什么是堆？堆是一种非线性结构，可以把堆看作一个数组，也可以被看作一个完全二叉树，通俗来讲堆其实就是利用完全二叉树的结构来维护的一维数组但堆并不一定是完全二叉树按照堆的特点可以把堆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使用堆的原因？如果仅仅是需要得到一个有序的序列，使用排序就可以很快完成，并不需要去组织一个新的数据结
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2023-12-09 15:58:50
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堆的概念：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。以百度的一个面试题为例： 序列{9,12,17,30,50,20,60,65,4,19}构造为堆后，堆所对应的的中序遍历序列可能为A、65,12,30,50,9,19,20,4,,17,60B、65,12,30,9,50,19,4,20,17,60C、65,9,30,12,19,50,4,20,17,60D、65,1
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2023-06-01 13:44:05
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堆排序是一种树形选择排序，是对直接选择排序的有效改进。一.基本思想堆的定义如下：具有n个元素的序列（k1,k2,…,kn),当且仅当满足 时称之为堆。由堆的定义可以看出，堆顶元素（即第一个元素）必为最小项或最大项，相应的堆称为小顶堆或大顶堆。 若以一维数组存储一个堆，则堆对应一棵完全二叉树，且所有非叶结点的值均不大于(或不小于)其子女的值，根结点（堆顶元素）的值是最小(或最大)的。如： （a
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2023-08-11 19:50:31
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文章目录堆排序前言实现步骤代码实现 堆排序前言堆排序（HeapSort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似于完全二叉树的结构，同时满足子节点的键值总是小于（或者大于）其父节点。每个节点的值都大于或者等于其左右子节点的值，称为大顶堆；或者每个节点的值都小于或者等于其左右子节点的值，称为小顶堆。对堆中的节点按层进行编号，将这种逻辑结构映射到数组如下图所示：该数组从逻辑上讲就是
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2023-08-12 12:30:58
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堆的概念堆是一棵完全二叉树，一般使用数组来存储。通俗来讲堆其实就是利用数组来维护一个完全二叉树。按照堆的特点可以把堆分为大顶堆和小顶堆大顶堆：堆的每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值小顶堆：堆的每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值根据堆的概念（利用数组维护的完全二叉树），可以推导出： 假设 节点A 在数组 tree 的索引为 i 则（1）A节点的左节点索引：leftIdx = (i+1
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2023-08-19 22:09:57
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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。根据根结点是否是最大值还是最小值和子结点的键值是否小于还是大于它的父结点可分为两种堆，如下： 1.大顶堆：每个结点的键值都小于它的父结点； 2.小顶堆：每个结点的键值都大于它的父节点；堆排序基本思想： 1.将数组排
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2023-10-18 21:27:15
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首先看一下堆的定义：对于n个元素的序列{k1,k2,k3,……,kn}，当且仅当满足下列关系时，称之为堆：K(i) <= K(2*i) && K(i) <= K(2*i+1) 此时的堆为小顶堆K(i) >= K(2*i) && K(i) >= K(2*i+1) 此
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2023-08-16 11:49:27
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一、heapq库简介heapq 库是Python标准库之一，提供了构建小顶堆的方法和一些对小顶堆的基本操作方法(如入堆，出堆等)，可以用于实现堆排序算法。堆是一种基本的数据结构，堆的结构是一棵完全二叉树，并且满足堆积的性质：每个节点(叶节点除外)的值都大于等于(或都小于等于)它的子节点。堆结构分为大顶堆和小顶堆，在heapq中使用的是小顶堆：1. 大顶堆：每个节点(叶节点除外)的值都大于等于其子节
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2024-04-29 13:07:05
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堆排序基本介绍1、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。2、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。3、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4、大顶堆举例说明5、小顶堆举例说
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2023-12-21 02:08:10
