几个关键点:
1、对某一节点,2*i+1是左节点,2*i+2是右节点。
2、n/2-1才有子节点,故只需扫描这些。
3、若父亲小于孩子中的较大者,则交换。
4、构造好大顶堆后将根节点与尾节点交换,重新调整。
待更新。。。
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几个关键点:
1、对某一节点,2*i+1是左节点,2*i+2是右节点。
2、n/2-1才有子节点,故只需扫描这些。
3、若父亲小于孩子中的较大者,则交换。
4、构造好大顶堆后将根节点与尾节点交换,重新调整。
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Windows Server上OpenVPN 2.4.8双因子认证实战:账号密码+证书,附一键脚本
本文详细介绍了在Windows Server上部署OpenVPN 2.4.8双因子认证(账号密码+证书)的实战方案,包括架构设计、证书体系规划、环境准备、服务器端配置及客户端自动化部署。通过一键脚本和优化配置,提升企业VPN的安全性和运维效率,特别适合金融、医疗等对安全性要求高的行业。
堆排序详解
摘要:堆排序是一种效率非常高的排序算法,同时它的理解以及书写方式都是比较复杂的,以至于很多企业在进行面试的时候都喜欢考察堆排序的书写速度,而堆排序在项目应用中也是有着广泛的天地,因为它的高效率,使得很多数据统计场合都会有堆排序的身影。...
Godot4 TileMap分层绘制全攻略:解决角色、树木遮挡混乱,打造正确视觉层级
本文详细介绍了Godot4 TileMap分层绘制技术,通过图层管理和Y-Sort功能解决2D游戏中角色与物体的遮挡问题。从基础图层设置到高级优化策略,帮助开发者打造符合自然视觉规律的场景层次,提升游戏沉浸感。特别针对TileMap和TileSet的使用提供了实用技巧和代码示例。
【数据结构】堆排序的实现
堆排序详细解析!你好,欢迎光临媛仔的数据结构进阶之路~
RAG开源框架深度评测:从RAGFlow到Dify的实战选型指南
本文深度评测了主流RAG开源框架(RAGFlow、Dify、WeKnora)的核心能力与实战表现,提供企业级选型指南。重点对比了文档解析、检索性能和生产部署等关键指标,揭示RAGFlow在复杂文档处理、Dify在低代码开发、WeKnora在腾讯生态集成的差异化优势,并给出技术选型决策树与成本优化方案。
方案设计之亿级排行榜方案设计
该方案通过 “Redis Zset 为核心 + 分治策略为骨架 + 多级优化为细节”,在亿级用户场景下实现了:本质是将 “亿级大问题” 拆解为 “千万级小问题”,用分布式思想和精细化设计平衡性能、可用性与成本。
详解堆排序
堆排序 1.堆排序基本介绍 (1) 堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法,堆排序是一种选择排序,它的最坏,最好,平均时间复杂度均为O(nlogn),它也是不稳定排序。 (2) 堆是具有以下性质的完全二叉树:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值,称为大顶堆, 注意 : 没有要求结点的左孩子的值和右孩子的值的大小关系。 (3) 每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值,称为小顶堆 (4) 大顶堆举例说明: 我们对堆中的结点按层进行编号,映射到数组中就是下面这个样子: 大顶堆特点:arr[
LVGL core group焦点分组管理(lv_group.c)
lv_group_t是用于焦点管理的,将需要获取焦点的对像加入到同一个分组内,再将其通过挂到指定的事件驱动中,就可以控制焦点了。而被加入的对象又可以通过焦点状态事件和事件来控制对象的焦点逻辑了。创建好的分组通过接口挂事件驱动中,这样就可以指定一个自定义的焦点分组了。;) {if(!} }友情提示:无论是接口还是都是单例的,即被设置后前一个被设置的值就失效了;此方案可以保证焦点的唯一 性,但也一定要记住要在适合的位置设置回来,以防丢失焦点。
排序——堆排序
在复习堆排序之前, 首先我们需要回顾一下什么是堆。堆的本质其实是一个数组。它的物理结构本质上是一个数组。但是它的逻辑结构是一棵完全二叉树。我们在判断一个数组是否是一个堆的时候根据的就是它的逻辑结构。那么怎么根据它的逻辑结构判断是否是一个堆。首先堆的逻辑结构的二叉树的每一个孩子节点都大于它的每一个父亲, 就是堆。这种堆叫做小堆。如果它的逻辑结构的每一个孩子节点都小于它的父亲节点。它同样是个堆, 同时这种堆叫做大堆。
【图像去噪】论文复现:CLIP用于图像去噪提升泛化性!CLIPDenoising的Pytorch源码复现,跑通CLIPDenoising全流程,图文结合,网络结构梳理和拆解,对应源码注释!
