Apriori算法是一种最基本的根据事务记录求解关联的算法。在1994年已经由Agrawal和Srikant提出。也就是那个成功在一大堆顾客的购买记录中，求解出买完啤酒还要买尿布的结论的著名数据挖掘算法。现在关联算法已经发展得多种多样，无数学术论文的产生，让关联求解更加多样化，但都是依据这个Apriori作进一步发展。利用Java完成Apriori算法其实很简单，在贴代码之前，首先讲解Aprior
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2023-08-19 10:55:27
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Java8相对之前的版本，JVM结构发生了较大的变化，取消了永久代，新增了元空间，同时，元空间不再与堆连续，而且是存在于本地内存（Native memory）。下面，以Java8为例，对JVM结构做一番总结。 JVM内存结构1 JVM结构详解1.1 堆（Heap）1.2 方法区（Method Area）1.3 程序计数器（Program Counter Register）1.4 虚拟机栈（JVM
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2023-10-14 00:26:11
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1. 栈(stack)与堆(heap)都是Java用来在Ram中存放数据的地方。与C++不同，Java自动管理栈和堆，程序员不能直接地设置栈或堆。 2. 栈的优势是，存取速度比堆要快，仅次于直接位于CPU中的寄存器。但缺点是，存在栈中的数据大小与生存期必须是确定的，缺乏灵活性。另外，栈数据可以共享，详见第3点；动态地分配内存大小，生存期也不必事先告诉编译器，Java的垃圾收集器会自动收走这些不再
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2023-08-24 11:17:39
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TopK问题TopK问题是一个经典的算法问题，TopK可以拆分为2个词Top, K意思就是选出其中最Top的K个变量，Top的意思可以是值最大，也可以是其他的一些衡量条件。也许你会想，这不是很简单吗，比如选一组数字中最大的一组数字，做个冒泡排序，输出前K个就OK了啊，当然没有说错，但是前提条件错了，数据量是非常庞大的时候，也许就没有这么简单了，有的时候，对于单个变量的计数统计，就有可能遇到问题。比
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2020-01-12 19:09:00
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堆排序一、基本思路二、算法分析三、代码实现 一、基本思路堆排序（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。基本思路：‘将待排元素构造成一个大顶堆，此时整个序列的最大值是堆顶的根节点，将其与末尾元素进行交换，此时末尾就为最大值，然后将剩余n-1个元素重新构造成一个堆，这
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2023-08-19 16:05:18
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1、堆是一种特殊的二叉树堆总是一颗完全二叉树（即除最底层外，其它层节点都被元素填满，且最底层从左向右尽可能填满结点）2、分为最大堆和最小堆，最大堆中某结点的值总是不大于其父节点的值，最小堆中某结点的值总是不小于其父节点的值3、堆的实现： 用数组实现 构造二叉树 ArrayList<Integer> array=
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2023-08-30 12:57:04
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这里用数组实现一个堆排序，其他排序算法可见我的其他博文。第一个类：Heap.java，建立大顶堆，即堆顶的元素每次都是堆中最大的数。import java.util.ArrayList;
/**
* 用数组实现一个大顶堆,小顶堆类似
* 时间复杂度：O(nlogn)
* 空间复杂度比归并排序要好
* @param <E>
*/
public class Heap<E
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2023-06-20 15:19:24
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先了解了解什么是二叉堆二叉堆就是完全二叉树，或者是靠近完全二叉树结构的二叉树。在
原创
2022-11-03 10:27:23
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堆比搜索二叉树有更弱的条件。 当前节点 下标 x 父亲节点：（x-1）/2左边节点：2X
原创
2012-10-08 15:56:11
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# Java实现堆的示例教程
## 整体流程
首先，我们需要了解什么是堆，堆是一种完全二叉树，其中父节点的值总是大于或等于其子节点的值。在Java中，我们可以使用数组来实现堆。下面是实现堆的基本步骤：
1. 创建一个空的数组来存储堆的元素。
2. 实现插入元素的方法，用于向堆中添加元素。
3. 实现删除元素的方法，用于从堆中删除元素。
4. 实现调整堆的方法，用于保持堆的性质。
下面我们将
原创
2024-06-10 04:00:49
