堆(Heap)分为小根堆和大根堆两种，对于一个小根堆，它是具有如下特性的一棵完全二叉树： (1)若树根结点存在左孩子，则根结点的值(或某个域的值)小于等于左孩子结点的值(或某个域的值)； (2)若树根结点存在右孩子，则根结点的值(或某个域的值)小于等于右孩子结点的值(或某
堆是一种经过排序的完全二叉树，其中任一非终端节点的数据值均不大于
原创
2023-02-20 16:50:49
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在做https://codeforces.com/contest/1579/problem/D时 思路出了不会写 赛后看b站解说 你就开个优先队列每次取两个top出来--； 我： 这就去学。 struct node{ int id,val; bool operator < (const node t ...
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2021-09-30 00:07:00
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堆：是用数组实现的完全二叉树，没有使用指针，根据数组的下标进行构建堆 eg：parentIndex = i;—》 leftIndex = 2i+1;rightIndex = 2i+2; 堆的分类：大根堆，小根堆。大根堆的每个子树，根节点是整个树中最大的数据，每个节点的数据都比其子节点大 小根堆的根节点数据是最小的数据，每个节点的数据都比其子节点小注意：堆的根节点中存放的是最大或者最小元素，但是其他
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2024-05-29 09:12:44
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（1）是什么？是一种适用于关键字较多的情况下的排序算法，例如在十亿个数中选出前1000个最大值或者最小值 如果在传统的排序算法中（例如冒泡，插入等），我们习惯把目标数据整体进行一次排序，再截取出前1000个最小的或者最大的。 但是我们可以设想一下，从一开始我们目标就只要1000个，那么其实其余九亿九千九百九十九万九千个数据，我们压根不需要知道它们的排序顺序，只需要知道它们都比我们1000个目标数据
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2023-08-25 23:31:48
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小根堆算法实现总体思路数据结构：由于堆是一个完全二叉树，因此可以用一个数组实现，下标为0位置的不用。假设root为当前节点的下标，则其父节点为root/2左子树为root*2右子树为root*2+1核心操作：小根堆内部的两个核心API是上浮swim() 和下沉sink()。上浮就是当前元素比父节点小，需要替代父节点，直到条件不成立。下沉就是当前节点比子节点大，需要替代最小的那个子节点，直到条件不成
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2023-06-21 21:37:12
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# Python中的大根堆和小根堆
在计算机科学中，堆是一种特殊的树形数据结构，广泛应用于优先队列、图的最短路径算法等场景。堆有两种主要类型：大根堆（Max Heap）和小根堆（Min Heap）。本篇文章将讲解这两种堆的基本概念及其在Python中的实现，并提供相应的代码示例。
## 一、堆的基本概念
堆是一种完全二叉树，其中每个节点的值都大于或等于（在大根堆中）或小于或等于（在小根堆中）
堆分为大根堆与小根堆，这里以大根堆为例。PS:这里的堆只涉及二叉堆，斐波那契堆什么的。。智商不够并不能学会- - ！ 定义: 二叉堆通常是一个用数组实现的完全二叉树。并且大根堆满足对于任何一颗子树，其孩子节点的key总是不会比根节点的大。所以堆顶元素(即树根)就是key最大的元素。 堆应该支持的操作: (1)MAX-HEAPIFY
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2023-12-01 10:00:38
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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：堆中某个结点的值总是不大于或不小于其父结点的值；堆总是一棵完全二叉树。将根结点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根结点最小的堆叫做最小堆或小根堆。常见的堆有二叉堆、斐波那契堆等。堆是非线性数据结构，相当于一维数组，有两个直接后继。堆的定义如下：n个元素的序列{k1,k2,ki,…,kn}当且
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2023-07-18 18:01:21
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题目描述你需要维护一个队列，支持以下两种操作：1.加入一个非负整数x；2.取出当前队列中第k大的数字。保证进行第二种操作时
原创
2020-05-22 00:32:51
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1、结构体和头文件：#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;
