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
堆排序 堆的定义 小根堆：ai<=a2i、ai<=a(2i+1) 大根堆：ai>=a2i、ai>=a(2i+1) 从堆的定义可以看出，堆实质是满足如下性质的完全二叉树；二叉树中任一非叶子结点均小于(大于)它的
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2023-08-23 19:47:58
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堆排序（Heap Sort）堆可以分为两种：大根堆以及小根堆。大根堆指父节点值总是比其子节点值大； 小根堆指父节点值总是比其子节点值小。如下是一个大根堆：每个父节点的值都比其子节点值大。如下是一个小根堆：每个父节点的值都比其子节点值小。一个大根堆，其根节点总是所有节点中最大值； 一个小根堆，其根节点总是所有节点中最小值。例如上面大根堆中99为最大值，小根堆中1为最小值。关于堆排序，关键在于三个
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2023-09-24 06:31:27
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1.堆基础 堆:完全二叉树
或者是近似完全二叉树
大根堆:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值。(从前至后头序) 小根堆:每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值。(从后至前头序)
堆排序要解决的问题： 【1】如何由一个无序序列构建成一个堆。=>堆的调整其实就是从下往上，从右到左的调整。 【2】如果在输出堆顶元素后，调整剩余元素成为一个新的堆
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2023-09-07 15:06:57
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堆：大根堆与小根堆 堆排序是建立在堆基础上的排序方法，首先了解一下什么是堆。 常用的堆一般有两种，大根堆和小根堆。堆可以看做是一棵二叉树，其父节点的值总是大于（大根堆）或者小于（小根堆）子节点的值。举一个例子：
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2023-06-13 21:36:31
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简介堆排序是一种不稳定的排序算法。堆排序的时间复杂度为O(NlogN)。堆排序有两种实现方式。基于递归函数的实现，其额外空间复杂度为O(logN)；非递归实现的额外空间复杂度为O(1)。这里讨论的是非递归的实现方式。堆分为大根堆和小根堆，是完全二叉树。对于完全二叉树中的任意一个节点，若它存在左孩子和右孩子（右孩子如果缺失可以脑补），你都会发现如图一三角形区域所示的微金字塔结构。这里说明一点，全篇的
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2024-07-27 15:41:54
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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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堆(Heap)分为小根堆和大根堆两种，对于一个小根堆，它是具有如下特性的一棵完全二叉树： (1)若树根结点存在左孩子，则根结点的值(或某个域的值)小于等于左孩子结点的值(或某个域的值)； (2)若树根结点存在右孩子，则根结点的值(或某个域的值)小于等于右孩子结点的值(或某
# 如何用Java实现堆排序的小根堆
堆排序是一种基于比较的排序算法，具有较好的性能。在这篇文章中，我们将学习如何使用Java实现一个小根堆（最小堆）并进行堆排序。我们将通过分步骤的方式来解释这个过程，最终实现一个完整的代码。
## 一、算法流程概述
在实现之前，我们首先需要了解一下堆排序的基本步骤。为此，我们可以使用以下表格来展示这些步骤。
| 步骤 |
原创
2024-09-04 04:13:49
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一、什么是堆呢？堆是一个高效的优先级队列，我们可以把堆看做一棵完全二叉树的数组。 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。算法思想及操作（小根堆为例）：将要排序的所有值放到一棵完全二叉树的各个结点中，这时候的二叉树不用具备堆的性质，利用up或者down操作来调整堆。在堆的创建过程中，我们需要加入两个
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2023-10-10 10:23:23
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# 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
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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
（1）是什么？是一种适用于关键字较多的情况下的排序算法，例如在十亿个数中选出前1000个最大值或者最小值 如果在传统的排序算法中（例如冒泡，插入等），我们习惯把目标数据整体进行一次排序，再截取出前1000个最小的或者最大的。 但是我们可以设想一下，从一开始我们目标就只要1000个，那么其实其余九亿九千九百九十九万九千个数据，我们压根不需要知道它们的排序顺序，只需要知道它们都比我们1000个目标数据
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2023-08-25 23:31:48
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小根堆算法实现总体思路数据结构：由于堆是一个完全二叉树，因此可以用一个数组实现，下标为0位置的不用。假设root为当前节点的下标，则其父节点为root/2左子树为root*2右子树为root*2+1核心操作：小根堆内部的两个核心API是上浮swim() 和下沉sink()。上浮就是当前元素比父节点小，需要替代父节点，直到条件不成立。下沉就是当前节点比子节点大，需要替代最小的那个子节点，直到条件不成
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2023-06-21 21:37:12
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目录堆的表示堆排序完整代码引用其他博客大神的介绍:"首先，什么是满？满二叉树？字面意思，满就是全部都有，每个结点都有两个孩子！满二叉树就是整整齐齐一家人，整齐的金字塔形状【靠脑补吧。。】为啥说完全二叉树是满二叉树那边来的？完全二叉树是这样的二叉树：①完全二叉树的倒数第二行及之前的行，都与满二叉树相同。②倒数第一行右半部分可以是空的，也可以是满的，但不能有单个的出现！③倒数第一行左半部分可以是空的，
一：栈先进后出1.栈的应用：算法中的辅助存储结构，临时保存信息供后面操作中使用。函数调用颠倒数组的元素顺序。括号匹配问题递归表达式求值 3+5*4-9 （两个栈 一个存符号一个存数字）2.栈的python实现class Stack(object):
def __init__(self):
self.__list = []
def push(self,i
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2024-10-27 21:52:38
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这样一组数 45 28 49 16 37 82 56 75初始堆后,利用堆排序怎么排,规律是什么? 高人能不能讲述一下初始堆和堆排序的区别是什么呀?首先建立完全二叉树 45 28 49 16 37 82 56 75 从n/2个节点开始选择,第一趟,16比75小,不换.到n/2-1个节点,49和82、56比,445
原创
2023-05-06 17:22:04
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# Python中的大根堆和小根堆
在计算机科学中，堆是一种特殊的树形数据结构，广泛应用于优先队列、图的最短路径算法等场景。堆有两种主要类型：大根堆（Max Heap）和小根堆（Min Heap）。本篇文章将讲解这两种堆的基本概念及其在Python中的实现，并提供相应的代码示例。
## 一、堆的基本概念
堆是一种完全二叉树，其中每个节点的值都大于或等于（在大根堆中）或小于或等于（在小根堆中）
1 堆的概念堆是一棵顺序存储的完全二叉树。其中每个结点的关键字都不大于其孩子结点的关键字，这样的堆称为小根堆。其中每个结点的关键字都不小于其孩子结点的关键字，这样的堆称为大根堆。举例来说，对于n个元素的序列{R0, R1, ... , Rn}当且仅当满足下列关系之一时，称之为堆： (1) Ri <= R2i+1 且 Ri <=
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2023-07-18 21:17:28
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在做https://codeforces.com/contest/1579/problem/D时 思路出了不会写 赛后看b站解说 你就开个优先队列每次取两个top出来--； 我： 这就去学。 struct node{ int id,val; bool operator < (const node t ...
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2021-09-30 00:07:00
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