1.堆介绍堆是非线性的树形的数据结构，有两种堆,最大堆与最小堆。（ heapq库中的堆默认是最小堆）。 最大堆，树种各个父节点的值总是大于或等于任何一个子节点的值。 最小堆，树种各个父节点的值总是小于或等于任何一个子节点的值。我们一般使用二叉堆来实现优先级队列,它的内部调整算法复杂度为logN。堆是一个二叉树，其中最小堆每个父节点的值都小于或等于其所有子节点的值。整个最小堆的最小元素总是位于二叉树
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2023-12-13 21:41:35
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public class SiftUpComparable {
/**
* 构建最小堆代码
* @param index 将要入队的数组的角标
* @param value 将要入队的值
* @param array 数组
*/
public static void siftUpComparable(int index,int
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2023-06-30 18:34:11
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# Python 中的最小堆实现
最小堆（Min-Heap）是一种特殊的完全二叉树，是一种重要的数据结构，其特性是每个节点的值都小于或等于其子节点的值。这使得最小堆在优先队列、图算法（如 Dijkstra 算法）等场景中得到了广泛应用。本文将介绍如何使用 Python 代码实现最小堆，并提供相关的代码示例。
## 最小堆的基本操作
最小堆支持几个基本操作，包括：
1. 插入元素
2. 删除最
堆是非线性的树形的数据结构（完全二叉树），有两种堆，最大堆与最小堆。（ heapq库中的堆默认是最小堆）最大堆，树中各个父节点的值总是大于或等于任何一个子节点的值。最小堆，树中各个父节点的值总是小于或等于任何一个子节点的值。我们一般使用二叉堆来实现优先级队列，它的内部调整算法复杂度为log N \log NlogN。堆是一个二叉树，其中最小堆每个父节点的值都小于或等于其所有子节点的值。整个最小
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2023-10-15 21:50:07
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堆是非线性的树形的数据结构（完全二叉树），有两种堆，最大堆与最小堆。（ heapq库中的堆默认是最小堆）最大堆，树中各个父节点的值总是大于或等于任何一个子节点的值。最小堆，树中各个父节点的值总是小于或等于任何一个子节点的值。我们一般使用二叉堆来实现优先级队列，它的内部调整算法复杂度为。堆是一个二叉树，其中最小堆每个父节点的值都小于或等于其所有子节点的值。整个最小堆的最小元素总是位于二叉树的根节点。
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2023-10-07 13:38:29
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题目说明：堆排序(Heapsort)是指利用堆积树（堆）这种数据结构所设计的一种排序算法，它是选择排序的一种。排序n 个项目要Ο(n log n)次比较。 题目解析：1、堆堆实际上是一棵完全二叉树，在第一个元素的索引为0的情形中满足特性： 性质一：索引为i的左孩子的索引是 (2*i+1);性质二：索引为i的左孩子的索引是 (2*i+2);性质三：索引为i的父结点的索引是 int((i-1
# Java中的最小堆实现
## 引言
最小堆是一种特殊的完全二叉树结构，其中每个节点的值都小于等于其子节点的值。最小堆非常适合用于优先队列的实现。通过Java编程语言，我们可以有效地实现一个最小堆，并且可以利用集合数据结构进行其快速访问。
## 最小堆的性质
在一个最小堆中，根节点是树中最小的元素。以下是最小堆的一些重要性质：
1. 每个节点的值小于等于其子节点的值。
2. 堆总是保持
原创
2024-10-05 05:05:42
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# Java 最小堆实现指南
最小堆是一种特殊的完全二叉树，满足每个节点的值都不大于其子节点的值。这使得最小堆特别适合实现优先队列等数据结构。本文将逐步指导你如何在 Java 中实现一个最小堆，通过简单明了的步骤和代码解释，以及类图和序列图的展示，帮助你更好地理解这个过程。
## 流程概览
为实现一个最小堆，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
【问题描述】Prim算法解决的是带权重的无向图上连接所有顶点的耗费最小的生成树。
【输入形式】在屏幕上输入顶点个数和连接顶点间的边的权矩阵。
【输出形式】顺序输出按照贪心选择得到的各顶点序号，及该顶点的前驱顶点序号，及路径长度。
【样例1输入】
8
0 15 7 0 0 0 0 10
15 0 0 0 0 0 0 0
7 0 0 9 12 5 0 0
0 0 9 0 0 0 0 0
0 0 12
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2023-09-27 12:02:51
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一、 满二叉树 一个深度为k，节点个数为2^k-1的二叉树为满二叉树，即一棵树深度为k，没有空位。 二、完全二叉树 一棵深度为k有n个节点的二叉树，对树中节点按从上至下、从左至右的顺序进行编号，如果编号为i(1<=i<=n)的节点与满二叉树中编号为i的节点的二叉树中位置相同，则这棵树为完全二叉树。满
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2020-08-07 10:04:00
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一、堆树的定义堆树的定义如下：（1）堆树是一颗完全二叉树；（2）堆树中某个节点的值总是不大于或不小于其孩子节点的值；（3）堆树中每个节点的子树都是堆树。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。如下图所示，左边为最大堆，右边为最小堆。二、堆树的操作以最大堆为例进行讲解，最小堆同理。原始数据为a[] = {4
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2023-12-18 17:03:51
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作者： 负雪明烛目录题目描述解题方法栈同时保存当前值和最小值辅助栈同步栈不同步栈日期题目地址：https://leetcode.com/problems/min-stack/description/题目描述Design a stack that supports push, pop, top, and retrieving the minimum element in constant time.
