top() 取顶端数据(优先队列最前面的,大顶堆最顶上的) 代码实现 采用数组模拟时,统一的数据结构定义如下: // Prior Quneue,完全用数组形式实现的最大堆功能typedefstructMaxPriorQue{int**heap;// 二维数组 heap[i][0/1] 0是idx,1是valintsize;// 当前队列大小intcapcity;// 队列最大容量}MaxPriorQueSt...
利用大顶堆(小顶堆)堆顶记录的是最大关键字(最小关键字)这一特性,使得每次从无序中选择最大记录(最小记录)变得简单。 其基本思想为(大顶堆): 1)将初始待排序关键字序列(R1,R2...Rn)构建成大顶堆,此堆为初始的无须区; 2)将堆顶元素R[1]与最后一个元素R[n]交换,此时得到新的无序区(R1,R2,......
* 2.堆序性:堆的父节点要么都大于子节点,要么小于子节点,前者叫大顶堆,后者叫小顶堆; * 由此,堆可以用一个数组来表示,并有如下性质: * 1.对于任意i位置的元素,他的左子节点在2i位置,右子节点在2i+1位置(前提是根节点下标从1开始,如果从0开始则是<2i+1,2i+2>); * 2.他的父节点(假如有)在i...
首先会使用大顶堆来实现数字的从小到大排序,主要分为下面 3 个过程: 最大堆调整:将堆的末端子节点做调整,使得子节点小于父节点。 创建最大堆:将堆中所有数据排序成大顶堆的形式。 堆排序:将顶端数据和最末尾数据交换位置,然后做最大堆调整的递归运算。 实现代码如下所示: 使用小顶堆实现字符串大小排序 和大...
堆排序就是把最大堆堆顶的最大数取出,将剩余的堆继续调整为最大堆,再次将堆顶的最大数取出(最大堆调整的递归运算),这个过程持续到剩余数只有一个时结束。在堆中定义以下几种操作: 最大堆调整(Max-Heapify): 将堆的末端子节点作调整,使得子节点永远小于父节点 ...
大顶堆：每个节点的值都大于或等于其子节点的值小顶堆：每个节点的值都小于或等于其子节点的值 这样的性质保证了堆的根节点（堆顶）是整个堆中的最大值或最小值。因此，堆排序就是利用这个特点，不断地把堆顶元素和堆尾元素交换，然后调整堆的结构，直到堆中只剩下一个元素为止。堆排序的原理 堆排序的原理...
堆需要包含三个要素:存储数据的数组a,堆的当前存储容量capacity,堆当前的长度size. 堆结构的图示如下: 堆程序提供的功能有: 堆的初始化. 数据元素入堆. 数据元素出堆. 数据元素向上调整. 数据元素向下调整. 取堆顶元素. 堆判空. 打印大堆. 堆的元素个数. ...
要求出最大的几个数,主要的思想便是先用前k个值创建一个小堆,若有值大于这个堆里最小的数(堆顶)则插入到堆里而剔除原堆顶的元素。遍历完整个数组后,堆里剩下的就是最大的k个数了。 void HeapSort(heaptype* a, int n) { assert(a);
用途:常用于堆顶插入数据时,对堆的调整。 代码如下: voidAdjustDown(HPDataType*a,intn,intparent){// 初值给左孩子intchild=parent*2+1;while(child<n){// 右孩子更小,child指向右孩子if(child+1<n&&a[child+1]<a[child]){++child;}if(a[child]...