论文题目:Transfer CLIP for Generalizable Image Denoising —— 用于可泛化图像去噪的转移CLIP。【图像去噪】论文精读:Transfer CLIP for Generalizable Image Denoising(CLIPDenoising)CLIPDenoising理论部分详解见上面对应的论文精读,本文以源码为主,理论部分只是粗略回顾。启发:多看其他领域的文章,分析是否能应用在去噪领域,这是产生idea的要素之一;
【2025年阿里云暑期实习(算法岗)-4月24日-第一题(100分)- 小红听歌】(题目+思路+Java&C++&Python解析+在线测试)
小红正在听歌,屏幕上同时展示着歌词和对应的播放进度条。s1t101ti0iti1i小红每次可以操作快进或回退一个歌词(即将播放指针向右或向左移动一个位置),数据初始时和操作过程均保证已经播放的歌词是s的一个前缀(可为空串)。她的目标是:以尽可能少的操作次数,使得字符串s中未播放状态的歌词是"幸运串"。请你计算,为了达到该目标,至少需要多少次操作?(数据保证可以在有限次内完成操作目标)【幸运串】每种字母出现的次数为指定的次数,可为空串,具体可查看输入描述。
堆排序之原地堆排序
之前介绍了堆排序,现在我们来聊聊原地堆排序 【代码】 //原地堆排序 template<typename T> void heapSort3(T arr[], int n) { //将数组构建成一个堆 for(int i = (n - 1) / 2; i >= 0; i--) { __shiftDown(arr, n, i); } for(int i = n - 1; i > 0; i--) { swa
【NVIDIA】Jetson Orin Nano系列:编译外部驱动(交叉编译和板上编译)
Orin Nano外部驱动的开发入门,以hello world为例。使用交叉编译和板上编译两种方法
堆排序算法
一、堆排序算法基本思想 堆排序是利用堆数据结构而设计的一种排序算法,堆排序是一种选择排序,其最坏,最好,平均时间复杂度均为O(nlogn),同时也是不稳定排序。 堆是具有以下性质的完全二叉树:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值,称为大顶堆, 如下图所示,其中大顶堆的性质**:arr[i] >= arr[2i+1] && arr[i] >= arr[2i+2]** 每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值,称为小顶堆,如下图所示,其中小顶堆性质:arr[i] <=
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作
《堆排序》堆排序详解
堆排序 堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法,堆排序是一种选择排序,它的最坏,最好,平均时间复杂度均为O(nlogn),它也是不稳定排序。 堆 堆是具有以下性质的完全二叉树:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值,称为大顶堆;或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值,称为小顶堆。如下图: //大顶堆:arr[i] >= arr[2i+1] && arr[i] >= arr[2i+2] //小顶堆:arr[i] <= arr[2i+1] &&
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
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堆排序每一趟的结果_堆排序
本文介绍一种神奇的排序方法——堆排序。堆排序不像插入排序和归并排序那样直观,它利用了一种称为堆的数据结构。堆堆本质上是一个数组,但我们将其当做一个近似的完全二叉树来看待。树上的每一个结点对应数组中的一个元素,按层排列。除了最底层外,该树是完全充满的,而且是从左向右填充。下图(a)为我们想象中堆的结构,而(b)则是其实际存储形式。最大堆的特点是,每一个结点都比它的两个孩子结点大(如果孩子结点存在的话...
堆排序每一趟的结果_八大排序-堆排序(手写堆排序)
闲聊最近看完一个电视剧,猪脚是胃无限和难忘鸡。比较奇怪的是整个电视剧没有讲爱得死去活来的男女之情反而讲的是男男之间纯纯的知己之情(基情),不过别说还挺好看。有种感觉就像:天下人负你又如何,我定然站你这边...让我想到了当今社会的一些人,这类人习惯权衡利弊后“战队”,或察言观色后随波逐流不顾真理事实。这部剧表达的三观就像一股清流,人生难得一知己,让我内心颇有触动。很喜欢胃无限说的一句话:管他熙熙攘攘...
【堆排序回顾】堆排序的理解
文章目录堆排序堆排序有两种方法堆排序第一种实现思路——构造堆+排序:步骤一 :构造初始堆。将给定无序序列构造成一个大顶堆(一般升序采用大顶堆,降序采用小顶堆)。步骤二 :将堆顶元素与末尾元素进行交换,使末尾元素最大。然后继续调整堆,再将堆顶元素与末尾元素交换,得到第二大元素。如此反复进行交换、重建、交换。堆排序过程:代码:为什么说堆排序没有快速排序快?如何理解“堆”?要实现一个堆,先要知道,堆都支持哪些操作以及如何存储一个堆。1、往堆中插入一个元素2.删除堆顶元素 堆排序 堆排序有两种方法 方法一:前提.
堆排序的原理
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堆排序就是这么容易
可能部分图片上传不成功 文章目录前言1.什么是堆?2.堆排序3.原理4.代码5.最后6.扩展阅读 前言 声明:参考来源互联网,有任何争议可以留言。站在前人的肩上,我们才能看的更远。 本教程纯手打,致力于最实用教程,不需要什么奖励,只希望多多转发支持。 欢迎来我公众号,希望可以结识你,也可以催更,微信搜索:JavaPub 有任何问题都可以来谈谈 ! 堆排序在常用排序算法中属于比较难理解的,本篇就以最简单的方式讲解。如果还有什么疑问, 1.什么是堆? 弄清楚**堆排序以前,我们先要知道.
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