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
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2023-08-09 14:53:31
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目录 一、堆排序简介1 用数组构建堆时注意事项2 堆排序基本思想及步骤二、大顶堆实现三、小顶堆实现四、 堆排序的递归实现五、堆的上移和下沉六、python中堆heapq模块一、堆排序简介 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
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2023-10-01 00:28:15
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<Python 算法与数据结构视频教程> 学习笔记1.什么是堆数据结构-树介绍了什么是树，以及二叉树的实现。还记得树的三种特殊结构吗？完美二叉树，满二叉树和完全二叉树。这里介绍的堆结构就是一种完全二叉树。堆可分为最大堆和最小堆，区别就是父节点是否大于所有子节点。最大堆的父节点大于它的子节点，而最小堆中子节点大于父节点。看图有个清晰的认识：
2. 堆的表示堆可以使用list实现，就
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2024-02-27 09:54:24
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Heap in python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。在队列中，调度程序反复提取队列中第一个作业并运行，因为实际情况中某些时间较短的任务将等待很长时间才能结束，或者某些不短小，但具有重要性的作业，同样应当具有优先权。堆即为解决此类问题设计的一种数据结构。逻辑定义：n个元素序列{k1,k2...ki...kn},当且仅当满足下
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2024-08-22 13:13:50
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堆是一种数据结构，它是一棵完全二叉树，且某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值；根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。根据完全二叉树的性质，若将堆中的数据至顶向下，从左向右的存在一个一维数组里面，则父节点的位置索引总是该节点位置索引减1再除2取整的结果，如下图所示。 若直接将一组数如 [8,5,2,9,3,7,1,4,6] 放入上图所示的二叉树（如下图）
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2023-08-18 22:25:06
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一、堆的理解 1、堆是在程序运行时，而不是在程序编译时，请求操作系统分配给自己某个大小的内存空间。即动态分配内存，对其访问和对一般内存的访问没有区别。 2、堆是指程序运行时申请的动态内存，而栈只是指一种使用堆的方法(即先进后出)。栈是先进后出的，但是于堆而言却没有这个特性，两者都是存放临时数据的地方
原创
2022-06-17 17:56:16
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堆是完全二叉树子树是不相交的 度 节点拥有子树的个数满二叉树：每个节点上都有子节点（除了叶子节点） 完全二叉树：叶子结点在倒数第一层和第二层，最下层的叶子结点集中在树的左部，在右边的话，左子树不能为空 二叉搜索树：左边子节点小于父节点，右边子节点大于父节点 堆：也叫队列，在堆尾插入，在堆头取出 最大堆：最上边比下边的两个数都大，所有的节点都满足这个
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2024-06-07 21:27:35
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参考：https://www.jianshu.com/p/801318c77ab5 import heapq # python里只有最小堆，如果要用最大堆，每个元素*-1后加入最小堆，然后堆顶元素再*-1即可 # 1，两种方式创建堆 # （1）使用一个空列表，然后使用heapq.heappush() ...
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2021-07-29 11:41:00
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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
【百尺竿头,更进一步学Python】基础知识普及——堆（Heap）和栈（Stack）内存中的堆栈和数据结构堆栈不是一个概念程序内存布局场景下，堆与栈表示的是两种内存管理方式，是真实存在的物理区数据结构场景下，堆与栈表示两种常用的数据结构，是抽象的数据存储结构内存空间在逻辑上分为三部分代码区、静态数据区和动态数据区动态数据区又分为栈区和堆区代码区存储方法体的二进制代码高级调度（作业调度）、中级调度（
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2023-09-04 21:30:14
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Python数据结构与算法 4.栈与队列栈栈（stack），有些地方称为堆栈，是一种容器，是用来保存线性数据的，可存入数据元素、访问元素、删除元素，它的特点在于只能允许在容器的一端（称为栈顶端指标，top）进行加入数据（push）和输出数据（pop）的运算。没有了位置概念，保证任何时候可以访问、删除的元素都是此前最后存入的那个元素，确定了一种默认的访问顺序。当线性表（顺序表、链表）变为只能从一端操
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2023-08-24 15:25:59
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该模块提供了堆排序算法的实现。堆是二叉树，最大堆中父节点大于或等于两个子节点，最小堆父节点小于或等于两个子节点。 创建堆 heapq有两种方式创建堆， 一种是使用一个空列表，然后使用heapq.heappush()函数把值加入堆中，另外一种就是使用heap.heapify(list)转换列表成为堆结
原创
2022-05-13 10:11:29
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# 使用Python中的堆解决一个具体的问题
## 简介
堆是一种特殊的数据结构，它可以高效地进行插入和删除操作，并且可以快速找到最大或最小的元素。在Python中，我们可以使用heapq模块来创建和操作堆。
本文将介绍如何使用Python中的堆来解决一个具体的问题：寻找一组整数中的第K个最大元素。我们将从问题定义开始，然后详细介绍堆的创建和使用过程，最后给出完整的代码示例。
## 问题定义
原创
2023-09-17 11:33:13
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一、基本思想先开始堆排序算法之前我们先来了解下什么是堆？ 堆分为两种：大顶堆和小顶堆，两者的差别主要在于排序方式。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；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。如下图： 大顶堆的存储结构为：{19,16,15,9,8,1}小顶堆的存储结构为：{1,8,9,15,16,19}我举的是两个有序的例子，当
java堆与方法区，两者都是线程共享的。1.java堆对于java应用程序来说，java堆是java虚拟机所管理中内存最大的一块。java堆是被所有线程（可以理解成一个独立运行代码的空间）共享的我一个区域，在java虚拟机启动时创建。java几乎所有的实例对象都存储在java堆中。这里为什么不说所有对象都存放到对中呢？因为现在出现一些即时编译技术的进步，例如逃逸技术，栈上分配、标量替换优化等手段已
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2023-08-10 09:18:01
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一、栈栈（stack）又名堆栈，它是一种运算受限的线性表。限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表。 栈的主要操作：
push()，将新的元素压入栈顶，同时栈顶上升。
pop()，将新的元素弹出栈顶，同时栈顶下降。
empty()，栈是否为空。
peek()，返回栈顶元素。python通常实现栈只需要list就可以，list.append(val), list.pop()、list[-1]支持操作：
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2024-03-04 22:58:43
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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）
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。堆的优势是可以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
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2023-09-20 13:40:41
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在上一篇文章中，我详细介绍了代码对主内存的访问方式的含义。
从那时起，我对使用Java可以做什么以实现更可预测的内存布局有很多疑问。
有些模式可以使用数组支持的结构来应用，我将在另一篇文章中讨论。
这篇文章将探讨如何模拟Java中非常缺少的功能-与C提供的功能类似的结构数组。
结构在堆栈和堆上都非常有用。 据我所知，不可能在Java堆栈上模拟此功能。 无法在堆
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2024-07-16 14:59:40
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