public class SiftUpComparable {
/**
* 构建最小堆代码
* @param index 将要入队的数组的角标
* @param value 将要入队的值
* @param array 数组
*/
public static void siftUpComparable(int index,int
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2023-06-30 18:34:11
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一、堆树的定义堆树的定义如下：（1）堆树是一颗完全二叉树；（2）堆树中某个节点的值总是不大于或不小于其孩子节点的值；（3）堆树中每个节点的子树都是堆树。当父节点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值时为最大堆。 当父节点的键值总是小于或等于任何一个子节点的键值时为最小堆。如下图所示，左边为最大堆，右边为最小堆。二、堆树的操作以最大堆为例进行讲解，最小堆同理。原始数据为a[] = {4
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2023-12-18 17:03:51
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题目来源：http://dsalgo.openjudge.cn/201409week5/2/最小堆建立题目：实现最小堆两个功能： 1、增加一个元素 2、输出并删除最小堆中的最小的数 输入： 第一行输入一个整数t，代表测试数据的组数。 对于每组测试数据，第一行输入一个整数n，代表操作的次数。 每次操作首先输入一个整数type。 当type=1，增添操作，接着输入一个整数u，代表要插入的元
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2023-12-25 09:17:30
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最大堆 / 最小堆1、什么是堆？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树的数组对象。堆总是满足下列性质：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。完全二叉树：若设二叉树的深度为k，除第 k 层外，其它各层 (1～k-1) 的结点数都达到最大个数，第k 层所有的结点都连续集中在最左边，这就是完全二叉树。满二叉树：一棵二叉树的结点要
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2023-11-24 09:29:28
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Dijkstra算法用于解决单源最短路径问题，通过逐个收录顶点来确保已收录顶点的路径长度为最短。 Dijkstra算法的时间复杂度，取决于“V=未收录顶点中dist最小者”的算法。这一步可以用线性查找实现，也可以用最小堆实现。线性查找的算法就不用多说了。最小堆的算法有一个问题：最小堆是以未收录顶点的dist作为key来建立的，但是每一轮循环都会把部分顶点的dis
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2023-12-20 11:01:54
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# 最小堆（Min Heap）在 Java 中的实现与应用
## 什么是最小堆？
最小堆是一种特殊的完全二叉树数据结构。在最小堆中，每个节点的值总是小于或等于其子节点的值，这样使得堆的根节点（最顶层节点）是当前堆中最小的元素。这种设计允许快速访问最小元素，并且支持高效的插入和删除操作。
### 最小堆的基本特性：
1. **完全二叉树**：最小堆是一种特定类型的完全二叉树，所有层都被填满，
# 最小堆的Java实现
## 什么是最小堆
最小堆是一种特殊的完全二叉树，具有以下特性：
1. 节点的值总是小于或等于其子节点的值。
2. 完全二叉树：除了最后一层以外，各层的节点数量都是最大值，而最后一层的节点应该从左到右连续。
由于最小堆的特性，它通常被用作优先队列的一种实现。最小堆的根节点（堆顶）的值是堆中最小的元素。
## 最小堆的基本操作
最小堆的主要操作包含以下几种：
# Java最小堆
## 介绍
最小堆（Min Heap）是一种常见的数据结构，它可以在O(log n)的时间复杂度内实现快速的插入和删除最小值的操作。在Java中，我们可以通过使用优先队列（PriorityQueue）类来实现最小堆。本文将介绍最小堆的原理和使用方法，并提供示例代码。
## 最小堆的原理
最小堆是一种完全二叉树，其中每个节点的值都小于或等于其子节点的值。最小堆的根节点（顶
原创
2023-09-12 14:21:55
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最小堆算法：1 #include <iostream>
2 #include <fstream>
3 #include <cstring>
4 #include <vector>
5 #include <queue>
6 #include <stack>
7 #include <algorithm
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2023-07-22 12:38:03
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Java实现最小堆二如何建立这个堆呢，可以从空的堆开始，然后依次往堆中插入每一个元素，直到所有数都被插入。因为插入第N个元素的所用的时间是O(logN)，所以插入所有元素的整体时间复杂度是O(NlogN)，代码如下。n=0;
