1)首先,将数组R[0…n]调整为大顶堆或小顶堆(大顶堆排序后是从小到大,小顶堆排序后是从大到小,本文以大顶堆例) 2)调整结束后R0就是数组中最大的一个值,然后将R[0]和R[n]交换,输出R[n]。 3)因为最大值已经出来,我们需要将其排除再外,放到数组最后,然后继续找最大值。即将R[0…n-1]重新调整为...
每个结点的值都小于或等于其左右子结点的值,叫小顶堆。 实现思路 为了维持小顶堆的特性,需要在数组加入成员或者弹出元素成员之后对数组进行相对应的操作。 加入元素:方式为push到队尾。将此时队尾元素与其父节点比较,如果比父节点小,就与父节点交互位置;之后继续与父节点比较。。。直到比父节点大或者已经到堆顶(...
import java.util.Comparator; import java.util.PriorityQueue; public class MinHeap { public static void main(String[] args) { // 创建一个小顶堆 PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>(Comparator.reverseOrder()); // 向堆中添加元素 minHeap.add(5); minHeap.add(3); minHeap.add...
在此之上,大顶堆要求对于一个节点来说,它的左右节点都比它小;小顶堆要求对于一个节点来说,它的左右节点都比它大。 建堆 二叉堆建堆本质上和前序建堆差不多,只不过需要考虑的一点就是大小关系,这一点和二叉搜索树建树有点相似,所以可以得出结论,建树,本质上都是递归建树,只不过因为数据结构的大小要求不一样...
小顶堆 每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值 对比图 实现代码 publicclassHeapNode{privateintsize;//堆大小privateint[] heap;//保存堆数组//初始化堆publicHeapNode(intn){ heap =newint[n]; size =0; }//小顶堆建堆publicvoidminInsert(intkey){inti=this.size;if(i==0) heap[0] = key...
Java PriorityQueue类是一种队列数据结构实现 它与遵循FIFO(先进先出)算法的标准队列不同。 //默认为小顶堆PriorityQueue<Integer> minHeap =newPriorityQueue<>(k, (a,b)->a-b); PriorityQueue<Integer> minHeap =newPriorityQueue<>(k,newComparator<Integer>() {@Overridepublicintcompare(Integer a, Integer ...
实现代码 public class HeapNode{ private int size;//堆大小 private int[] heap;//保存堆数组 //初始化堆 public HeapNode(int n) { heap = new int[n]; size = 0; } //小顶堆建堆 public void minInsert(int key){ int i = this.size; ...
二叉堆建堆本质上和前序建堆差不多,只不过需要考虑的一点就是大小关系,这一点和二叉搜索树建树有点相似,所以可以得出结论,建树,本质上都是递归建树,只不过因为数据结构的大小要求不一样,需要的判断函数不一样,节点进入哪个位置也不一样。 大顶堆和小顶堆也分为稳定和不稳定的堆。稳定和不稳定指如果具备相同的...
详解Java如何实现⼩顶堆和⼤顶堆⼤顶堆 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的值 对⽐图 实现代码 public class HeapNode{ private int size;//堆⼤⼩ private int[] heap;//保存堆数组 //初始化堆 public HeapNode(int n) {...