【问题描述】假设需要我们在一海量数据中找出排名前k数据;最好方法是用最小堆排序,直接用前k个数据建立一个,然后遍历剩余数,①如果此数<元素【说明:比k个数中最小数还要】,直接跳过此数,遍历下一个数;②如果此数>数,则将此数和数交换,然后从向下调整堆,使其重新满足。【说明】存储一般用数组来表示,第i个节点父节点下标为i/2-1;它左右
堆排序是一种树形选择排序,是对直接选择排序有效改进。基本思想:定义如下:具有n个元素序列(k1,k2,...,kn),当且仅当满足时称之为。由定义可以看出,元素(即第一个元素)必为最小项()。 若以一维数组存储一个,则对应一棵完全二叉树,且所有非叶结点值均不大于(或不小于)其子女值,根结点(元素)值是最小(或最大)。如:(a)大顶序列:(96, 83,27
int heap[MAX_N],int sz=0; void push(int x) { int i=sz++; while(i>0) { int p=(i-1)/2;//得到父节点 if(heap[p]=x) break; heap[a]=x; i=a; } heap[i]=x; ...
转载 2017-02-01 14:14:00
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在处理数据时,最常用交互模式之一是“”。它是一种特别高效数据结构,能够在有序排列或优先级调度等场景中发挥重要作用。接下来,我将分享如何在 Python实现和应用过程。 ## 环境准备 首先,确保你 Python 环境已设置好。我们需要以下一些前置依赖: - Python 3.x - `heapq` 模块(自带于 Python,无需额外安装) 下面是环境搭建时间甘特
原创 5月前
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是一种常见数据结构,它是一棵完全二叉树,满足每个父节点值都小于或等于其子节点值。在Java中,实现可以使用数组来表示,其中每个元素索引位置与二叉树节点位置相对应。在本文中,我将为你介绍如何实现。 ## 实现流程 首先,我们来看一下实现流程。下面是一个展示了该流程表格: | 步骤 | 描述 | |---|---| | 1 | 创建一个空数组,用于
原创 2024-01-06 05:05:17
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目录:概念结构堆排序步骤大顶代码、代码实际应用及实例代码删除图解代码、插入代码插入图解时间复杂度分析1、百度-》概念:堆排序(Heapsort)是指利用这种数据结构所设计一种排序算法,它是选择排序一种。可以利用数组特点快速定位指定索引元素。分为大顶,是完全二叉树。(任何一个子节点都小于父节点,左右无必须顺序。就是左边不一定比右边)。  &n
# Java实现 ## 引言 本文将向你介绍如何使用Java实现是一种常见数据结构,用于快速获取最小元素。在实际开发中,掌握实现方法对于解决一些特定问题非常有帮助。本文将以详细步骤来指导你完成实现。 ## 流程图 ```mermaid flowchart TD subgraph 实现流程 A(初始化) B(插
原创 2023-12-04 08:27:06
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【一】简介最小堆是一棵完全二叉树,非叶子结点值不大于左孩子和右孩子值。本文以图解方式,说明最小堆构建、插入、删除过程。搞懂最小堆相应知识后,最大堆与此类似。最小堆示例: 【二】最小堆操作最小堆构建:       初始数组为:9,3,7,6,5,1,10,2    &nbsp
概念:中某个节点值总是不大于或不小于其父节点值;总是一棵完全二叉树。以百度一个面试题为例:  序列{9,12,17,30,50,20,60,65,4,19}构造为后,所对应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
转载 2023-06-01 13:44:05
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最小算法题,package code /* 最大堆进行升序排序基本思想: ① 初始化:将数列a[1...n]构造成最大堆。 ② 交换数据:将a[1]和a[n]交换,使a[n]是a[1...n]中最大值;然后将a[1...n-1]重新调整为最大堆。 接着,将a[1]和a[n-1]交换,使a[n-1]是a[1...n-1]中最大值;然后将a[1...n-2]重新调整为最大值。 依次类推
