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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# Python实现堆的科普文章
## 1. 什么是堆？
堆（Heap）是一种特殊的完全二叉树，具有以下特点：
- **最大堆**：每个父节点的值都大于或等于其子节点的值。换句话说，最大值在根节点。
- **最小堆**：每个父节点的值都小于或等于其子节点的值。换句话说，最小值在根节点。
堆广泛应用于优先队列、图算法（如Dijkstra算法）以及排序算法（如堆排序）等场景中。
## 2.
内部排序之堆排序时间复杂度O(nlogn)（实际上比nlogn略小）,空间复杂度O(1)，速度略逊于Sedgewick增量序列的希尔排序1.首先要知道什么是堆: 简单来说 堆就是一颗完全二叉树，如下图这样，通俗的讲除了最后一个有孩子的节点可以有一个左孩子或者有左右两个孩子，其他所有有孩子的节点都必须有左右两个孩子。 完全二叉树在列表里面的存储顺序：tree_list=[1,2,3,4,5,6,7,
[TOC]
参考文章：
Day008_01:数据结构补充
补充下数据结构方面的知识点。
1、列表list
Python中列表是可变的，这是它区别于字符串和元组的最重要的特点，一句话概括即：列表可以修改，而字符串和元组不能。
以下是 Python 中列表的方法：
方法
描述
list.append(x)
把一个元素添加到列表的结尾，相当于 a[len(a):] = [x]。
list.extend(
实现大顶堆的流程是相对直观的，它可以帮助我们高效地管理数据的优先级。在这篇博文中，我将详细说明如何使用 Python 实现大顶堆的过程，涵盖技术原理、架构解析、源码分析、案例分析，并给出相应的图示与代码示例。
### 背景描述
大顶堆是一种完全二叉树，满足每个父节点的值大于或等于其子节点的值。在实际应用中，大顶堆通常用于优先队列的实现，这是处理动态数据时非常重要的一种数据结构。以下是大顶堆的基
# Python 实现 Top K 堆
在数据分析与处理领域，找到一组数据中的前 K 个最大（或最小）元素是一个常见问题。众所周知，使用排序算法虽然可以轻松地找到这 K 个元素，但其时间复杂度通常为 O(n log n)。为了解决这个问题，我们可以使用堆（Heap）数据结构。本文将探讨如何在 Python 中实现 Top K 堆，并给出相应的代码示例。
## 什么是堆？
堆是一种特殊的树形数
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
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# Python 大顶堆的实现教程
大顶堆（Max Heap）是一种完全二叉树，满足每个节点的值都大于或等于其子节点的值。它常用于实现优先队列。本文将带你一步步实现一个大顶堆。
## 实现步骤
以下是实现大顶堆的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------------|----------------------
# 使用 Python 编程实现建堆
堆是一种特殊的树形数据结构，常用于实现优先队列。堆有两种主要类型：最大堆和最小堆。在最大堆中，父节点的键值总是大于或等于其子节点的键值；而在最小堆中，父节点的键值总是小于或等于其子节点的键值。本文将介绍如何使用 Python 来构建一个简单的最大堆。
## 什么是建堆
建堆的过程是将一个无序的数组转换成一个堆。建堆的基本思路是从数组的中间位置开始，自下而
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。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（小顶堆）。 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）大顶堆序列：（96, 83,27
1. 堆堆是完全二叉树的数组形式，由于堆没有指针指向，所以可以利用下标来模拟指向，假设 i 为父节点，那么 2i+1 为左孩子，2i+2 为右孩子。假设 i 为当前节点，那么 (i - 1) / 2 为父节点根据大小排序可分为小根堆和大根堆，小根堆即元素越小越在上方，大根堆则相反。这里注意：元素大小并不是按数组下标来排序的，下图的数字对应数组的坐标堆的应用：堆排序优先级队列快速找最值2. 小根堆实
文章目录4.1 栈实现代码4.2 队列实现代码4.3 双端队列代码实现 在数据结构中，有一批结构被称为容器。一个容器里总包含一组其他类型的数据对象，称之为 元素，支持对这些元素的存储、管理、使用。 一类容器具有相同性质，支持同一组操作，可以被定义为一个抽象数据结构。 最常用的两种容器为 栈 和 队列 栈 和 队列 最常用的实现结构为： 线性表 4.1 栈栈（stack），有些地方称为堆栈
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2024-04-13 12:19:21
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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。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
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2021-07-22 09:20:13
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1. 栈(stack)与堆(heap)都是Java用来在Ram中存放数据的地方。与C++不同，Java自动管理栈和堆，程序员不能直接地设置栈或堆。 2. 栈的优势是，存取速度比堆要快，仅次于直接位于CPU中的寄存器。但缺点是，存在栈中的数据大小与生存期必须是确定的，缺乏灵活性。另外，栈数据可以共享，详见第3点；动态地分配内存大小，生存期也不必事先告诉编译器，Java的垃圾收集器会自动收走这些不再
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2023-08-24 11:17:39
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堆是个什么玩意？能难住我？0：堆与堆排序：一：最小的K个数：二：寻找第K大：
0：堆与堆排序：# 构建大根堆：def heapify(arr, n, i): largest = i l = 2 * i + 1 # left = 2*i + 1 r = 2 * i + 2 # right = 2*i + 2 if l < n and arr[
原创
2022-01-19 13:33:40
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最小堆# -*- coding: utf-8 -*-class BinHeap: def __init__(self): self._h
原创
2022-09-19 10:08:04
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# 实现 Python 中的 Heapify 大根堆
在本文中，我们将一起学习如何在 Python 中实现一个大根堆（Max Heap）算法，并通过 `heapify` 函数将一个无序数组转变成一个大根堆。大根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。
## 一、流程概述
首先，让我们概述一下将一个数组转换为大根堆的流程。以下是每一步的说明，以表格的形式呈现：
| 步骤
Python实现二叉堆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（二叉树）。二叉堆有两种：最大堆和最小堆。最大堆：父结点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值；最小堆：父结点的键值总是小于或等于任何一个子节点的键值。优先队列的二叉堆实现在前面的章节里我们学习了“先...
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2017-11-21 09:45:00
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堆是个什么玩意？能难住我？0：堆与堆排序：一：最小的K个数：二：寻找第K大：三：随时找到数据流的中位数：四：滑动窗口的最大值：0：堆与堆排序：# 构建大根堆：def heapify(arr, n, i): largest = i l = 2 * i + 1 # left = 2*i + 1 r = 2 * i + 2 # right = 2*i + 2 if l < n and arr[i] < arr[l]: # 根节点小于左节点 l
原创
2021-07-30 14:01:01
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【问题描述】假设需要我们在一堆海量数据中找出排名前k的数据；最好的方法是用最小堆排序，直接用前k个数据建立一个小顶堆，然后遍历剩余的数，①如果此数<堆顶元素【说明：比k个数中最小的数还要小】，直接跳过此数，遍历下一个数；②如果此数>堆顶的数，则将此数和堆顶的数交换，然后从堆顶向下调整堆，使其重新满足小顶堆。【说明】堆的存储一般用数组来表示堆，第i个节点的父节点下标为i/2-1;它的左右