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堆数据结构是一种数组对象，它可以被视为一棵完全二叉树结构。堆结构的二叉树存储是最大堆：每个父节点的都大于孩子节点。最小堆：每个父节点的都小于孩子节点。这是一个普通的堆，我们想把它变成最大堆，就必须了解最大堆的特点。然后我们对它进行调整，保证每个父节点的都大于孩子节点。我们先调整这个二叉树的一部分，从它的最后一个节点开始调整，图中红色箭头开始调整，如果父节点小于孩子节点，就交换，否则结束。在看下一个
原创
精选
2016-05-07 16:48:36
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Topk问题，用堆实现
原创
2023-06-13 11:01:25
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目录一.什么是堆1.基本介绍2.堆的实现方式二.最大堆的实现1.最大堆2.思路分析0.基础操作1.添加+上浮操作2.删除+下沉操作3.将数组堆化操作2.代码实现三.堆排序1.什么是堆排序2.思路分析3.代码实现一.什么是堆1.基本介绍堆是一种数据结构，通常被描述为一棵完全二叉树，其中每个节点都满足堆属性。堆有两种类型：最大堆(大顶堆)和最小堆(小顶堆)。在最大堆中，父节点的值大于或等于其子节点的值
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2023-09-10 15:49:45
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（数据结构）堆、二叉堆（java实现）1.堆是一种完全二叉树：2.在堆中有两个重要的公式：已知parent下标，left=2parent+1,right=2parent+2. 已知child的下标（不分左右） parent=(child-1)/2;3.堆 逻辑上是一种完全二叉树 物理上是一个数组4.满足任意位置的值>=它的左右孩子的值 大堆反之 满足任意位置的值<=它的左右孩子的值 小
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2023-07-15 17:08:40
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堆堆的基础表示数据的存储规则用数组存储堆中的数据MaxHeap基本方法的实现向堆中添加元素添加思路取出堆中的最大元素将数组转换为堆MaxHeap构造函数堆排序堆排序优化的堆排序 堆的基础表示数据的存储规则堆结构类似与二叉树（此处用最大堆举例），不同的是堆只用满足左右孩子均小于该节点值即可，由此，堆是一个完全二叉树（一层一层按顺序摆放数据）用数组存储堆中的数据由于堆中的数据存储方法满足完全二叉树（
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2024-02-14 19:52:44
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1. 什么是堆、大顶堆和小顶堆堆是一种非线性结构，可以把堆看作一棵二叉树，也可以看作一个数组，即：堆就是利用完全二叉树的结构来维护的一维数组。堆可以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。
用简单的公式来描述一下堆的定义就是：大顶堆：arr[i] >= arr[2i+1] && arr[i
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2023-06-18 11:15:53
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话不多说，先上代码#include #include //定义一个堆得结构体，struct MyHeap{ int* pnData; //指向数据的指针 int nSize; //当前堆中的元素个数};//调整数据，维持堆得性质，这个和上次h...
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2016-07-25 23:03:00
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文章目录堆的介绍堆的概念堆的结构堆的实现初始化堆堆的向下调整算法销毁堆打印
原创
2022-08-02 16:49:00
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一、堆排序和堆相关概念描述 堆排序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，并同时满足堆的性质：即子结点的值总是小于(或者大于)它的父节点，若子结点的值总是小于它的父节点这堆叫大顶堆，子结点的值总是大于它的父节点这种堆叫小顶堆。若二叉树的深度为h，除第 h 层外，其它各层 (1~h-1) 的结点数都达到最大个数，第 h 层所有的结点都连续集中在最左边，这就是完全二
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2023-06-27 14:49:30
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# 实现Java堆箱子算法
## 1. 流程
下面是实现Java堆箱子算法的整个流程：
```mermaid
gantt
title 实现Java堆箱子算法
section 准备工作
学习理论知识 :done, 2022-01-01, 1d
熟悉Java语言基础 :done, 2022-01-02, 1d
section 实现算法
原创
2024-04-30 03:56:12
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