for(i=1;i<=m;i++)
{
n++;
h[n]=a[i]; //或者写成scanf("%d",&h[n]);
siftu
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2023-12-18 18:52:03
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一、 满二叉树 一个深度为k，节点个数为2^k-1的二叉树为满二叉树，即一棵树深度为k，没有空位。 二、完全二叉树 一棵深度为k有n个节点的二叉树，对树中节点按从上至下、从左至右的顺序进行编号，如果编号为i(1<=i<=n)的节点与满二叉树中编号为i的节点的二叉树中位置相同，则这棵树为完全二叉树。满
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2020-08-07 10:04:00
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堆的定义堆是一种经过排序的完全二叉树或满二叉树，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])当满足(1)时，为最小堆，当满足(2)时，为最大堆。满二叉树即除最后一层无任何子节点外，每一层上的所有结点都有两个子
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2023-11-11 15:09:00
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1.排序问题 现有一个含有N个数字的数组S，如何通过程序把这个数组变成有序的数组？ 例如： 排序前：S：5,3,7,5,9,4,1,100,50 排序后：S：1,3,4,5,5,7,9,50,1002.二叉堆（binary heaps） 进行堆排序前，需要先把数组排成二叉堆，故这里先介绍二叉堆。什么是二叉堆？ 定义：二叉堆是一种特殊的堆，二叉堆是完全二元树（二叉树）或者是近似完全二元树
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2023-06-11 17:08:12
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堆排序堆是具有下列性质的完全二叉树：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（也叫最大堆）；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（也叫最小堆）。最小堆和最大堆如下图示：可以发现：根结点一定是堆中所有结点最大（小）者。堆排序的基本思想（以大顶堆为例）：将待排序的序列构成一个大顶堆。此时，整个序列的最大值就是堆顶的根结点。将它移走（其实就是将其与堆数组的末尾元素交换
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2023-07-19 02:49:09
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先贴代码，再讲述自己的理解 #includeusing namespace std;#define defaultSize 30class MinHeap{private: int *heap; //存储数据 int currentSize; //当前可存入数据的位置 int maxSize; //可存储的数据的个数 voi
原创
2023-01-30 19:17:08
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= 0;void push(int x){ int i = sz++;
原创
2023-03-04 10:46:57
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# Java List 最小堆
## 介绍
在计算机科学中，最小堆是一种经常用于实现优先队列的数据结构。最小堆是一个完全二叉树，其中每个父节点的值小于或等于其子节点的值。使用Java的List可以轻松实现最小堆。
在本文中，我们将介绍最小堆的概念和实现细节，展示如何使用Java的List实现最小堆，并提供一些代码示例。
## 最小堆的性质
最小堆是一个二叉树，其中每个父节点的值小于或等于
原创
2023-09-17 04:59:00
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# Java创建最小堆
最小堆是一种特殊的树形数据结构，它的每个节点都不大于其子节点的值。最小堆常用于实现优先队列，它可以高效地从一组元素中找到最小值。在Java中，我们可以通过数组来实现最小堆，并通过父节点和子节点之间的索引关系来维护堆的性质。
## 最小堆的基本操作
最小堆的基本操作包括插入元素、删除最小元素以及堆的创建。下面是最小堆的一些具体实现。
### 1. 插入操作
插入操作
# 构建最小堆的Java实现
最小堆是一种特殊的堆数据结构，符合堆的性质：在堆中，每个父节点的值总是小于或等于其子节点的值。最小堆的主要用途之一是实现高效的优先队列，其中较小的元素具有更高的优先级。因此，实现最小堆是一项非常重要的技能，尤其是在需要处理大量数据时。
## 最小堆的基本特性
1. **完全二叉树**：最小堆是完全二叉树，即除了最后一层外，每一层都是满的，并且最后一层的节点尽量左
# Java最小堆方法详解
最小堆是数据结构中一种特殊的完全二叉树，具有以下特性：每个节点的值都小于或等于其子节点的值。因此，最小堆的根节点总是最小的元素。它在多个应用场景中都极其重要，例如优先队列、图算法（如Dijkstra算法）和排序算法（如堆排序）。
在Java中，可以使用`PriorityQueue`类来实现最小堆，尽管它在实现时可以视作一个优先队列。此篇文章将通过详细的解释和代码示例
