python堆排序堆排思路建立大根堆：将数组中所有数入堆，即对所有数进行一遍 heap_insert() 操作；将该大根堆堆顶元素与堆中最后一个元素交换，然后 heap_size - 1 ；对当前堆顶变化的元素，进行一次 heapify() 操作，使heap重新变为大根堆；重复2~3步骤，直至 heap_size = 1 .堆排序代码实际上主要是写清楚heap_insert()和heapify()
第k大数字小根 java 实现堆
在数据处理中，我们经常需要查找数据集中的k个最大或最小的数字。特别是在大数据环境下，直接排序会成为性能的瓶颈。在这种情况下，小根堆（优先队列）的使用可以极大提高查询效率。本文将通过 Java 实现小根堆来查找第k大的数字，帮助开发者理解该算法的原理和实现细节。
> “小根堆是一种完全二叉树，具有根节点的键值最小的性质。”
```mermaid
flowch
维护一个
原创
2022-08-16 14:54:41
61阅读
堆排序是一种树形选择排序方法，它的特点是：在排序的过程中，将array[0，...，n-1]看成是一颗完全二叉树的顺序存储结构，利用完全二叉树中双亲节点和孩子结点之间的内在关系，在当前无序区中选择关键字最大（最小）的元素。1. 若array[0，...，n-1]表示一颗完全二叉树的顺序存储模式，则双亲节点指针和孩子结点指针之间的内在关系如下： 任意一节点指针 i：父节点：i==0 ? null
题目描述 现有n个正整数，n≤10000，要求出这n个正整数中的第k个最小整数（相同大小的整数只的数据保证 1≤n≤10000，1≤k≤1000，正整数均小于
原创
2022-12-27 12:50:19
272阅读
要在一个序列里找出第K小元素，可以用排序算法，然后再找。可以证明，排序算法的上界为O(nlogn)。在这里，给出两种可以在线性时间内找出第K小元素的方法。方法1：(1) 选定一个比较小的阈值（如44），当序列元素小于阈值时，直接用排序算法来做；(2) 当序列元素大于阈值时，把元素划分为以5个元素为一组，每一组元素自身作排序，然后挑出每一组元素的中间值，再在所有的中间值中，递归调用本算法，挑出中间值
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2023-12-28 20:38:21
50阅读
堆：是用数组实现的完全二叉树，没有使用指针，根据数组的下标进行构建堆 eg：parentIndex = i;—》 leftIndex = 2i+1;rightIndex = 2i+2; 堆的分类：大根堆，小根堆。大根堆的每个子树，根节点是整个树中最大的数据，每个节点的数据都比其子节点大 小根堆的根节点数据是最小的数据，每个节点的数据都比其子节点小注意：堆的根节点中存放的是最大或者最小元素，但是其他
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2024-05-29 09:12:44
420阅读
1. 问题
设L是n个元素的集合，从L中选取第k小的元素，其中1<=k<=n.这里的第k小元素是指，当L按从小到大排好序之后，排在第k个位置的元素。2. 解析 ①k=|S1|+1,m*就是所要找的第k小的数；（以m*为划分标准后，比m*小的有|S1|个,如果恰巧k=|S1|+1,则m* 就是所要找的第k小的数）②k <=|S1|
# 如何实现Python中的大顶堆和小顶堆
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何在Python中实现大顶堆和小顶堆。本文将通过详细的步骤和示例代码来指导他完成这项任务。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
start[开始]
step1[导入heapq库]
step2[创建一个空列表]
step3[将列表
原创
2024-04-07 04:13:27
141阅读
在Python中，小顶堆和大顶堆是非常重要的数据结构，常用于优先队列、图算法、排序等场景。小顶堆的特性是堆顶元素最小，而大顶堆则是堆顶元素最大。这两种堆结构在实现和应用上有着显著的差异，本文将围绕这两种堆的比较进行深入探讨，帮助大家更好地理解它们的使用场景和技术实现。
### 背景定位
在计算机科学的发展历程中，数据结构的演进是一个关键主题。从最早的数组和链表，到后来的树、图，再到今天广泛使用
题目描述你需要维护一个队列，支持以下两种操作：1.加入一个非负整数x；2.取出当前队列中第k大的数字。保证进行第二种操作时
原创
2020-05-22 00:32:51
183阅读
现有一个包含n个整数（1<=n<=900000）的无序序列(保证序列内元素各不相同)，输入一个整数k（1<=k<=n）,请用较快的方式找出该序列的第k小数并输出。输入格式:第一行先输入两个整数，n和k。接下来是一行输入n个由空格分开的互不相同的整数num(1<=num<=90000000)。输出格式:输出该组数据中第k小的数num。//快速排序（递归和分治）#i
原创
2022-09-14 16:56:06
170阅读
Time Limit: 10 secondMemory Limit: 2 MB问题描述现有n个整数，n≤10000，要求出这n个正整数中的第k个最小整数（相同大小的整数只计算一次），k≤1000，正整数均小于30000Input第一行为n和k，第二行开始为n个正整数的值，整数间用空格隔开。 Outp...
