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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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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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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= 0;void push(int x){ int i = sz++;
原创
2023-03-04 10:46:57
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1、堆 一种完全二叉树的线性表示方法；就是数组形式保存数据。 大堆：根(父)结点大于左右结点数据 ------->降序 小堆：根(父)结点小于左右结点 &n
原创
2016-08-08 21:53:57
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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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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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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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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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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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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
最
小堆算法：1 #include <iostream>
2 #include <fstream>
3 #include <cstring>
4 #include <vector>
5 #include <queue>
6 #include <stack>
7 #include <algorithm
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2023-07-22 12:38:03
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# 最小堆（Min Heap）在 Java 中的实现与应用
## 什么是最小堆？
最小堆是一种特殊的完全二叉树数据结构。在最小堆中，每个节点的值总是小于或等于其子节点的值，这样使得堆的根节点（最顶层节点）是当前堆中最小的元素。这种设计允许快速访问最小元素，并且支持高效的插入和删除操作。
### 最小堆的基本特性：
1. **完全二叉树**：最小堆是一种特定类型的完全二叉树，所有层都被填满，
Java在内存管理方面提供了堆的概念，以支持对象的动态分配与管理。堆内存被分为不断增长的“大小堆”，在进行高负载应用和大数据处理时，面临许多挑战。为了有效解决“java大小堆”问题，建立合适的备份策略和恢复流程是必要的。以下是一些实用的解决方案。
### 备份策略
在备份策略中，我们需使用甘特图对备份计划进行可视化，加上周期性的计划来确保数据持久性。以下是一个示例甘特图以及存储介质对比表格。
堆的定义堆是一种经过排序的完全二叉树或满二叉树，n个元素的序列{k1,k2,…,kn}，当且仅当满足如下关系时被成为堆(1)Ki <= k2i 且 ki <= k2i-1或 (2) Ki >= k2i 且 ki >= k2i-1(i = 1,2,…[n/2])当满足(1)时，为最小堆，当满足(2)时，为最大堆。满二叉树即除最后一层无任何子节点外，每一层上的所有结点都有两个子
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2023-11-11 15:09:00
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最大堆：父节点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值（下右图） 最小堆：父节点的键值总是小于或等于任何一个子节点的键值（下走图） 二叉堆一般用数组表示，如果父节点的节点位置在n处，那么其左孩子节点为：2 * n + 1 ，其右孩子节点为2 * (n + 1)，其父节点为（n - 1） / 2 处。
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2019-04-14 22:44:00
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# Java最小堆
## 介绍
最小堆（Min Heap）是一种常见的数据结构，它可以在O(log n)的时间复杂度内实现快速的插入和删除最小值的操作。在Java中，我们可以通过使用优先队列（PriorityQueue）类来实现最小堆。本文将介绍最小堆的原理和使用方法，并提供示例代码。
## 最小堆的原理
最小堆是一种完全二叉树，其中每个节点的值都小于或等于其子节点的值。最小堆的根节点（顶
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2023-09-12 14:21:55
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# 最小堆的Java实现
## 什么是最小堆
最小堆是一种特殊的完全二叉树，具有以下特性：
1. 节点的值总是小于或等于其子节点的值。
2. 完全二叉树：除了最后一层以外，各层的节点数量都是最大值，而最后一层的节点应该从左到右连续。
由于最小堆的特性，它通常被用作优先队列的一种实现。最小堆的根节点（堆顶）的值是堆中最小的元素。
## 最小堆的基本操作
最小堆的主要操作包含以下几种：
