一.引言前面写到了 最大堆的实现应用，趁热打铁把最小堆的也搞定，最小堆一定意思上和最大堆的实现相同，这不过“大”的概念变成了“小”，不同认知下，可以理解为两个是同一个事情，最小堆常用于大规模数据下寻找 Top-K 小的数字，与之前相似，先明确最小堆及其实现的相关概念：A. 最小堆，又称小根堆（小顶堆）是指根节点（亦称为小堆顶）的值是堆里所有节点值中的最小者(1) 每个根节点的值都小于其叶
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2024-09-14 11:56:53
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# 如何实现 Java 中的小根堆
在计算机科学中，小根堆（Min Heap）是一种特殊的完全二叉树，其中每个节点的值都小于或等于其子节点的值。小根堆常用于优先级队列的实现。本文将逐步教你如何在 Java 中实现小根堆。以下是实现流程：
## 流程图
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ----------------
原创
2024-09-03 06:14:17
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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
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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堆满足的条件：1，是一颗完全二叉树。2，大根堆：父节点大于各个孩子节点。每个节点都满足这个道理。小根堆同理。parent = （i-1）/2 #i为当前节点
left = 2*i+1
right = 2*i + 2堆可以分为大根堆和小根堆，这里用大根堆的情况来定义操作：(1)大根堆调整(max_heapify)：将堆的末端子节点作调整，使得子节点永远小于父节点。这是核心步骤，在建堆和堆排序都
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2023-08-30 09:56:52
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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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堆是一种数据结构，因为Heapsort而被提出。除了堆排序，“堆”这种数据结构还可以用于优先队列的实现。堆首先是一个完全二叉树：它除了最底层之外，树的每一层的都是满的，且最底层中的节点处于左边，相互之间没有“跳变”；其次，堆有次序属性：每个节点中的数据项都大于或者等于其子女的数据项（如果是记录，则这些记录中的某个关键域必须满足这一属性）。 当然，这是指大顶堆，小顶堆则是父节点比子节点都要小。所谓队
堆的定义是：n个元素的序列{k1,k2,…,kn}，当且仅当满足如下关系时被成为堆 (1)Ki <= k2i 且 ki <= k2i-1 或 (2) Ki >= k2i 且 ki >= k2i-1 (i = 1,2,…[n/2])当满足(1)时，为最小
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
# 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）
堆排序，就像它的名字一样，利用了堆的特性来进行排序。实现堆排序的思路是，把数组构建成一棵二叉树，并随着每次堆的变化更新堆顶的最大/最小值。堆排序的时间复杂度在所有情况下都是 O(nlgn)，它也是一个不稳定的算法。在开始编写堆排序的程序之前，我们首先要了解“堆”的概念。堆是一种数据结构，它是一种特殊的完全二叉树：如果这个堆是一个大顶堆(最大的元素在堆顶)，那么每个节点上的元素都应该比它的子节点上的
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2023-11-03 17:58:29
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堆是一种经过排序的完全二叉树，其中任一非终端节点的数据值均不大于
原创
2023-02-20 16:50:49
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（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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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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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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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
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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# Python中的大根堆（Heapq模块的应用）
在数据结构中，堆（Heap）是一种特殊的树形结构，常用来实现优先队列等功能。Python的内置`heapq`模块提供了对堆的支持，但其默认为小根堆（Min-Heap）。然而，有时我们需要使用大根堆（Max-Heap），即每一个父节点的值都大于等于其子节点的值。本文将为您介绍如何在Python中使用`heapq`模块实现大根堆，并提供代码示例。
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，
# Python 建立大根堆的教程
在计算机科学中，堆是一种特殊的树形数据结构。这篇文章将指导您如何在Python中建立一个大根堆。大根堆的每个父节点的值都大于或等于其子节点的值，因此最大值总是在树的顶端。
## 流程概述
在实现大根堆的过程中，我们将遵循如下步骤：
| 步骤 | 描述 |
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