我们知道在Python编程中，即便较为权威《Python编程指南》一书，也并没有要求Python读者去掌握系统性地理解CPython内部实现中的内存分配以及内存回收等知识。甚至泛滥于网络上的Python编程技术文章很少系统完整性地谈及Python的内存管理。但是知道CPython的内存管理原理，有助于我们编写更高效的代码，有助于我们对较慢的Python代码进行故障排除。Python的实现版本有很多
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2023-12-19 22:44:48
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在前面的几篇文章中，介绍了线性表的三种数据结构：链表、队列和栈。他们因为各自的特性，都可以方便的支持某一种运算。比如链表相比于数组，其插入和删除的时间代价更为优化。 除了这些数据结构之外，今天和大家分享需要支持如下两种运算的数据结构：插入元素和寻找最大元素
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2024-06-26 10:17:43
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# Java中的大顶堆定义和实现
大顶堆（Max Heap）是一种特殊的完全二叉树，在这个树中，父节点的值总是大于或等于其所有子节点的值。大顶堆常用于实现优先队列，并且可以通过用数组来实现，以优化空间复杂度。在Java中，实现大顶堆的方式有很多，本文将通过代码示例和图示形式来阐述大顶堆的定义及其实现。
## 大顶堆的基本特性
1. 大顶堆是完全二叉树，每一层都是满的，只有最底层可能不满。
2
堆排序一、堆排序的定义二、堆排序基本思想及步骤2.1 堆排序的基本思想2.2 堆排序的步骤三、堆排序的代码实现四、关于堆排序的总结一、堆排序的定义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。首先简单了解下堆结构。 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
本文实例讲述了Python实现的堆排序算法。分享给大家供大家参考，具体如下：堆排序的思想:堆是一种数据结构，可以将堆看作一棵完全二叉树，这棵二叉树满足，任何一个非叶节点的值都不大于(或不小于)其左右孩子节点的值。 将一个无序序列调整为一个堆，就可以找出这个序列的最大值(或最小值)，然后将找出的这个值交换到序列的最后一个，这样有序序列就元素就增加一个，无序序列元素就减少一个，对新的无序序列重复这样的
预备知识堆排序 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。首先简单了解下堆结构。堆 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（大根堆）；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（小根堆）。如下图：同时，我们对堆中的结点按层进行编号，将这
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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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：堆中某个结点的值总是不大于或不小于其父结点的值；堆总是一棵完全二叉树。将根结点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根结点最小的堆叫做最小堆或小根堆。常见的堆有二叉堆、斐波那契堆等。堆是非线性数据结构，相当于一维数组，有两个直接后继。堆的定义如下：n个元素的序列{k1,k2,ki,…,kn}当且
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2023-07-18 18:01:21
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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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上次说到了经典算法选择排序，感觉是比较简单的算法，这一次说一说稍微有点难度的堆排序。堆排序的时间复杂度要明显优于前面的冒泡排序，插入排序和选择排序（局限于n较大时）。1、堆（二叉堆）先来讲讲堆（二叉堆），是一个数组，它可以近似被看作是一个完全二叉树。树上每一个节点对应一个元素，除了最底层外，该树是完全充满的，而且是从左至右填充的，所有最底层的元素会从左向右填充。表示堆的数组list包括两个属性，l
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2023-11-27 11:04:28
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思想： 1. 利用最小堆堆顶为序列最小值，将其与堆尾互换，通过下沉再次得到最小堆，重复 2. 初始最小（大）堆通过自下向上的判断交换递归得到 平均性能O(N*logN)其他性能由于建初始堆所需的比较次数较多，所以堆排序不适宜于记录数较少的文件。堆排序是就地排序，辅助空间为O(1）.它是不稳定的排序方法。（排序的稳定性是指如果在排序的序列中，存在前后相同的两个元素的话，排序前 和排序后他们的相
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2023-06-16 17:16:42
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一、堆#首先导入heapq库
help(heapq)#首先学会使用帮助文档
import heapq
import random
#堆中的元素是存储在列表里面的
#创建堆有两种方法
#建堆方法一：逐个创建
