将A[1]与A[5]互换,此时A[5]为序列的最大值,A[5]已经排序完毕,剩余的元素A[1]~A[4]形成新的未排序序列,由于此时序列不是大根堆,需要重构大根堆。 第五步: 将A[1]与A[4]互换,此时A[4]为序列的最大值,A[4]已经排序完毕,剩余的元素A[1]~A[3]形成新的未排序序列,由于此时序列不是大根堆,需要...
这两种分别称为最小堆(min-heap)和最大堆(max-heap)。 下面的图分别示出由同一个整数序列构造出的最小堆和最大堆。 基本操作 二叉堆有两种基本操作:插入(insert/sift-up)和弹出堆顶元素(extract/sift-down),在操作的过程中,需要时刻对堆进行调整,以使它总满足堆的性质。 先来看插入操作,假设我们要在上图...
即依赖JDK API来实现最小堆,只需要使得最小堆维护top n个元素即可。 classSolution{/** * 最小堆实现TOP N */publicintfindKthLargest(int[]nums,intk){//定义的最小堆PriorityQueue<Integer>queue=newPriorityQueue<>(k,(a,b)->a-b);//最小堆,先入k个元素for(inti=0;i<k;i++){queue.add(nums[...
int i; //将前n个数调整为小根堆 for(i=*n/2-1;i>=0;i--) adjust_min_heap(p,i,*n-1); int j; for(j=*n;j if(p[j]>p[0]) { exchange(&p[j],&p[0]); adjust_min_heap(p,0,*n-1); } } void find_top_n_1(int*p, int begin, int end, int n) { if(begin>=end)...
堆排序的时间复杂度是Nlog(N),空间复杂度是O(1) 基于堆的第二条和第三条特性,可以在实际场景中做很多有意义的事,如下举例: 文章标题的问题,求topN,可以使用堆数据结构 优先级队列,优先级最高或者最低的先出队列,Jdk的优先级队列就是用堆实现的 合并有序的小文件(仔细想想这个过程) 高性能定时器,假设有一批...
首先,第一个冒出来的想法是——排序。各种排序算法对数组进行一次sort,然后limit出max的100个即可,时间复杂度为O(nLogN)。 2.1 堆排序思路 我以堆排序来实现这个题目,这样可以使用非常少的内存空间,始终维护一个100个元素大小的最小堆,堆顶int[0]即是100个元素中最小的,插入一个新的元素的时候,将这个元素和...
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这就是我们整体的数据处理和存储最基本的原理，而数据库软件也一直以此来设计数据库的软件，并让他达到...
总结:如果是升序,就要建大堆。如果是降序,就要建小堆。 堆排序的本质是选择排序。 建堆的时间复杂度:N*logN 选数的时间复杂度:(N-1)*logN 第二种 当左右子树不一定都是小堆时,我们就要进行从下往上的向下调整建堆。 方法:从倒数第一个非叶子开始(即最后一个节点的父亲)。9,2,8,5不用调,我们从1开始...