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
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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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
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
= 0;void push(int x){ int i = sz++;
原创
2023-03-04 10:46:57
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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
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
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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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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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
堆排序堆是具有下列性质的完全二叉树：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（也叫最大堆）；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（也叫最小堆）。最小堆和最大堆如下图示：可以发现：根结点一定是堆中所有结点最大（小）者。堆排序的基本思想（以大顶堆为例）：将待排序的序列构成一个大顶堆。此时，整个序列的最大值就是堆顶的根结点。将它移走（其实就是将其与堆数组的末尾元素交换
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2023-07-19 02:49:09
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1.排序问题 现有一个含有N个数字的数组S，如何通过程序把这个数组变成有序的数组？ 例如： 排序前：S：5,3,7,5,9,4,1,100,50 排序后：S：1,3,4,5,5,7,9,50,1002.二叉堆（binary heaps） 进行堆排序前，需要先把数组排成二叉堆，故这里先介绍二叉堆。什么是二叉堆？ 定义：二叉堆是一种特殊的堆，二叉堆是完全二元树（二叉树）或者是近似完全二元树
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2023-06-11 17:08:12
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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
原创
2023-09-12 14:21:55
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今天有人推荐了一个排序算法：最小堆排序算法。号称能处理10亿数据的排序问题. 正好将要面临2.5亿数据的查询计算比对问题，从没面对过如此大的数据量，之前处理过最大的表不过3000万，心里正有些惴惴不安。正好把这个算法拿来学习揣摩一番。 刚开始随手写了个递归排序，本以为想法是比对一下2种算法的，后来发现结果大跌眼镜。 下表中，表头是随机数量，内容单位为毫秒。1000100002
Java实现最小堆二如何建立这个堆呢，可以从空的堆开始，然后依次往堆中插入每一个元素，直到所有数都被插入。因为插入第N个元素的所用的时间是O(logN)，所以插入所有元素的整体时间复杂度是O(NlogN)，代码如下。n=0;
for(i=1;i<=m;i++)
{
n++;
h[n]=a[i]; //或者写成scanf("%d",&h[n]);
siftu
我们要用1， 2， 5， 12， 7， 17， 25， 19， 36， 99， 22， 28， 46， 92来建立最小堆，并且删除最小的数，并增加一个数23如何建立这个堆：//建堆
n = 0;
for (int i = 1; i <= m; i++) {
n++;
h[n] = a[n];
shiftup(n);
}我们还有更快的方法可以建立一个堆思路：直接把1，
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2023-10-09 11:17:28
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