x):"""往最大堆中添加元素:1. 首先把新添加的元素当做最后一个叶子节点添加到堆的最后面2. 判断当前节点和其父节点的大小:若当前节点大于父节点,那么交换两个节点的位置;然后继续往上比较,直到当前节点小于其父节点(即在_shiftUp函数中
首先简单提一下小顶堆和大顶堆,其本质是一颗完全二叉树,不同点在于:除叶子节点外,小顶堆的每个父节点的key都要比其左右两个子节点的key小;大顶堆的每个父节点的key都要比其左右两个子节点的key大。这里说的key暂时理解为节点的取值吧,而index为节点在树中的索引或者位置。小顶堆/大顶堆的特点在于,其根节...
也叫大顶堆,小顶堆,大根堆,小根堆。都是一回事。 二叉堆事特殊的堆,最多有两个子节点。由二叉树而来。同时符合堆的限制。故他是一颗完全二叉树。 二、堆的方法 (一)堆的操作: 有建堆,堆插入,堆提取最值,查找最值,堆调整->堆化(向上堆化,向下堆化)。 (二)堆化。 重新排列堆中结点的过程,以确保满...
python没有可以直接使用的大顶堆。但是我们可以给列表中的元素加上负号,是的变成小顶堆,再在取数的时候再将其添加负号,就将小顶堆变成了大顶堆。
self.percDown(1)returnretval# 采用大顶堆的方式,制作容量为 k 的大顶堆,向堆中添加元素时,比堆顶值小,就弹出堆顶,并将此元素添加进堆。这就保证,最后遍历完成后,# 我们获得了比堆顶小的 k-1 个最小值# 时间复杂度 O(nlogK) 因为只维护 K 大小的堆classSolution:defgetLeastNumbers(self, arr, k)...
1. 大顶堆:每个节点(叶节点除外)的值都大于等于其子节点的值,根节点的值是所有节点中最大的。 2. 小顶堆:每个节点(叶节点除外)的值都小于等于其子节点的值,根节点的值是所有节点中最小的。 在heapq库中,heapq使用的数据类型是Python的基本数据类型 list ,要满足堆积的性质,则在这个列表中,索引 k 的值要...
首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置 再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。 重复第二步,直到所有元素均排序完毕。 (2)动图演示 (3)Python 代码defselectionSort(arr): foriinrange(len(arr) -1): ...
首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置 再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。 重复第二步,直到所有元素均排序完毕。 2. 动图演示 3. Python 代码实现 代码语言:javascript 复制 defselectionSort(arr):foriinrange(len(arr)-1):# 记录最小数的索引...
首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置。 再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。 重复第二步,直到所有元素均排序完毕。 2. 动图演示 3. Python 代码 def selectionSort(arr): for i in range(len(arr) - 1): ...