前言好久没写博客了，这篇内容还是很久之前就写好的，现在想想还是把它贴出来吧，也算是贡献一点代码。 另外想直接获取代码的直接拷贝即可，分析过程写的不是很有逻辑性，大家将就着看吧。分析过程最小堆和最大堆结构图如下: 堆需要满足的条件：必须是二叉树，且必须是完全二叉树各个父节点必须大于或小于左右结点， 其中最顶层的根结点必须是最大或者最小的实现这样的堆可以采用list或者数组来实现，将这样的二叉树以层序
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2023-12-27 12:01:34
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先贴代码，再讲述自己的理解 #includeusing namespace std;#define defaultSize 30class MinHeap{private: int *heap; //存储数据 int currentSize; //当前可存入数据的位置 int maxSize; //可存储的数据的个数 voi
原创
2023-01-30 19:17:08
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# 如何在 Python 中实现内置最小堆
在数据处理和算法优化中，堆数据结构常被用来管理优先队列，而最小堆（Min-Heap）是一种特殊的堆结构，其特性在于父节点的值总是小于或等于子节点的值。在 Python 中，我们可以利用 `heapq` 模块来很方便地实现最小堆。本文将通过一个逐步的过程教你如何实现最小堆，并深入分析每一步所需的代码。
## 流程概述
我们先来概述实现最小堆的流程，接
概念性质: 1.堆是一颗完全二叉树，用数组实现。 2.堆中存储数据的数据是局部有序的。最大堆：1.任意一个结点存储的值都大于或等于其任意一个子结点中存储的值。 2.根结点存储着该树所有结点中的最大值。最小堆：1.任意一个结点存储的值都小于或等于其惹你一个子结点存储的值。 2.根结点存储着该树所有结点中的最小值。无论最小堆还是最大堆，任何一个结
= 0;void push(int x){ int i = sz++;
原创
2023-03-04 10:46:57
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最大堆 / 最小堆1、什么是堆？堆（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；堆总是一棵完全二叉树。完全二叉树：若设二叉树的深度为k，除第 k 层外，其它各层 (1～k-1) 的结点数都达到最大个数，第k 层所有的结点都连续集中在最左边，这就是完全二叉树。满二叉树：一棵二叉树的结点要
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2023-11-24 09:29:28
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题目来源：http://dsalgo.openjudge.cn/201409week5/2/最小堆建立题目：实现最小堆两个功能： 1、增加一个元素 2、输出并删除最小堆中的最小的数 输入： 第一行输入一个整数t，代表测试数据的组数。 对于每组测试数据，第一行输入一个整数n，代表操作的次数。 每次操作首先输入一个整数type。 当type=1，增添操作，接着输入一个整数u，代表要插入的元
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2023-12-25 09:17:30
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Dijkstra算法用于解决单源最短路径问题，通过逐个收录顶点来确保已收录顶点的路径长度为最短。 Dijkstra算法的时间复杂度，取决于“V=未收录顶点中dist最小者”的算法。这一步可以用线性查找实现，也可以用最小堆实现。线性查找的算法就不用多说了。最小堆的算法有一个问题：最小堆是以未收录顶点的dist作为key来建立的，但是每一轮循环都会把部分顶点的dis
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2023-12-20 11:01:54
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