1/*Function: 构建大顶堆*/2voidBuildMaxHeap(int*heap,intlen)3{4inti;5inttemp;67for(i = len/2-1; i >=0; i--)8{9if((2*i+1) < len && heap[i] < heap[2*i+1])/*根节点小于左子树*/10{11temp =heap[i];12heap[i] = heap[2*i+1];13heap[2*i+1] =temp;14/*检查交换...
1.首先将序列构建称为大顶堆;(这样满足了大顶堆那条性质:位于根节点的元素一定是当前序列的最大值) 2.取出当前大顶堆的根节点,将其与序列末尾元素进行交换;(此时:序列末尾的元素为已排序的最大值;由于交换了元素,当前位于根节点的堆并不一定满足大顶堆的性质) 3.对交换后的n-1个序列元素进行调整,使其满足...
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...
在堆中搜索不是第一优先级,因为使用堆的目的是将最大(或者最小)的节点放在最前面,从而快速的进行相关插入、删除操作。 4、堆的操作 创建堆:创建小顶堆 1.将数组顺序添加到堆中。(此时堆还不算小顶堆) 2.调整堆为小顶堆 注意: 1.for(j=(heap->Size-1)/2;j>=0;j--):比如我下面堆中有十个元素,...
由一个数组构建堆 堆排序 TOPK问题 前言 我们都知道二叉树是度为2的树,如果在一个完全二叉树里,所有的子结点都小于他的父结点,那么它就是堆。这样的堆被称之为大堆,反之则称为小堆。 虽然我们画出它的模型是完全二叉树的样子,但实际上堆的数据是存放在一个一维数组里的,不用惊慌,如下三个公式便可以解决我...
将初始待排序关键字序列(A0, A1, A2 ... An-1)构建成大顶堆(从最后一个非叶子结点 i = len/2 - 1 自下而上),此堆为初始的无序区(构建堆)将堆顶元素A[0]与最后一个元素A[n-1]交换,此时得到新的无序区(A0, A1, A2,...An-2)和新的有序区(An-1) (交换首尾元素)由于交换后新的堆顶A[...
堆删除 删除堆是删除堆顶的数据,将堆顶的数据根最后一个数据一换,然后删除数组最后一个数据,再进行向下调整算法。 2.3堆的向下调整算法 从堆顶开始,与子级节点进行比较,满足进行交换,一直到最后的叶子结点就结束.(公式:(n*2)+1),这里要注意的+1是找左1子树,+2是找右子树.(用于堆的删除操作) ...
常见的堆有二叉堆、左倾堆、斜堆、二项堆、斐波那契堆等等。 堆的常用方法: 构建优先队列 支持堆排序 快速找出一个集合中的最小值(或者最大值) 堆的属性 堆分为两种:最大堆和最小堆,两者的差别在于节点的排序方式。 最大堆(大顶堆):① 根的值大于左右子树的值 ② 子树也是最大堆 最小堆(小顶堆):① ...
下列关于堆排序的说法,不正确的是A.构建堆分为自底到顶和自顶到底两个过程B.构建大顶堆时,调整完后数据的最大值交换到了根顶点的位置C.完全二叉树的最后尾结点的父节点即第一
堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积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。 算法思想: 将初始待排序关键字序列(R1,R2….Rn)构建成大顶堆,此堆为初始的无序区; ...