堆的实现--本文主要以小堆为例，实现小堆的建立及Push、Pop
原创
2016-05-10 17:58:24
514阅读
int heap[maxn], sz = 0; void push(int x) { int i = sz++; //自己节点的编号 while (i > 0){ int p = (i - 1) / 2; //父亲节点的编号 if (heap[p] <= x) //假设已经没有大小颠倒则退出 bre
转载
2017-08-18 17:14:00
43阅读
2评论
堆的实现借助了库函数vector，对于堆分为大堆与小堆，大堆是指根元素大于左右子树元素，反之，则为小树。以大堆的建立为例子，利用一个数组以及数组的下表表示堆所对应的节点的序号，首先，以数组的最末一个元素，相对应堆的叶节点，计算出叶节点的根节点，然后，以此根节点为例，将这个子树生成大堆，再找出下个根节点，以此类推，直到找到最终的根节点位置，相应的代码如下：同时，本例利用了仿函数，同时，也能够生成小堆
原创
2016-05-08 15:01:59
340阅读
1. 堆的结构堆就是像下图后-一个节点。然后不断向下交换直...
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；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收走这些不再
堆排序一、基本思路二、算法分析三、代码实现 一、基本思路堆排序（英语：Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。基本思路：‘将待排元素构造成一个大顶堆，此时整个序列的最大值是堆顶的根节点，将其与末尾元素进行交换，此时末尾就为最大值，然后将剩余n-1个元素重新构造成一个堆，这
1、堆是一种特殊的二叉树堆总是一颗完全二叉树（即除最底层外，其它层节点都被元素填满，且最底层从左向右尽可能填满结点）2、分为最大堆和最小堆，最大堆中某结点的值总是不大于其父节点的值，最小堆中某结点的值总是不小于其父节点的值3、堆的实现： 用数组实现 构造二叉树 ArrayList<Integer> array=
这里用数组实现一个堆排序，其他排序算法可见我的其他博文。第一个类：Heap.java，建立大顶堆，即堆顶的元素每次都是堆中最大的数。import java.util.ArrayList;
/**
* 用数组实现一个大顶堆,小顶堆类似
* 时间复杂度：O(nlogn)
* 空间复杂度比归并排序要好
* @param <E>
*/
public class Heap<E
堆比搜索二叉树有更弱的条件。 当前节点 下标 x 父亲节点：（x-1）/2左边节点：2X
原创
2012-10-08 15:56:11
33阅读
实现上一篇博客(http://blog.csdn.net/buleriver/article/details/38469977)说的D堆。假设把mD设置成2。D堆就退化成二叉堆，也就是说。二叉堆是D堆的一种情况。 public class DHeap { public static final in
转载
2017-07-20 16:08:00
97阅读
2评论
堆的判空
堆的判空，即判断堆结构体中的size变量是否为0。
//堆的判空
bool HeapEmpty(HP* php)
{
assert(php);
return php->size == 0;//判断堆中数据是否为0
}
打印堆
将堆按照物理结构进行打印，即按照数组下标打印。
//按照物理结构进行打印，即按照数组下标打印
void HeapPrint(HP* php)
{
as
左式堆是堆的一种，但是左式堆是建立在一个具有堆序性的二叉树上而不是二叉堆左式堆和二叉堆的共同点：左式堆长（NPL）左式堆的零...
原创
2022-07-29 10:56:11
203阅读
（数据结构）堆、二叉堆（java实现）1.堆是一种完全二叉树：2.在堆中有两个重要的公式：已知parent下标，left=2parent+1,right=2parent+2. 已知child的下标（不分左右） parent=(child-1)/2;3.堆 逻辑上是一种完全二叉树 物理上是一个数组4.满足任意位置的值>=它的左右孩子的值 大堆反之 满足任意位置的值<=它的左右孩子的值 小
目录一.什么是堆1.基本介绍2.堆的实现方式二.最大堆的实现1.最大堆2.思路分析0.基础操作1.添加+上浮操作2.删除+下沉操作3.将数组堆化操作2.代码实现三.堆排序1.什么是堆排序2.思路分析3.代码实现一.什么是堆1.基本介绍堆是一种数据结构，通常被描述为一棵完全二叉树，其中每个节点都满足堆属性。堆有两种类型：最大堆(大顶堆)和最小堆(小顶堆)。在最大堆中，父节点的值大于或等于其子节点的值
像二叉堆那样，左式堆(leftist heap)也具有结构特性和有序性。左式堆也是二叉树。但左式堆不是理想平衡的，趋向于偏左。零路径长(null path length,NPL)Npl(X)定义为从X到一个没有两个儿子的节点的最短路径长。因此，具有0个或1个儿子的节点的Npl为0，而Npl(NULL)=-1。任一节点的零路径长比它的诸儿子节点的零路径长的最小值多1.左式堆的性质：对于堆中的每一个节
转载
精选
2015-08-21 16:12:04
1123阅读
一、堆排序和堆相关概念描述 堆排序是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆的性质：即子结点的值总是小于(或者大于)它的父节点，若子结点的值总是小于它的父节点这堆叫大顶堆，子结点的值总是大于它的父节点这种堆叫小顶堆。若二叉树的深度为h，除第 h 层外，其它各层 (1~h-1) 的结点数都达到最大个数，第 h 层所有的结点都连续集中在最左边，这就是完全二
这篇博客我会尽我自己的所能讲解堆，同时详细的解释堆中重要的向下和向上调整算法，以及推排序的两种实现方法，和堆的TOPK问题。堆是什么我们之前已经介绍过了树，而堆就是一种完全二叉树。这里我放一张二叉树的图下面我来解释一下满二叉树，和完全二叉树的区别：满二叉树是指除了叶子节点外，每个节点都有两个子节点，且所有叶子节点都在树的同一层次上。换句话说，满二叉树是一颗高度为h，且具有2^(h+1)-1个节点的
堆数据结构是一种数组对象，它可以被视为一棵完全二叉树结构。堆结构的二叉树存储：大堆：每个父节点的都大于孩子节点；小堆：每个父节点的都小于孩子节点。建堆：由于堆被视为完全二叉树，故在h-1层找到第一个（从后往前找）非叶子结点，进行堆的下调建大堆时，从下往上依次判断并调整堆，使该结点的左右子树都满足大堆建小堆时，从下往上依次判断并调整堆，使该结点的左右子树都满足小堆可见大堆的建立与小堆的建立方式类似，
原创
2016-04-27 23:01:16
4270阅读