struct MinHeap //也可以不用结构体，直接用vector<int>
{
vector<int> elem;
int heapSize;
MinHeap(vector<int> _e
堆就是用数组实现的二叉树，所有它没有使用父指针或者子指针。堆根据“堆属性”来排序，“堆属性”决定了树中节点的位置。堆的常用方法：构建优先队列支持堆排序快速找出一个集合中的最小值（或者最大值）堆属性堆分为两种：最大堆和最小堆，两者的差别在于节点的排序方式。在最大堆中，父节点的值比每一个子节点的值都要大。在最小堆中，父节点的值比每一个子节点的值都要小。这就是所谓的“堆属性”，并且这个属性对堆中的每一个
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2024-09-05 08:03:41
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### Java实现小根堆
在数据结构与算法的世界中，小根堆是一个非常重要的概念。小根堆是一种特殊的二叉树，具有以下特征：每个节点的值都小于或等于其子节点的值。这种特性让它非常适合用于快速获取最小值，在许多应用场景中都能发挥巨大的作用。接下来，我将详细讲解如何用Java实现小根堆，并结合各个方面的分析与示例。
#### 背景描述
小根堆的核心优势在于其高效的插入与删除操作，尤其是当我们需要频
1 堆的概念堆是一棵顺序存储的完全二叉树。其中每个结点的关键字都不大于其孩子结点的关键字，这样的堆称为小根堆。其中每个结点的关键字都不小于其孩子结点的关键字，这样的堆称为大根堆。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 且 Ri <=
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2023-07-18 21:17:28
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堆排序 堆的定义 小根堆：ai<=a2i、ai<=a(2i+1) 大根堆：ai>=a2i、ai>=a(2i+1) 从堆的定义可以看出，堆实质是满足如下性质的完全二叉树；二叉树中任一非叶子结点均小于(大于)它的
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2023-08-23 19:47:58
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1、基本思想堆是一种特殊的树形数据结构，其每个节点都有一个值，通常提到的堆都是指一颗完全二叉树，根结点的值小于（或大于）两个子节点的值，同时，根节点的两个子树也分别是一个堆。 堆排序就是利用堆（假设利用大顶堆）进行排序的方法。它的基本思想是，将待排序的序列构造成一个大顶堆。此时，整个序列的最大值就是堆顶的根节点。将它移走（其实就是将其与堆数组的末尾元素交换，此时末尾元素就是最
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2024-06-14 20:58:05
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1.堆基础 堆:完全二叉树
或者是近似完全二叉树
大根堆:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值。(从前至后头序) 小根堆:每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值。(从后至前头序)
堆排序要解决的问题： 【1】如何由一个无序序列构建成一个堆。=>堆的调整其实就是从下往上，从右到左的调整。 【2】如果在输出堆顶元素后，调整剩余元素成为一个新的堆
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2023-09-07 15:06:57
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java-数据结构-大顶堆和小顶堆概念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，称为小顶堆大顶堆
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2024-01-03 09:44:57
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# 小根堆 Java：一种高效的优先队列实现
在计算机科学中，**堆**是一种特殊的完全二叉树，它满足两个重要的性质：**结构性**和**堆序性**。结构性保证了树的每个节点最多有两个子节点，而堆序性则确保了父节点的值总是不大于（或不小于）其子节点的值。基于这种数据结构，我们可以构建出一种高效的优先队列实现——**小根堆**。
## 小根堆简介
小根堆是一种特殊的堆，其中每个父节点的值都小于
原创
2024-07-18 13:05:33
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# 实现Java堆排小根堆
## 一、流程概述
在实现Java堆排小根堆的过程中，我们需要经历如下步骤：
```mermaid
erDiagram
建立一个空的小根堆 --> 插入元素到小根堆 --> 调整小根堆结构
```
## 二、具体步骤
### 1. 建立一个空的小根堆
首先，我们需要在Java中创建一个小根堆。可以使用PriorityQueue来实现，代码如下：
`
原创
2024-02-23 04:43:07
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