data = list(range(10))
#随机选取一个列表中的元素
print(random.choice(data))
#随机打乱顺序
print(random.shuffle(da
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2023-10-10 17:00:31
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堆的概念优先队列(priority queue)是一种特殊的队列，取出元素的顺序是按照元素的优先权(关键字)大小，而不是进入队列的顺序，堆就是一种优先队列的实现。堆一般是由数组实现的，逻辑上堆可以被看做一个完全二叉树(除底层元素外是完全充满的，且底层元素是从左到右排列的)。堆分为最大堆和最小堆，最大堆是指每个根结点的值大于左右孩子的节点值，最小堆则是根结点的值小于左右孩子的值。下面就开始用pyth
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2023-08-09 14:53:31
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本文实例讲述了Python实现的堆排序算法。分享给大家供大家参考，具体如下：堆排序的思想:堆是一种数据结构，可以将堆看作一棵完全二叉树，这棵二叉树满足，任何一个非叶节点的值都不大于(或不小于)其左右孩子节点的值。 将一个无序序列调整为一个堆，就可以找出这个序列的最大值(或最小值)，然后将找出的这个值交换到序列的最后一个，这样有序序列就元素就增加一个，无序序列元素就减少一个，对新的无序序列重复这样的
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2023-12-09 18:47:55
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1、基本思想堆是一种特殊的树形数据结构，其每个节点都有一个值，通常提到的堆都是指一颗完全二叉树，根结点的值小于（或大于）两个子节点的值，同时，根节点的两个子树也分别是一个堆。 堆排序就是利用堆（假设利用大顶堆）进行排序的方法。它的基本思想是，将待排序的序列构造成一个大顶堆。此时，整个序列的最大值就是堆顶的根节点。将它移走（其实就是将其与堆数组的末尾元素交换，此时末尾元素就是最
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2024-06-14 20:58:05
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介绍：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。堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。分为两种方法：大顶堆：每个节点的值都大于或等于其子节点的值，在堆排序算法中用于升序排列；小顶堆：每个节点的值都小于或等于其子节点的值，在堆排序算法中用于降序排列；堆排序是
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2023-12-25 00:10:55
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堆满足的条件：1，是一颗完全二叉树。2，大根堆：父节点大于各个孩子节点。每个节点都满足这个道理。小根堆同理。parent = （i-1）/2 #i为当前节点
left = 2*i+1
right = 2*i + 2堆可以分为大根堆和小根堆，这里用大根堆的情况来定义操作：(1)大根堆调整(max_heapify)：将堆的末端子节点作调整，使得子节点永远小于父节点。这是核心步骤，在建堆和堆排序都
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2023-08-30 09:56:52
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一、堆排序概述1.堆是一种数据结构 可以将堆看作一棵完全二叉树，这棵二叉树满足，任何一个非叶节点的值都不大于（或不小于）其左右孩子节点的值。 2.堆的存储 一般用数组来表示堆，若根节点存在于序号0处，i结点的父结点下表就为（i-1）/2,i结点的左右子结点下标分别为2i+1和2i+23.堆排序思想 利用大顶堆（小顶堆）堆顶记录的是最大关键字（最小关键字）这一特性，使得每次从无序中选择最大记录
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2023-11-02 13:57:36
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# -*- coding:utf-8 -*-class Array(object): def __init__(self, size=32): self._size = size self._items = [None] * size def __getitem__(self, index): return self._items[index]
原创
2022-12-06 08:51:02
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文章目录Python高级数据结构——堆概念接口函数初始化 Heapify弹出最大/最小值push数据heapreplaceMerge两个数组前n个最大/小的数应用堆排序参考 Python高级数据结构——堆概念在一个 最小堆 (min heap) 中，如果 P 是 C 的一个父级节点，那么 P 的 key（或 value) 应小于或等于 C 的对应值。 正因为此，堆顶元素一定是最小的，我们会利用这
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2023-11-03 09:43:02
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