1. 为什么要引入堆？ 1.1 堆的应用场景 有时候我们面临一种实际应用场景需要根据任务的重要程度而划分优先级，对优先级高的任务提供优先服务。 优先级队列(Priority Queue)：取出元素的顺序是依据优先级大小，而不是元素进入队列的先后顺序。 优先级队列实现要求：维护这样一种结构，取出数据
堆结构介绍 堆结构是一颗完全二叉树，堆结构可以实现O（log n）级别的插入数据的时间复杂度，查询最大最小值可以达到O（1）的效率。 堆结构实现 堆结构维护代码 void put(int data){ int ch,fa;//child,father heap[++heap_size]=data;//heap_size为全局变量 堆内元素个数 ch = h
一、部分概念 满二叉树：深度为k，且含有（2^k)-1个节点的二叉树。 完全二叉树：深度为k，又n个结点，当且仅当其每一个结点都与深度为k的满二叉树中编号从1至n的节点一一对应时，称为完全二叉树。 堆的结构可以分为大根堆和小根堆，是一个完全二叉树。 每个节点的值都大于其左孩子和又孩子节点的
代码随想录 栈与队列 LC347前K个高频元素 什么是优先级队列呢？ 其实就是一个披着队列外衣的堆，因为优先级队列对外接口只是从队头取元素，从队尾添加元素，再无其他取元素的方式，看起来就是一个队列。 而且优先级队列内部元素是自动依照元素的权值排列。那么它是如何有序排列的呢？ 缺省情
这两天在复习大顶堆和小顶堆，比起两年前的懵懵懂懂，这次理解起来就容易了一些。又翻看了一下自己之前的笔记数据结构与算法之PHP排序算法（堆排序），发现自己这次查阅资料，和之前的思路不太一样，遂写下这篇笔记，算是和以前的笔记做一个对照。 一、什么是堆 堆是一种非线性结构，可以把堆
1、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，并没有要求结点的左孩子的值和
一、堆：是一种数据结构，一种叫做完全二叉树的数据结构。 二、堆的性质： 1、大顶堆：每个节点的值都大于或者等于它的左右子节点的值。 大顶堆性质：arr[i] >= arr[2i + 1] && arr[i] >= arr[2i + 2] 2、小顶堆：每个节点的值都小于或者等于它的左右子节点的值。 小顶堆性质：arr[i] <= arr[2i
Heap 堆介绍 概念 堆是一种特殊的基于树的数据结构，其中树是一个完整的二叉树。一般来说，堆可以有两种类型: Max-Heap 大顶堆: 在Max-Heap中，根节点上的键必须是所有子节点上的键中最大的。同样的属性必须递归地适用于该二叉树中的所有子树。Min-Heap 小顶堆: 在Min-Heap中，根节
一、题目描述 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/shu-ju
堆排序是一种不管最佳情况还是最糟情况，时间复杂度都是O(NlogN)的一种排序算法。 这种算法将目标源数组抽象化成一个堆（heap），并且根据增序降序的要求再分别转化为大顶堆和小顶堆。 堆是一种数据结构，可以看成一种近似的完全二叉树，只不过该二叉树必须满足左侧填充。而大顶
堆排序算法用到的大顶堆/小顶堆 以使用大顶堆的堆排序算法为例，其实堆排序算法的原理就是不断将剩余的未完成排序的数据构造成一个大顶堆，然后每次将大顶堆的堆顶元素（也就是最大的元素）取出，如此循环即完成了堆排序。 大顶堆：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值，如下图所示，就是
package main import "fmt" func parentNode(i int) int { return (i - 1) / 2 } //左节点 func leftNode(i int) int { return 2*i + 1 } //右节点 func rightNode(i int) int { return 2*i + 2 } //创建heap func buildHeap(heap []int) { length := len(heap)
文章目录 简介 Java 实现 时间复杂度 一些疑问 简介 二叉堆就是一颗二叉树，是一颗完全二叉树，最直观表现一个二叉树左边最多比右边深 1 层，二叉堆我们常常讨论的就是大顶堆和小顶堆，其中大顶堆根结点最大，左右节点依次递归，小顶堆类似 二叉堆算是一种比较重要的数据结构，实际中我
