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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简介堆对于排序算法是一个比较常用的数据结构，下面我就使用Java语言来实现这一算法首先，我们需要知道堆的数据结构的形式，其实就是一个特殊的二叉树。但是这个二叉树有一定的特点，除了是完全二叉树以外，对于最大堆而言，堆顶元素的值是最大的，而且对于堆的每一个子树也是一个小一号的最大堆；同样对于最小堆，性质相反就可以了。我以最大堆为例： 要实现堆的初始化操作，就是先按照给定的元素创建一棵完全二叉树，然后
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
# 大顶堆（Max Heap）与建堆（Heapify）在Java中的实现
大顶堆是一种特殊的完全二叉树，在这棵树中，每个节点的值都大于或等于其子节点的值。由于这个性质，大顶堆的根节点总是树中最大的元素。大顶堆广泛应用于优先队列的实现和排序算法（如堆排序）中。
在Java中，构建大顶堆的过程称为“建堆”（Heapify）。但在实现大顶堆之前，我们需要理解大顶堆的基本操作。
## 大顶堆的基本操
原创
2024-10-25 03:32:41
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一、大顶堆和小顶堆的原理1、大顶堆根结点（亦称为堆顶）的关键字是堆里所有结点关键字中最大者，称为大顶堆。大根堆要求根节点的关键字既大于或等于左子树的关键字值，又大于或等于右子树的关键字值。2、小顶堆根结点（亦称为堆顶）的关键字是堆里所有结点关键字中最小者，称为小顶堆。小根堆要求根节点的关键字既小于或等于左子树的关键字值，又小于或等于右子树的关键字值。3、大顶推和小顶堆的实现public class
Java实现简单的大顶堆今天刷LeetCode的347. 前 K 个高频元素的时候使用到了优先队列，由于对大顶堆掌握不算熟练，于是写了一个简单大顶堆练手:实现代码在最后之前很少使用泛型来写代码,因此实现大顶堆的时候用到了泛型public class MyMaxHeap<E>选择采用数组来模拟大顶堆,则类中的私有属性有://使用数组模拟完全二叉树
private Object [
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2024-05-15 10:43:17
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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】
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2024-01-28 19:25:03
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1. 什么是堆、大顶堆和小顶堆堆是一种非线性结构，可以把堆看作一棵二叉树，也可以看作一个数组，即：堆就是利用完全二叉树的结构来维护的一维数组。堆可以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。
用简单的公式来描述一下堆的定义就是：大顶堆：arr[i] >= arr[2i+1] && arr[i
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2023-06-18 11:15:53
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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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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二叉堆（binary heap）二叉堆是一种特殊的堆，二叉堆是完全二叉树或者是近似完全二叉树。二叉堆满足堆特性：父节点的键值总是保持固定的序关系于任何一个子节点的键值，且每个节点的左子树和右子树都是一个二叉堆。 当父节点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值时为最大堆。 当父节点的键值总是小于或等于任何一个子节点的键值时为最小堆。二叉堆的存储二叉堆一般用数组来表示。如果根节点在数组中
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2024-09-18 13:21:56
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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
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2024-07-14 07:37:33
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# Python中的优先队列：大顶堆的应用
在数据结构和算法中，优先队列是一种非常重要的抽象数据类型。优先队列允许我们以优先级来管理数据，并可以快速获得优先级最高的元素。在Python中，我们可以使用内置的`heapq`模块来实现优先队列，但是默认是小顶堆。若要实现大顶堆，可以借助一些技巧。
在这篇文章中，我们将深入探讨如何在Python中实现大顶堆的优先队列，并通过代码示例、图表等方式帮助您
# 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
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# 构造大顶堆的原理与实现
## 简介
大顶堆（Max Heap）是一种特殊的二叉树结构，其中每个节点的值都大于或等于其子节点的值。在计算机科学中，大顶堆常用于优先队列和排序算法中，例如堆排序和优先级队列。
本文将详细介绍大顶堆的概念、特性以及如何使用Python构造大顶堆。我们将从大顶堆的定义开始，逐步推导出构造大顶堆的算法，并通过代码示例进行演示。
## 大顶堆的定义与性质
大顶堆是
原创
2023-08-14 05:36:22
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# 如何实现 Python 大顶堆（Max Heap）
在计算机科学中，堆是一种特殊的树形数据结构。大顶堆是一种完全二叉树，满足每个节点的值都大于或等于其子节点的值。利用大顶堆，我们可以在 O(log n) 的时间内查找最大元素，并可以在 O(n) 的时间内构建整个堆。本文将详细介绍如何在 Python 中实现大顶堆。
## 流程概述
以下是实现 Python 大顶堆的步骤：
| 步骤 |
# 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
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2024-04-07 04:13:27
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什么是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, 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。每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值，称为小顶堆大顶堆图示小顶堆图示:堆排序的基本介绍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。（排序时一般升
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2024-01-04 07:04:50
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# Python 中的堆化及大顶堆
在计算机科学中，堆是一种特殊的树状数据结构，能够满足特定的顺序性质。在各种类型的堆中，大顶堆（Max Heap）是最常用的一种，它的特性是，任意一个节点的值总是大于或等于其左右孩子节点的值。在 Python 中，堆通常通过 `heapq` 模块实现。虽然 `heapq` 默认提供的是小顶堆（Min Heap），但我们可以通过一些方法实现大顶堆。
## 什么是
上次说了个Huffman编码，这次说说堆排序，先贴Python代码：class MaxHeap:
arrInfo = []
heapSize = 0
def __init__(self):
self.initArr()
def initArr(self):
self.arrInfo = [0]+[4,1
