最大堆(MaxHeap), 也称“大顶堆”:根节点为最大值; 最小堆(MinHeap), 也称“小顶堆” :根节点为最小值。 通常以最大堆为例。 最小堆实现,直接把最大堆元素值取负。 二、最大堆实现 2.1 最大堆操作 最大堆(MaxHeap)数据结构实际为完全二叉树,每个结点的元素值不小于其子结点的元素值。 其主要操作...
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,...
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...
C ++ 实现大顶堆 技术标签: C++堆这种数据结构在面试中还是经常容易被问到的,除了基本的堆排序,还有就是经典的TopK问题都可以用堆来实现。堆其实是一种完全二叉树。它可以方便的用数组来存储,而不是采用二叉链表存储。所以说堆底层维护的还是一个数组,只不过对其进行了封装。下面我们就来实现一个大顶堆吧。
对于大顶堆,任意节点都大于其左右子树,堆顶为最大元素,定义上容易理解。堆排序是基于数组的,因为数组下标和它特别匹配。如果使用c语言实现堆排序,注意分配数组的时候多分配一个存储单元,这样就可以直接从下标1开始,免得从0开始还得处理下标问题,得不偿失。
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。 最大堆:所有节点的子节点比其自身小的堆。 最小堆:所有节点的子节点比其自身大的堆。 这里以最大堆为基础,其基本思想为:
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...
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]...
向下调整:从根节点开始,和左右孩子中小或者大的节点比较,交换,直到小于数组元素。 堆的插入 编辑 堆的删除 删除堆是删除堆顶的元素,将堆顶的元素根据最后一个数据一换,然后删除数组中最后一个元素,再进行向下调整算法。 这里想一想为什么要这样??? 1.因为堆是有数组来创建的,如果直接删除堆顶的数据,第一个缺点...