堆排序是一种树形选择排序,是对直接选择排序有效改进。一.基本思想定义如下:具有n个元素序列(k1,k2,…,kn),当且仅当满足 时称之为。由定义可以看出,元素(即第一个元素)必为最小项或最大项,相应称为或大顶。 若以一维数组存储一个,则对应一棵完全二叉树,且所有非叶结点值均不大于(或不小于)其子女值,根结点(元素)值是最小(或最大)。如: (a
转载 2023-08-11 19:50:31
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堆排序1. 概念是具有以下性质完全二叉树:每个节点都大于或等于其做孩子节点值,成为大顶。每个节点值都小于或等于左右孩子节点值,称为。举例来说,对于n个元素序列{R0, R1, … , Rn}当且仅当满足下列关系之一时,称之为:(1) Ri <= R2i+1 Ri <= R2i+2 ()(2) Ri >= R2i+1 且 Ri >= R2i+2
# 与大顶 Java 实现 在计算机科学中,是一种特殊树形数据结构,分为大顶。大顶特性是父节点值总是大于或等于其子节点值,而特性则相反,父节点值总是小于或等于子节点值。 在本文中,我们将学习如何用Java实现和大顶。我们将分步进行,每一步都包含代码示例和详细解释,最后形成完整实现。 ## 实现步骤 下面是实现和大顶流程图:
原创 2024-09-04 04:30:50
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# 如何实现Python大顶 ## 概述 作为一名经验丰富开发者,你需要教导一位刚入行小白如何在Python实现大顶。本文将通过详细步骤和示例代码来指导他完成这项任务。 ## 流程图 ```mermaid flowchart TD start[开始] step1[导入heapq库] step2[创建一个空列表] step3[将列表
原创 2024-04-07 04:13:27
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Python中,和大顶是非常重要数据结构,常用于优先队列、图算法、排序等场景。特性是元素最小,而大顶则是元素最大。这两种结构在实现和应用上有着显著差异,本文将围绕这两种比较进行深入探讨,帮助大家更好地理解它们使用场景和技术实现。 ### 背景定位 在计算机科学发展历程中,数据结构演进是一个关键主题。从最早数组和链表,到后来树、图,再到今天广泛使用
1、认识大顶(1)大顶:每个节点值都大于或等于其子节点值,在堆排序算法中用于升序排列。(2):每个节点值都小于或等于其子节点值,在堆排序算法中用于降序排列。2、基本思想:先把数组构造成一个大顶(父亲节点大于其子节点),然后把(数组最大值,数组第一个元素)和数组最后一个元素交换,这样就把最大值放到了数组最后边。把数组长度n-1,再进行构造,把剩余第二大值放到
转载 2023-11-13 15:38:15
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堆排序利用完全二叉树这种数据结构所设计一种算法,不过也是选择排序一种。实质上是满足如下性质完全二叉树:k[i]<=k[2*i]&&k[i]<=k[2*i+1]或者k[i]>=k[2*i]&&k[i]>=k[2*i+1],树中任一非叶子结点关键字均不大于(或不小于)其左右孩子(若存在)结点关键字。  分大顶
转载 2023-07-12 10:15:43
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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)是指利用这种数据结构所设计一种排序算法。堆积是一个近似于完全二叉树结构,同时满足子节点键值总是小于(或者大于)其父节点。每个节点值都大于或者等于其左右子节点值,称为大顶;或者每个节点值都小于或者等于其左右子节点值,称为。对节点按层进行编号,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
首先看一下定义:对于n个元素序列{k1,k2,k3,……,kn},当且仅当满足下列关系时,称之为:K(i) <= K(2*i) && K(i) <= K(2*i+1)      此时K(i) >= K(2*i) && K(i) >= K(2*i+1)      此
一、heapq库简介heapq 库是Python标准库之一,提供了构建方法和一些对基本操作方法(如入,出等),可以用于实现堆排序算法。是一种基本数据结构,结构是一棵完全二叉树,并且满足堆积性质:每个节点(叶节点除外)值都大于等于(或都小于等于)它子节点。结构分为大顶,在heapq中使用:1. 大顶:每个节点(叶节点除外)值都大于等于其子节
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