maxheap->heap_size = length;// 错误:for (int i = 0; i < length; ++i)// 这里一定要注意函数 max_heapify_down 的前提是待调整位置的左右子树都是最大堆,所以这里不能从第一个元素开始调整(// 因为第一个元素是根节点,而当前数组还未调整,跟节点的子节点自然还不是最大堆)// 可以从最后一个元...
优先队列(Priority Queue):特殊的“队列”,取出元素顺序是按元素优先权(关键字)大小,而非元素进入队列的先后顺序。 若采用数组或链表直接实现优先队列,代价高。依靠数组,基于完全二叉树结构实现优先队列,即堆效率更高。一般来说堆代指二叉堆。 优先队列的完全二叉树(堆)表示。 1.2 堆 堆序性: 父节点元素值比孩子...
堆排序是一个比较优秀的算法,堆这种数据结构在现实生活中有很多的应用,比如堆可以作为一个优先队列来使用,作为一个高效的优先队列,它与堆的结构一样,都有最大优先队列,最小优先队列.优先队列priority queue 是一种用来维护一组元素构成的集合S的数据结构,每一个元素都有一个相关的值,称为关键字(key)。 最大优...
优先队列(priority queue)可以在 O(1) 时间内获得最大值,并且可以在 O(logn)时间内取出 最大值或插入任意值。 优先队列常常用堆(heap)来实现。堆是一个完全二叉树,其每个节点的值总是大于等于子 节点的值。实际实现堆时,我们通常用一个数组而不是用指针建立一个树。...
std::priority_queue 在C++ 中通常是基于堆(heap)数据结构实现的,特别是使用一种称为“二叉堆”的形式。二叉堆是一种完全二叉树,可以有效地支持优先队列的操作。 内部排序算法 堆排序算法:std::priority_queue 使用堆排序算法来维护元素的顺序。在最大堆中,父节点的值总是大于或等于其子节点的值;在最小堆中,...
659 -- 6:29 App C语言算法:程序6.5 - 希尔排序 516 -- 3:59 App C语言算法:程序9.7 - 堆排序 550 -- 8:29 App C语言算法:程序3.19 - 图的邻接表表示 2676 -- 4:57 App C语言算法:程序7.3 - 非递归快速排序 494 -- 5:56 App C语言算法:程序6.17 - 关键字索引统计 283 -- 5:28...
(1)堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值; (2)堆总是一棵完全二叉树。 堆的应用:堆排序,快速找出最大值、最小值,简化时间复杂度,像这样支持插入元素和寻找最大(小)值元素的数据结构称之为优先队列。 发表于:2020-11-262020-11-26 14:26:25 ...
如果你想改变优先级的判断方式,比如想要一个最小堆(队列顶部是最小元素),你可以在声明std::priority_queue时指定一个不同的比较函数,例如std::greater<T>。 举例说明 默认情况下(最大堆): 插入元素:10, 5, 15。 由于默认使用std::less<T>,较大的数字具有更高的优先级。
不仅如此,堆还有一个性质:堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值。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。 堆常用来实现优先队列,在面试中经常考的问题都是与排序有关,比如堆排序、topK问题等。由于堆的根节点是序列中最大或者最小值,因而可以在建堆以及重建堆...
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 在堆的数据结构中,堆中的最大值总是位于根节点(在优先队列中使用堆的话堆中的最小值位于根节点)。堆中定义以下几种操作: 最大堆调整(Max Heapify):将堆...