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Java中PriorityQueue实现堆操作1 堆概念 堆是一种数据结构，实质是利用完全二叉树结构来维护的一维数组，按照堆的特点可以把堆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。2 Java中的堆 Java中堆使用优先队列（PriorityQueue）实现堆。默认采用升序排序。优先队列中的元素可以按照任意的顺序插入
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2023-07-18 21:38:30
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# Java小顶堆
## 简介
在计算机科学中，堆是一种特殊的树状数据结构，它满足堆属性：对于每个节点`i`，其父节点的值小于等于`i`的值。小顶堆就是堆的一种实现方式，其中父节点的值小于等于其子节点的值，因此堆顶元素是最小的。
Java提供了`PriorityQueue`类来实现小顶堆。`PriorityQueue`是一个基于优先级的队列，它使用堆来实现。
## 创建小顶堆
在Java
原创
2023-07-26 08:38:24
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本篇介绍另一种排序算法——堆排序 文章目录堆的定义与分类堆排序基本思路图解堆排序过程完整代码片段 堆的定义与分类在了解堆排序之前必须了解堆排序的定义，如下： 堆是具有以下性质的完全二叉树：1.每个节点的值都大于或者等于其左右孩子节点的值称为大顶堆2.每个节点的值都小于或者等于其左右孩子节点的值称为小顶堆大顶堆示意图：大顶堆特点： 我们将这个二叉树映射到一个数组即int[] arr = {34,17
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2023-12-15 10:54:18
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# 理解小顶堆 (Min-Heap) 在 Java 中的实现
小顶堆是一种特殊的树形数据结构，每个父节点的值都小于或等于其子节点的值。小顶堆通常用于优先队列的实现和排序算法中。本篇文章将带你理解如何在 Java 中实现小顶堆。我们将通过步骤详解、代码实现以及相应的解释，帮助你掌握这项技能。
## 小顶堆实现流程
在实现小顶堆之前，我们先来理清思路。以下是实现小顶堆的基本步骤：
| 步骤
什么是优先级队列?优先级队列是队列的一个变种,队列是一个先进先出的结构,在头部出队元素在尾部入队元素,优先级队列顾名思义就是给每个元素具备了优先级,优先级决定了元素在队列中的存储位置,优先级越高的越靠前越先出队小顶堆又是什么?小顶堆是堆结构的一个分支,堆分为大顶堆和小顶堆,一般数组实现就是由一个序列组成的二叉树,每个叶子节点都比子节点要大/小,最小值/最大值就是头部元素,所以堆很适合获取最值堆的常
## 实现 Java 大顶堆小顶堆
### 1. 简介
在 Java 中，可以使用 PriorityQueue 类来实现大顶堆和小顶堆。PriorityQueue 是一个基于优先级的队列，它的元素按照某种优先级顺序进行排序。默认情况下，PriorityQueue 是一个小顶堆，即最小的元素位于队列的头部。可以通过自定义 Comparator 来实现大顶堆。
### 2. 实现步骤
下面是实
原创
2024-01-24 10:01:52
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概念大顶堆：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按层编号 大顶堆：arr[i] >= arr[2i+1] && arr[i] >= arr[2i+2] 小顶堆：arr[i] <= arr[2i+1] && arr[i] <= arr[2i+2] 思路堆排序：
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2024-01-30 05:33:28
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【一】简介最小堆是一棵完全二叉树，非叶子结点的值不大于左孩子和右孩子的值。本文以图解的方式，说明最小堆的构建、插入、删除的过程。搞懂最小堆的相应知识后，最大堆与此类似。最小堆示例： 【二】最小堆的操作最小堆的构建： 初始数组为：9,3,7,6,5,1,10,2  
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2023-09-03 13:54:21
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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大顶堆为例，先
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2024-01-29 00:34:23
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# Java小顶堆原理及代码示例
## 引言
在计算机科学中，堆是一种常用的数据结构，用于存储和操作一组元素。堆可以被看作是一个完全二叉树，其中每个节点的值都小于或等于其子节点的值。小顶堆是一种特殊的堆，其中每个节点的值都小于或等于其子节点的值。
在本文中，我们将探讨Java小顶堆的原理，并提供代码示例来演示如何实现和使用小顶堆。
## 小顶堆原理
### 定义
小顶堆是一种特殊的堆，它满
原创
2023-09-15 20:54:32
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### Java生成小顶堆的简单指南
在这一篇文章中，我们将会学习如何在Java中实现一个小顶堆（Min Heap）。小顶堆是一个完全二叉树，其中每个节点的值都小于或等于其子节点的值。我们将循序渐进地讲解实现过程，并附上必要的代码和注释。
#### 流程概述
**步骤** | **描述**
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1. 创建一个类 `MinHeap` | 用于定义小顶堆的主