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2017-10-06 19:23:00
105阅读
2评论
Description 【问题描述】 从n个数中选若干（至少1）个数求和，求所有方案中第k小的和（和相同但取法不同的视为不同方案）。【输入格式】 第一行输入2个正整数n，k。 第二行输入这n个正整数。【输出格式】 输出第k小的和。【样例输入】5 121 2 3 5 8【样例输出】8【样例解释】 前1
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2017-09-28 19:03:00
108阅读
2评论
1393: 线段树 第k小的数时间限制: 1 Sec 内存限制: 128 MB提交: 59 解决: 17[提
原创
2023-07-07 13:30:02
30阅读
题目：给定无序序列，要求输出第k小的数字tip1：排序完直接选第k小的数字 O(nlog(nt n,k; cin>>n>>k; int ...
原创
2023-06-27 10:27:59
125阅读
# 实现 Python 小根堆
## 简介
在本文中，我将教你如何实现 Python 中的小根堆数据结构。小根堆是一种有序的完全二叉树，其中任意节点的值都小于其子节点的值。我们将使用 Python 的 heapq 模块来实现小根堆。
## 流程概述
下面是实现小根堆的流程概述：
```mermaid
flowchart TD
A[初始化一个空堆] --> B[添加元素到堆中]
原创
2023-11-13 10:29:36
107阅读
在处理数据时，最常用的交互模式之一是“小顶堆”。它是一种特别高效的数据结构，能够在有序排列或优先级调度等场景中发挥重要作用。接下来，我将分享如何在 Python 中实现和应用小顶堆的过程。
## 环境准备
首先，确保你的 Python 环境已设置好。我们需要以下一些前置依赖：
- Python 3.x
- `heapq` 模块（自带于 Python，无需额外安装）
下面是环境搭建时间的甘特
一、堆的定义堆是一种完全二叉树，有最大堆和最小堆两种。最大堆: 对于每个非叶子节点 V，V 的值都比它的两个孩子大，称为 最大堆特性(heap order property) 最大堆里的根总是存储最大值，最小的值存储在叶节点。最小堆：和最大堆相反，每个非叶子节点 V，V 的两个孩子的值都比它大。二、python实现 在我们的堆实现中，我们通过创建一个 完整二叉树&n
首先简单提一下小顶堆和大顶堆，其本质是一颗完全二叉树，不同点在于：除叶子节点外，小顶堆的每个父节点的key都要比其左右两个子节点的key小；大顶堆的每个父节点的key都要比其左右两个子节点的key大。这里说的key暂时理解为节点的取值吧，而index为节点在树中的索引或者位置。小顶堆/大顶堆的特点在于，其根节点一定是整个数中最小或者最大的元素，这个也是其区别于其他数据结构最大的特点以大顶堆为例，先
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2024-01-29 00:34:23
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