heapSort函数:首先通过从最后一个非叶子节点开始自下而上调用heapify函数来建堆。然后,通过交换根节点(最大值)与数组末尾元素,并减少堆的大小,再对新的根节点调用heapify函数来维护堆的性质,直至整个数组有序。 main函数:定义了一个待排序的数组,调用heapSort函数进行排序,并打印排序后的数组。
}//建堆voidbuildHeap(intarr[],intlen) {inti;for(i = len /2-1; i >=0; i--) { heapify(arr, i, len); } }//排序voidheapSort(intarr[],intlen) {inti, temp; buildHeap(arr, len);for(i = len -1; i >0; i--) { temp= arr[0]; arr[0] =arr[i]; arr[i]=temp; hea...
heapify(arr, i, 0); } }堆排序的关键在于构建和调整堆的过程。通过不断地交换和调整堆,可以保证每次交换后,堆的性质仍然得以保持,直到所有元素都被放置在正确的位置。堆排序的时间复杂度为O(nlogn),其中n是待排序数组的长度。堆排序是一种原地排序算法,不需要额外的辅助空间。然而,由于其频繁的元素交换操作,...
代码实现 void Heapify(int *arr, int m, int size) { int i, tmp; tmp = arr[m]; for (i = 2 * m; i <= size; i *= 2) { if (i + 1 <= size && arr[i] < arr[i+1]) { i++; } if (arr[i] < tmp) { break; } arr[m] = arr[i]; m = i; ...
2)Heapify操作 给定一个数组,将数组转为二叉堆(大或小根堆)。 具体实现:从最后一个非叶结点开始,依次向上直到根结点,进行siftdown操作,也就是下沉操作,这样做的目的是,以小根堆为例:当非叶子结点比后面两个孩子大,我们就需要将孩子中最小的结点与之交换,使得满足小根堆性质。
是一种非比较排序算法，它的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。将数组分到有限数量的桶子里，每个桶子再分别排序。按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次类推，直到最高位。以下是这 10 种排序算法的 C 语言实现代码：#include <stdio.h> #include <stdlib.h> /...
class Solution: def isPossible(self, target: List[int]) -> bool: s = sum(target) q = [-a for a in target] heapify(q) while True: x = -heappop(q) if x==1: return True if s==x: return False d = 1 + (x-1) % (s-x) if x==d: return False s = s - x + d he...
intheapify(intsource[],intindex,intsize)//index表示要和它两个孩子比较的结点{intleft = index *2+1;//找到index左孩子结点的数组下标while(left <size) {intlargest = left +1< size && source[left +1] > source[left] ? source[left +1] : source[left];//如果有右孩子且右孩子比左孩子大,...
int s[MAX]; void Heapify(int x,int n) { if ( x*2+1 <= n) { if ( s[x] == s[2*x] && s[x] == s[2*x+1] ) return ; if ( s[2*x] > s[x] && s[2*x] > s[2*x+1] ) { s[2*x] ^= s[x] ^= s[2*x] ^= s[x] ; Heapify(2*x,n); ...
解释: - 插入:向std::priority_queue中插入一个元素,通常是将其放在底层容器的末尾,然后进行上浮(heapify up)操作。这个操作的时间复杂度为O(log n),其中n是优先队列中的元素数量。 - 移除:移除顶部元素(最高优先级的元素)涉及到移除堆的根节点,然后进行下沉(heapify down)操作。这个操作同样需要O(log n)的...