目录堆简介：存储方式实现一个堆(代码)：思想延深：堆化思想堆的应用：优先级队列JDK中优先级队列堆的应用：Top K问题做此类题的套路：堆的应用：堆排序堆简介： 1.
堆逻辑上是一棵完全二叉树 2.
堆物理上是保存在数组中 3.
满足任意结点的值都大于其子树中结点的值，叫做最大堆；反之，则是最小堆 4.堆有很多存储形式，二叉堆只是其中一种；二叉堆首先是一颗完全二叉树(结构上
转载
2024-10-25 11:14:26
67阅读
一、何为堆 堆(Heap)是一类特殊的数据结构，是最高效的优先级队列。堆通常是一个可以被看做一棵完全二叉树的数组对象。通常分为大顶堆（降序数组）和小顶堆（升序数组）二、实现方法及基本操作1.如何定义 STL中堆可以用优先队列实现（使用时要加头文件），即 priority_queue<typename> name; 其默认为大顶堆，其大小顶堆的展开书写方式为 pr
# 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
# Python heapq小顶堆详解
在Python中，heapq是一个优先队列算法的实现，它可以用来创建一个小顶堆。小顶堆是一种特殊的二叉树结构，其中每个父节点的值都小于或等于其子节点的值。这种数据结构常用于解决一些需要按照特定顺序访问元素的问题，比如实现Dijkstra算法、Prim算法等。
## 小顶堆的特点
小顶堆是一种完全二叉树，通常用数组来实现。在小顶堆中，根节点的值最小，每个
原创
2024-05-29 05:31:15
85阅读
# 如何使用 Python 的 Heapq 实现小顶堆
小顶堆（Min Heap）是一种特殊的完全二叉树，树中任意节点的值总是小于或等于其子节点的值。Python 的 `heapq` 模块提供了一个堆算法的实现，我们可以使用它来方便地构建小顶堆。接下来，我将向你介绍如何使用 Python 的 `heapq` 模块实现小顶堆的过程、代码示例以及每一步具体的解释。
## 实现步骤
| 步骤 |
原创
2024-09-18 06:22:37
96阅读
堆排序的时间复杂度，最好，最差，平均都是O(nlogn)，空间复杂度O(1)，是不稳定的排序 堆（或二叉堆），类似于完全二叉树，除叶子节点外，每个节点均拥有左子树和右子树，同时左子树和右子树也是堆。小顶堆：父节点的值 <= 左右孩子节点的值大顶堆：父节点的值 >= 左右孩子节点的值 堆的存储： 用一个数组存储堆就可以了，如【19, 17, 20, 18, 16, 21】
转载
2024-01-28 19:25:03
47阅读
## 实现 Java 大顶堆小顶堆
### 1. 简介
在 Java 中，可以使用 PriorityQueue 类来实现大顶堆和小顶堆。PriorityQueue 是一个基于优先级的队列，它的元素按照某种优先级顺序进行排序。默认情况下，PriorityQueue 是一个小顶堆，即最小的元素位于队列的头部。可以通过自定义 Comparator 来实现大顶堆。
### 2. 实现步骤
下面是实
原创
2024-01-24 10:01:52
279阅读
什么是优先级队列?优先级队列是队列的一个变种,队列是一个先进先出的结构,在头部出队元素在尾部入队元素,优先级队列顾名思义就是给每个元素具备了优先级,优先级决定了元素在队列中的存储位置,优先级越高的越靠前越先出队小顶堆又是什么?小顶堆是堆结构的一个分支,堆分为大顶堆和小顶堆,一般数组实现就是由一个序列组成的二叉树,每个叶子节点都比子节点要大/小,最小值/最大值就是头部元素,所以堆很适合获取最值堆的常
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
转载
2024-06-26 10:17:43
69阅读
# 如何实现python heapq大顶堆
## 1. 流程概述
为了教会小白如何实现"python heapq大顶堆"，我们将按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入heapq模块 |
| 步骤2 | 创建一个空的堆列表 |
| 步骤3 | 将要插入堆中的元素转换为负数 |
| 步骤4 | 使用heappush将元素添加到堆中 |
| 步
原创
2023-11-24 13:33:21
158阅读
大顶堆小顶堆笔记堆是一颗完全二叉树堆分为两类：
1、最大堆（大顶堆）：堆的每个父节点都大于其孩子节点；
2、最小堆（小顶堆）：堆的每个父节点都小于其孩子节点；堆的存储：
一般都用数组来表示堆，i结点的父结点下标就为(i – 1) / 2。它的左右子结点下标分别为2 * i + 1和2 * i + 2，i从0开始堆排序：
堆的第一个元素要么是最大值（大顶堆），要么是最小值（小顶堆），这样在排序的时候
堆排序的思路堆排序是采用堆这种数据结构来得到的一种排序算法，其中堆是一种完全二叉树，且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子结点的值；小顶堆：每个结点的值都小于或等于其左右子结点的值。在利用堆排序进行排序时，升序一般采用大顶堆，降序采用小顶堆。 接下来以升序为例，讲一下堆排序的思路： 1、将待排序的序列(含n个数)构造成一个大顶堆； 2、构造之后，大顶堆的根结点就是整个序列的
堆排序利用的完全二叉树这种数据结构所设计的一种算法，不过也是选择排序的一种。堆实质上是满足如下性质的完全二叉树：k[i]<=k[2*i]&&k[i]<=k[2*i+1]或者k[i]>=k[2*i]&&k[i]>=k[2*i+1]，树中任一非叶子结点的关键字均不大于（或不小于）其左右孩子（若存在）结点的关键字。 堆分大顶堆
转载
2023-07-12 10:15:43
201阅读
树 http://blog.csdn
原创
2022-12-28 15:02:05
395阅读
堆是java核心基础中的重要内容，同时也是算法中的重要内容，幸运的是堆相关的算法一般说清楚解决方法就行了，不需要手写。原因是如果自己构造堆，一小时也写不完，如果调用java自带的，很多时候我们也不记得该怎么用，因此面试官一般不会难为人。1、堆的概念堆的概念堆是将一组数据按照完全二叉树的存储顺序，将数据存储在一个一维数组中的结构。 堆有两种结构，一种称为大顶堆，一种称为小顶堆，如下图。 小顶堆：任意
转载
2024-07-11 20:38:41
259阅读
什么是堆堆首先是一个完全二叉树，堆分为大顶堆和小顶堆；大顶堆 :
每个节点的值大于或等于其左右孩子节点的值，称为大顶堆。小顶堆同理就是每个节点的值小于或等于其左右孩子节点的值。注意:
每个节点的左右孩子节点的大小关系并没有限定。大顶堆举例如图：首先其为一个完全二叉树，且其每个节点的值都大于或者等于其左右孩子节点的值。
完全二叉树从上到下，从左到右依次编号，就可以将其进行顺序存储，我们从根节点开始，
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
转载
2024-01-29 00:34:23
40阅读
什么是堆堆是一种完全二叉树，有最大堆和最小堆两种1.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 2.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关于堆的操作堆提供了很有限的几个操作:1.插入新的值。插入比较麻烦的就是需要维持堆的特性。需要sift-up操
转载
2023-09-21 01:31:27
198阅读
堆排序基本介绍（1）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。（2）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，称为大顶堆。(注意: 没有要求结点的左孩子的值和右孩子的值的大小关系)② 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。（3）一般升序采用大顶堆，