引言 堆是前端进阶必不可少的知识，也是面试的重难点，例如内存堆与垃圾回收、Top K 问题等，这篇文章将从基础开始梳理整个堆体系，按以下步骤来讲： 什么是堆 怎样建堆 堆排序 内存堆与垃圾回收 Top K 问题 中位数问题 最后来一道leetcode题目，加深理解 下面开始吧 一、堆 满足下面两个条
一.堆排序基本概念 再了解堆排序之前，首先要明白堆是什么。 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； 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。 对于完全二叉树有些性质也要提前进行了解才能充分了解堆
5、堆排序（Heep Sort） 用数列构建出一个大顶堆，取出堆顶的数字； 调整剩余的数字，构建出新的大顶堆，再次取出堆顶的数字； 循环往复，完成整个排序。 分析： 时间复杂度： 最好：O(nlogn)最坏：O(nlogn) 空间复杂度： O(1) 不稳定 代码 public static void heapSort(int[] arr) { // 构建
算法-排序-堆排序 首先引入堆的数据结构的概念 堆是一个特殊的完全二叉树 1、其根结点的值小于两个子结点的值，其余任何一个结点的值都小于其子结点的值——小顶堆。 2、其根结点的值大于两个子结点的值，其余任何一个结点的值都大于其子结点的值——大顶堆 这就是他的特殊点，它不
文章目录 剑指 Offer 40. 最小的k个数解法一：排序Java代码 解法二：优先队列Java代码 剑指 Offer 40. 最小的k个数 输入整数数组 arr ，找出其中最小的 k个数。例如，输入4、5、1、6、2、7、3、8这8个数字，则最小的4个数字是1、2、3、4。 示例 1： 输入： arr = [3,2,1], k = 2
将数组看作一个二叉树，数组从左至右依次对应二叉树从上到下从左到右的元素 1、首先从末尾父节点开始，比较两个子节点和父节点的大小，将最大值和父节点交换，然后按从下到上，从右到左的顺序一直遍历到根节点，得到一个大顶堆 2、在大顶堆中，根节点的值一定是最大的，所以此时将根节点的值置于
概念 堆的底层实际上是一棵完全二叉树，可以用数组实现。 二叉树的一种，满足以下条件： 任意节点大于或小于它的所有子节点（大根堆、小根堆） 总是一完全树，即除了最底层，其它层的节点都被元素填满 将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。 将数组第
定义 堆就是完全二叉树的数据结构，堆排序是利用二叉树的孩子与双亲节点的比较来实现的排序方法。 大顶堆：每个节点的值都大于或者等于它的左右子节点的值。 小顶堆：每个节点的值都小于或者等于它的左右子节点的值。 这里使用的是大顶堆。 基本思想 堆排序的基本思想是： 1、将带排序的
大顶堆 首先可以使用数组存起每一个节点，利用索引表示根节点与左右子树之间的关系； 关系为：根节点=index（可以从零开始，后边的左右子树表示时 减去1 即可）；左子树=index*2；右子树=index*2+1； 1.插入add插入元素到堆尾，然后上浮 2.删除 remove 将堆首与堆尾交换，之后删掉堆尾，然后堆首下
1.堆 堆的性质 大顶堆：每个节点的值都大于或者等于它的左右子节点的值（arr[i] >= arr[2i + 1] && arr[i] >= arr[2i + 2]）。 小顶堆：每个节点的值都小于或者等于它的左右子节点的值（arr[i] <= arr[2i + 1] && arr[i] <= arr[2i + 2]）。 第一个非叶子节点的索引就是arr.length / 2 -1。
左边大顶堆，右边小顶堆。右边数量比左边多一，左边放小的那半数，右边放大的那半 是偶数个，那就返回两个根堆的头结点的q平均值，如果是奇数，就是小根堆的数量大于大根堆数量1个，返回小根堆的头； 当左右平等数量的时候，往小根堆了加入，当小根堆大于大根堆时候，往大根堆里加入 1 priority_queue
大顶堆：任意非叶子节点的值大于等于其子节点的值。 小顶堆：任意非叶子节点的值小于等于其子节点的值。 堆是完全二叉树，所以可以直接用数组存储。 堆初始化： 堆的初始化使用筛降法，从最后一个非叶子节点开始向下调整直到跟节点。需要建堆的数组长度为n，最后一个元素的下标为n-1，其父节点
