二叉堆一般用数组表示,本文直接用int型数组存储堆数据(为了能动态扩展也可以使用C++STL的vector实现),主要是为了能讲解清楚堆原理,不考虑代码的扩展性和封装。本文采用最大堆结构为: // 定义一个最大堆结构,主要是要保存堆大小structTmaxheap{int*array;// 数组首元素地址intlength;// 数组长度(也是堆
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...
优先队列(priority queue)里的元素具有优先级,访问优先队列中的元素时,最有最高优先级的元素先出队。优先队列一般用我们上面介绍的堆来实现。优先队列也有两种类型: 最大优先队列:利用最大堆实现,最大值元素先出队。 最小优先队列:利用最小堆实现,最小值元素先出队。 下面以最大优先队列进行介绍。
二叉堆(binary heap):如同二叉查找树一样,二叉堆有两个性质,结构性和堆序性,如同AVL树一样,对二叉堆的一次操作可能破坏其中一个性质.同时,需要提醒的是,二叉堆可以简称为堆(heap),因为用二叉堆实现优先队列十分普遍. 6.3.1 结构性质 完全二叉树(complete binary tree):完全填满的二叉树,有可能的例外是在底层,...
所以堆在数据结构中通常可以被看做是一棵树的数组对象。而且堆需要满足一下两个性质: (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。
优先队列(Priority Queue)是一种特殊的队列,队列中的元素以优先级进行排序,优先级高的先出列。 二叉堆 本文使用二叉堆(Binary Heap)实现优先队列。 二叉堆是一颗完全二叉树(存储结构与二叉树相同,但树中元素只存储在索引低的位置)。二叉堆又可分为大堆(max-heap)和小堆(min-heap),大堆中父节点(parent node)...
优先队列的完全二叉树表示: 堆得两个特性 结构性:用数组表示的完全二叉树; 有序性:任一结点的关键字是其子树所有结点的最大值(或最小值) “最大堆(MaxHeap)”,也称“大顶堆”:最大值 “最小堆(MinHeap)”,也称“小顶堆”:最小值 堆的例子如上。
6.3 二叉堆 二叉堆(binary heap):如同二叉查找树一样,二叉堆有两个性质, 结构性 和 堆序性 ,如同AVL树一样,对二叉堆的一次操作可能破坏其中一个性质.同时,需要提醒的是,二叉堆可以简称为堆(heap),因为用二叉堆实现优先队列十分普遍. 6.3.1 结构性质 ...
这样采用数组实现时,可以有两种方式,一种是以O(1)复杂度插入,每次在队尾入队,而以O(N)复杂度弹出最小元素;或者以O(N)复杂度插入,保持数组有序,而以O(1)复杂度删除。另一种则是使用堆来实现,堆可以认为是用数组实现的二叉树,可以在O(log N)的复杂度内实现元素的插入和删除。
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