堆排序是一种基于堆这种数据结构的排序算法。堆是一种特殊的二叉树，它的每个节点都满足以下性质：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...
堆是一种非线性结构,(本篇随笔主要分析堆的数组实现)可以把堆看作一个数组,也可以被看作一个完全二叉树,通俗来讲堆其实就是利用完全二叉树的结构来维护的一维数组 按照堆的特点可以把堆分为大顶堆和小顶堆 大顶堆:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值 小顶堆:每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点...
当ki <= k2i的时候,称之为小顶堆,反之则称之为大顶堆。堆排序时间复杂度好坏情况均为nlogn,效率在一众排序算法中排得上第二了。此外,在很多面试题中,堆排序是一种非常高效的解决问题手段,比如查找前100万个数中的最大值或者最小值。此时如果使用堆排序的话,不仅满足时间复杂度要求,空间复杂度也可满足。堆...
如果每个节点的值都大于等于左右孩子节点的值，这样的堆叫 大顶堆；如果每个节点的值都小于等于左右孩子节点的值，这样的堆叫 小顶堆。堆是一个完全二叉树：将序列按照从上到下，从左至右构建二叉树：第一层（3）；第二层（45）；第三层（5596）.可以看出是小顶堆 写在最后 本次就为大家分享到这里，希望对...
2).对于这种场景,首先想到的就是排序,但是:数据非常大,排序就不可取了,因为内存大小的原因,不会全部加载到内存,这时堆就发生了巨大的优势。 思路:利用K个元素建堆,如果是求最大的K个元素,就建立小堆,求最小的K歌元素,就建立大堆。然后用N-K个元素与堆顶元素比较,满足条件就交换。
(6)堆:堆是具有以下特性的完全二叉树,其所有非叶子结点均不大于(或不小于)其左右孩子结点。若堆中所有非叶子结点均不大于其左右孩子结点,则称为小顶堆(小根堆),若堆中所有非叶子结点均不小于其左右孩子结点,则称为大顶堆(大根堆) 添加描述 (7)并查集:并查集是指由一组不相交子集所构成的集合,记作:S={S1...
1#include <stdio.h>2#include <stdlib.h>34#defineHEAP_SIZE 1005#defineHEAP_FULL_VALUE -10067#if08/*小顶堆存储结构*/9typedefstructsmall_heap10{11intdata[HEAP_SIZE];12intnum;13}SMALL_HEAP;14#endif151617/*18* name: heap_Swap19*20* purpose:21* swap two value of heap22*/23staticvoidhea...
一、堆也是一种数据结构,从实际应用意义来说,他是一种最优级别数据永远在第一位的队列,本文皆以最小值为例(小顶堆),即它变相是一种会永远保持最小值先出队的队列。 二、堆的本质是一颗完全二叉树,树根永远为整个树的最小值,这也就是实现了①永远保持最小值先出队的队列这样的功能。
sift-down运算:对于i<=(int)n/2,若H[i]中元素键值小于H[2i]和H[2i+1]的最大值,则违反堆的特性,需要动态维护。实现过程与sift-up类似,不再赘述。 以下给出大顶堆的C++实现,通过类封装上述操作: class MaxHeap { private: int *heap; int heapSize; ...
大顶堆:根 >= 左 && 根 >= 右 小顶堆:根 <= 左 && 根 <= 右 二叉查找树(二叉排序树):左 < 根 < 右 平衡二叉树(AVL树):| 左子树树高 - 右子树树高 | <= 1 最小失衡树:平衡二叉树插入新结点导致失衡的子树:调整: LL型:根的左孩子右旋 RR型:根的右孩子左旋 LR型:根的左孩子左旋,再...