大者，称为大根堆，又称最大堆（大顶堆）。
实现方法(java):可以自己写一个类,包含左节点和右节点,但是在这里我并没有使用这种方法,却用了一种比较经典的方法,使用数组来实现这个最大堆,其中我并没有使用下标为0的位置,是从1开始的. 通过构造方法在插入时就保
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2023-09-28 11:08:20
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二叉堆实现的链接https://www.cnblogs.com/wkhzwmr/p/15339229.html class PriorityQueue: ''' 用最大堆来实现最大优先队列：每一次入队操作就是堆的插入操作，每一次出队操作就是删除堆顶节点 ''' def __init__(self): ...
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2021-09-26 19:51:00
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堆Java堆区在JVM启动的时候即被创建，其空间大小也就确定了。是JVM管理的最大一块内存空间。堆内存的大小是可以调节的。《Java虚拟机规范》规定，堆可以处于物理上不连续的内存空间中，但在逻辑上它应该被视为连续的。所有的线程共享Java堆，在这里还可以划分线程私有的缓冲区（Thread Local Allocation Buffer，TLAB）。-Xms10m：最小堆内存-Xmx10m：最大堆内
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2023-09-01 11:05:32
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具体实现：堆这种数据结构可以理解为二叉堆，也就是二叉树的的结构，要满足以下两个条件：
1）是完全二叉树（最后一行的叶子节点的父结点总是没有右结点）
2）父结点总是大于它的两个子节点
动态数组保存，从下标0开始，这样索引就是：
左孩子： 2*i + 1
右孩子： 2*i + 2
父结点：（i - 1）/2代码：1、先是类中的基础变量和一些简单的方法，主要是辅助方法public class Bina
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2024-03-02 11:13:39
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最大堆最大堆的特点是父元素比子元素大，并且是一棵完全二叉树。data[1]开始存，data[0]空着不用。也可以把data[0]当成size来用。public class maxheap> {private t[] data;private int size;private int capacity;public maxheap(int capacity) {this.data = (t[]
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2023-12-20 10:02:03
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# Java中实现最大堆的完整指南
最大堆是一种特殊的完全二叉树，满足每个父节点的值都大于或等于其子节点的值。最大堆常用于优先队列的实现中。本文将带你从头开始实现一个最大堆，并逐步解析每一部分的代码和逻辑。
## 1. 最大堆实现的步骤
我们将整个实现过程分为几个主要步骤，如下表所示：
| 步骤 | 说明
原创
2024-09-07 06:28:50
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堆的核心概述一个JVM实例只存在一个堆内存，堆也是Java内存管理的核心区域。Java堆区在JVM启动的时候即被创建，其空间大小也就确定了。是JVM管理的最大1块内存空间。堆内存的大小是可以调节的。-Xms、-Xmx表示初始堆空间大小和最大堆空间大小。《Java虚拟机规范》规定，堆可以处于物理上不连续的内存空间中，但在逻辑上它应该被视为连续的。所有的线程共享Java堆，在这里还可以划分线程私有的缓
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2024-03-24 14:12:11
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