堆排序

参考: http://blog.youkuaiyun.com/chenjin_zhong/article/details/6045892


package sort;

import java.util.Arrays;

public class HeapSort {

	public static void main(String[] args) {
		int[] a = {7, 23, 78, 21, 23 ,34, 233,254};
		buildHeap(a);
		System.out.println(Arrays.toString(a));
		sortHeap(a);
		System.out.println(Arrays.toString(a));
	}

	private static void sortHeap(int[] a) {
		// TODO Auto-generated method stub
		for(int i = a.length - 1; i > 0; i--){
			int tmp = a[i];
			a[i] = a[0];
			a[0] = tmp;
			adjustHeap(a, 0, i - 1);
		}
	}

	private static void buildHeap(int[] a) {
		// TODO Auto-generated method stub
		int len = a.length - 1;
		for(int i = len / 2; i >= 0; i--){
			adjustHeap(a, i, len);
		}
	}

	private static void adjustHeap(int[] a, int i, int len) {
		// TODO Auto-generated method stub
		if(len == 0)
			return;
		int target = a[i];
		for(int j = 2*i; j <= len; j*=2){
			
			if(j < len && a[j + 1] > a[j])
				j = j + 1;
			if(target > a[j])
				break;
			a[i] = a[j];
			i = j;
		}
		a[i] = target;
	}
	
}


资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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