算法导论（CLRS）6.3-2

最新推荐文章于 2025-05-22 15:23:37 发布
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#CLRS #算法导论

本文通过实例对比了从小到大和从大到小两种不同排序方式对于构建最大堆的影响，并指出只有从大到小的方式才能确保堆的性质始终得以维持。

如果从小到大递增不能保证根节点的两个子树都是最大堆的性质

而从大到小可以保持


例如<2，1，3，9，8，6，7，12，52>


从小到大递增结果（错）

<3，9，7，52，8，6，2，12，1>



而从大到小（正确）

<52,12,7,9,2,6,3,1,8>

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AI天才研究院
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这本书我读的最快乐的部分，就是每章的chapter notes。也就是在一章的末尾，介绍这一章提到的各种内容是何时、被谁、怎样引入计算机科学的。不看这部分，总觉得学的就是书上的死学问。而这些引用出处却为我们理清了算法研究的历史脉络，各个经典结果的师承关系。读这些为我带来了巨大的乐趣。也建议读此书的人千万不要放过这一部分，这些引用的结果就是算法研究的里程碑。 对于算法的伪码描述，倒不必太仔细了。不能指望在算法课上学习编程，算法本来就是很纯粹的数学对象，它的设计思想完全依托于背后的数学结构，它运作的机制以及它
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按高度来说明吧。。 先假设n是偶数，高度为0的叶子节点数量为n/2 想象一下把叶子节点去掉，剩下的节点数量为n-n/2=n/2，现在这棵新的树叶子节点为n/4，这些节点也就是原来树高度为1的节点 每个高度h的节点数量都是n/2h+1，这样一直推演到根就行了 如果n是奇数，推演过程类似，只是考虑一下向上向下取整而已，每个高度h最多有n/2h+1向上取整个节点
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CLRS 16-2 是《算法导论》第16章中的一个小节，主要讲述了图的广度优先搜索算法。广度优先搜索算法是一种用来在图中搜索特定节点的方法，它能够找到从某一起点出发到达所有其他节点的最短路径。 该算法的基本思想是...
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