最大堆（MaxHeap）：也叫大顶堆，任一结点的值是其子树所有结点的最大值（大于等于）；最小堆（MinHeap）：也叫小顶堆，任一结点的值是其子树所有结点的最小值（小于等于）堆最主要的两个操作是插入和删除，以最大堆为例：插入：先判断堆是否已满。新插入的结点放在完全二叉树最后的位置，然后和父结点比较...
最大堆max-heap最小堆min-heap heap概述 堆(Heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称,堆通常是一个可以被看做一棵树的数组对象。 1、堆是一棵完全二叉树; 2、堆中的某个结点的值总是大于等于(最大堆)或小于等于(最小堆)其孩子结点的值。 3、堆中每个结点的子树都是堆树。 最大堆max-heap:每个节...
In the heap data structure, we assign key-value or weight to every node of the tree. Now, the root node key value is compared with the children’s nodes and then the tree is arranged accordingly into two categories i.e., max-heap and min-heap. The heap data structure is basically us...
min_li = min(li)# 遍历一次li new_li.append(min_li) li.remove(min_li)# 遍历一次li return new_li 缺点:创建新的列表,增加空间复杂度,时间复杂度为O(N³) 3. 插入排序:将后续的元素和有序区的元素从右往左比较,大于则不变,小于则插入 代码示例: definsert_sort(li):foriinrange(1,len(li)...
minHeap.push(item) classMedianFinder {public://【左边 | 右边】//最大堆 堆顶为最大值 存储左边一半priority_queue<int,vector<int>,less<int>>maxHeap;//最小堆 堆顶为最小值 存储右边一半priority_queue<int,vector<int>,greater<int>>minHeap; MedianFinder() { }voidaddNum(intnum) {if(maxHeap...
二叉堆的有趣之处在于,其逻辑结构上像二叉树,却是用非嵌套的列表来实现。二叉堆有两种:键值总是最小的排在队首称为“最小堆(min heap)”,反之,键值总是最大的排在队首称为“最大堆(max heap)”。在这一节里我们使用最小堆。 二叉堆的操作
func maxHeapSort(nums []int) []int { // max heap sort end := len(nums)-1 // 从最后一个非叶子节点开始堆化 for i:=end>>1;i>=0;i-- { maxHeapify(nums, i, end) } // 依次弹出堆顶元素,然后堆化,相当于依次把最大的放尾部 ...
min()和max()函数可以分别找到列表中的最小值和最大值。通过重复调用min()函数并将找到的最小值从原始列表中删除,可以逐步构建一个已排序的列表。 numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5] sorted_numbers = [] while numbers: min_num = min(numbers) sorted_numbers.append(min_num)...
a max root heap max_ix = i left_i = 2 * i + 1 right_i = 2 * i + 2 if left_i < n and arr[max_ix] < arr[left_i]: max_ix = left_i if right_i < n and arr[max_ix] < arr[right_i]: max_ix = right_i if max_ix != i: arr[max_ix...
构建最大堆(Max Heap):将待排序的列表构建成一个最大堆。最大堆是一个完全二叉树,其中每个节点的值都大于或等于其子节点的值。构建最大堆的过程可以从列表的中间位置开始,从下往上对每个节点进行堆化操作,保证父节点的值大于或等于子节点的值。 排序:将最大堆的根节点(最大值)与堆的最后一个节点交换,并将...