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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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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堆排序 基本思想堆的概念堆是一棵顺序存储的完全二叉树。小顶堆：每个结点的关键字都不大于其孩子结点的关键字。大顶堆：每个结点的关键字都不小于其孩子结点的关键字。举例来说，对于n个元素的序列{R0, R1, ... , Rn}当且仅当满足下列关系之一时，称之为堆：(1)Ri <= R2i+1 且 Ri <= R2i+2 (小根堆)(2)Ri >= R2i+1 且 Ri &g
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2023-12-25 12:29:02
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# Java 大顶堆排序（Heap Sort）入门指南
在这个教程中，我们将逐步了解大顶堆（Max Heap）及其在堆排序中的应用。我们以简单的步骤指导你如何实现大顶堆排序的全过程。我们会通过伪代码和完整的Java代码示例帮助你理解每一步的详细内容。
## 大顶堆排序的流程
在进行堆排序之前，首先需要了解其整体流程。下面是堆排序的基本步骤：
| 步骤 | 说明
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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小顶堆排序Java代码样例 import java.util.Arrays;public class MinHeapTopN { // top num private int topN; // top n number array private int[] topNHeap; /** * init...
原创
2017-05-27 16:54:43
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堆排序1. 堆的概念堆是具有以下性质的完全二叉树:每个节点都大于或等于其做孩子节点的值，成为大顶堆。每个节点的值都小于或等于左右孩子节点的值，称为小顶堆。举例来说，对于n个元素的序列{R0, R1, … , Rn}当且仅当满足下列关系之一时，称之为堆：(1) Ri <= R2i+1 Ri <= R2i+2 (小根堆)(2) Ri >= R2i+1 且 Ri >= R2i+2
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2023-12-20 23:54:20
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引入堆排序写起来是相对比较简单的排序 排序方法有两种 第一种： 每次删除顶部的值存入数组中 缺点：会造成额外的存储空间第二种： 每次交换顶部与尾部元素，再对顶部进行下滤即可这里实现的是第二种方法代码// 大根堆的堆排序
public class MaxHeapSort {
// 对一个数组建大根堆
public void buildMaxHeap(int arr[], int n){
//
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2024-10-23 22:00:49
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1、认识大顶堆和小顶堆（1）大顶堆:每个节点的值都大于或等于其子节点的值，在堆排序算法中用于升序排列。（2）小顶堆:每个节点的值都小于或等于其子节点的值，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堆(父亲节点大于其子节点)，然后把堆顶（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,再进行构造堆,把剩余的第二大值放到堆顶，
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2023-11-13 15:38:15
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# Python 实现小顶堆排序的教程
小顶堆排序是一种基于堆数据结构的排序算法。它首先将无序数组构建成小顶堆，然后将堆顶元素（最小值）与堆末尾元素交换并再调整堆，重复此过程直到排序完成。接下来，我将带你了解实现小顶堆排序的整个流程，并给出详细的代码及其解释。
## 整体流程
下面是实现小顶堆排序的步骤：
| 步骤 | 说明
预备知识堆排序 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。首先简单了解下堆结构。堆 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；或者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。如下图：同时，我们对堆中的结点按层进行编号，将这种逻辑结构映射到数组
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2023-08-31 14:33:17
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十大算法之堆排序： 堆的定义例如以下： n个元素的序列{k0,k1,...,ki,…,k(n-1)}当且仅当满足下关系时，称之为堆。 " ki<=k2i,ki<=k2i+1;或ki>=k2i,ki>=k2i+1.（i=1,2,…,[n/2])" 若将和此次序列相应的一维数组（即以一维数组作此序列的存
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2017-04-24 15:25:00
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本文介绍一下常见的堆排序的原理及实现代码。简介堆排序是一种树形选择排序方法，要了解堆排序就不得不了解一下堆。简单的说，堆是一种完全二叉树，根据父子节点之间的大小关系的不同还可以细分为大顶堆和小顶堆。大顶堆是指任一节点的值都大于或等于其左右孩子的值，小顶堆是指任一节点的值都小于或等于其左右孩子的值。下图分别是大顶堆和小顶堆的结构。堆排序过程我们以大顶堆为例，演示一下堆排序过程。现在我们有一个待排序数
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2023-11-01 21:34:18
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堆排序利用的完全二叉树这种数据结构所设计的一种算法，不过也是选择排序的一种。堆实质上是满足如下性质的完全二叉树：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的关键字均不大于（或不小于）其左右孩子（若存在）结点的关键字。 堆分大顶堆
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2023-07-12 10:15:43
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目录1、前言2、使用堆的原因3、堆的特点4、堆和普通树的区别5、堆排序的过程6、堆排序的代码实现来源：jianshu.com/p/15a29c0ace731、前言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...
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2021-06-30 11:28:27
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目录1、前言2、使用堆的原因3、堆的特点4、堆和普通树的区别5、堆排序的过程6、堆排序的代码实现1、前言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
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2022-03-29 10:51:55
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leetcode 215. 数组中的第K个最大元素 大顶堆算法 步骤1:将数组中所有的数据按照大顶堆排序 步骤2:然后将堆顶元素删除，将堆尾数据放到堆顶，然后调整堆满足大顶堆的属性（调整的时候使用递归的方式，减少代码量） 重复步骤2 k - 1次，堆顶数据就是想要的结果 时间复杂度分析 在建堆的开始 ...
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2021-10-06 22:58:00
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文章目录前言一、什么是堆二、堆排序过程1.创建堆2.堆排序总结 前言刷力扣题，遇到堆排序，考研完后就没接触数据结构，忘的差不多了，现在重现拾起来。一、什么是堆 堆，这个词很形象，谷堆、雪堆等，是一个底下宽上面细的金字塔。在数据结构中就是每一层的数都比上层的数大（或小）（这个说法并不太严格，下文会具体说明），按层级排列。下面将以小根堆（就是
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2023-10-15 07:22:20
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1.小根堆若根节点存在左子女则根节点的值小于左子女的值；若根节点存在右子女则根节点的值小于右子女的值。2.大根堆若根节点存在左子女则根节点的值大于左子女的值；若根节点存在右子女则根节点的值大于右子女的值。3.结论（1）堆是一棵完全二叉树（如果公有h层，那么1~h-1层均满，在h层连续缺失若干个右叶子）。（2）小根堆的根节点的值是最小值，大根堆的根节点的值是最大值。（3）堆适合于采用顺序存储。4.堆
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2023-10-23 21:31:51
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1.什么是 堆 堆是一个用数组存放的一个完全二叉树，它可以被看成一个近似的完全二叉树，树上的每一个结点对应数组中的一个元素。除了最底层外，该树是完全充满的，而且是从左向右填充。表示堆的数组A包括两个属性：A. length（通常）给出数组元素的个数，A. heap-size表示有多少个堆元素存储在该 ...
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2021-09-02 21:03:00
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