初始序列为1 8 6 2 5 4 7 3一组数采用堆排序，当建堆（小根堆）完毕时，堆所对应的二叉树中序遍历序列为

堆排序建堆实例解析
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#初始序列为1 8 6 2 5 4 7 3一组数采用堆排序，当建堆（小根

本文详细解析了一组数字通过堆排序建立小根堆的过程，展示了堆排序算法的基本原理及应用。通过具体实例，读者可以深入理解堆排序中建堆步骤的细节。

初始序列为1 8 6 2 5 4 7 3一组数采用堆排序，当建堆（小根堆）完毕时，堆所对应的二叉树中序遍历序列为：（）
8 3 2 5 1 6 4 7
3 2 8 5 1 4 6 7
3 8 2 5 1 6 7 4
8 2 3 5 1 4 7 6

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A

PAT-2019年冬季考试-甲级 7-4 Cartesian Tree (30分)——小根堆的中序遍历求层序遍历
0
06-24 601
7-4 Cartesian Tree (30分) A Cartesian tree is a binary tree constructed from a sequence of distinct numbers. The tree is heap-ordered, and an inorder traversal returns the original sequence. For example, given the sequence { 8, 15, 3, 4, 1, 5, 12, 10, 18, 6
【数据结构_选择题】(D20 0518)
Sunnyside_
05-20 1455
【选择题】（D20 0518） 1、对于顺序存储的线性表，访问结点和增加结点的时间复杂度为（C）   A O(n) O(n)   B O(n) O(1)   C O(1) O(n)   D O(1) O(1) 2、若栈采用顺序存储方式存储，现两栈共享空间V[1…m]，top[i]代表第i个栈( i =1,2)栈顶，栈1的底在v[1]，栈2的底在V[m]，则栈满的条件是（B）   A top[1]+top[2]=m   B top[1]+1=top[2]   C top[2]-top[1]|=0   D t
Java笔试题（3）— 每天进步一点系列
m0_56793367的博客
08-08 1679
1.对于顺序存储的线性表，访问结点和增加结点的时间复杂度为（ ）。 A. O(n) O(n) B. O(n) O(1) C. O(1) O(n) D. O(1) O(1) 顺序存储可以实现“随机存取”，因此访问结点的时间复杂度为O(1)，而插入、删除结点由于涉及到大量移动元素，故其时间复杂度为O(n)。所以答案为C。 2.若栈采用顺序存储方式存储，现两栈共享空间V[1…m]，top[i]代表第i个栈( i =1,2)栈顶，栈1的底在v[1]，栈2的底在V[m]，则栈满的条件是（ ）。 A. top[1]
建堆、二叉树
qq_55956945的博客
09-07 754
二叉树 孩子的下标是i，则父亲的下标是:(i-1)/2
排序（5）--堆排序
gaobint的博客
07-26 461
1.堆 堆这种数据结构其实就是完全二叉树，堆分为两种，大顶堆和小顶堆。因此，堆是具有下列性质的完全二叉树：每个节点的值都大于或等于其左右孩子节点的值称为大顶堆；每个节点的值都小于或等于其左右孩子节点的值称为小顶堆。 2.堆排序算法 堆排序就是利用堆这种数据结构进行排序的方法。它的基本思想是：将待排序序列构造成一个大顶堆或小顶堆，此时最大值或最小值就是堆顶的根节点，然后将其取出放入数组；然后对...
堆排序
wo_ai_luo_的博客
10-01 543
因为堆排序无关乎初始序列是否已经排序已经排序的状态，始终有两部分过程，构建初始的大顶堆的过程时间复杂度为O(n)，交换及重建大顶堆的过程中，需要交换n-1次，重建大顶堆的过程根据完全二叉树的性质，[log2(n-1),log2(n-2)...1]逐步递减，近似为nlogn。所以它最好和最坏的情况时间复杂度都是O(nlogn)，空间复杂度O(1)
手撕面试题算法＜排序＞（6）—— 堆 & 堆排序
Yuc0114的博客
11-03 740
前言 堆也是一种数据结构，是用数组来表示的完全二叉树 堆排序是利用堆这种数据结构来对数组进行排序的排序算法，其时间复杂度可以达到 O(n*logn) 手撕算法 - 排序系列 手撕面试题算法＜排序＞（1）—— 冒泡排序及其优化实现 手撕面试题算法＜排序＞（2）—— 选择排序 手撕面试题算法＜排序＞（3）—— 插入排序及其优化实现 手撕面试题算法＜排序＞（3.5）—— 希尔排序 手撕面试题算法＜排序＞（4）—— 归并排序 手撕面试题算法＜排序＞（5）—— 快速排序以及快排为什么快 源码 看完有收获别忘了点个st
探索数据结构：堆，计数，桶，基数排序的分析与模拟实现
最新发布
Bettysweetyaaa的博客
06-06 2241
在计算机科学中，排序算法是一门经典而重要的领域。堆排序、桶排序、计数排序和基数排序是其中几种性能优异的算法。堆排序利用堆这种数据结构，实现高效的排序；桶排序将数据分布到不同的桶中，通过各自的排序算法完成排序；计数排序和基数排序则通过统计元素出现次数或位数来完成排序。探索这些算法背后的原理和实现，让我们一窥排序算法的精彩世界。
JAVA实现堆排序算法详解与源代码分析
堆排序的基本思想是：将待排序的序列构造成一个最大堆，这样每次取出堆顶元素（即当前最大值），并将其放置在序列的末尾，再对剩余元素调整为最大堆，重复这个过程直到所有元素排序完毕。由于堆是通过数组实现的，它...
排序方式 堆排序 选择 冒泡排序 归并排序 插入 选择
12-16
在计算机科学领域，排序算法是数据结构中至关重要的一部分，它涉及到如何有效地重新排列一组数据，使其按照特定的顺序排列。本资源包含了几种常见的排序算法，包括堆排序、选择排序、冒泡排序、归并排序和插入排序。...
堆排序、中序排序算法实现
肖的专栏
09-20 1071
现有一无序数组，用两种算法进行排序。int[] ints = {5,7,2,5,8,9,3,4,6};第一种：堆排序 算法： 从数组索引的第一个位置开始构建二叉树（从左到右，最多两个子节点） 构建最大堆： 从下倒上，从右到左比较最大儿子节点，如果最大儿子比父节点大，则对换； 确定节点关系 ： 父节点个数PC=（L-1）/2 ; 父节点的索引方式（反向遍历，由PC - 1）; 子节点的索引：
堆序排序
qq_43566496的博客
11-23 283
堆序排序： 注：代码在最后 1、将原始数据构成完全二叉树 如67、65、77、38、97、3、33的数组 2、对最后一个非叶节点4筛运算 （非叶节点：后面没有子节点，图中1、2、3、4为非叶节点） 3、对倒数第二个非叶节点3筛运算、对倒数第三个非叶节点2筛运算……直至根节点 至此，堆结构构造完成。 堆序输出 1、根据堆结构的特点，根节点最大，我们从小到大排序，因此将根节点放到数组最后，也就是...
堆排序详细解析
FUN6367的博客
04-22 291
1、堆排序的数据结构-顶堆：一种完全二叉树（C++中的优先队列） ①大顶堆：每个结点的值都比它的孩子结点（如果有）的值大 ②小顶堆：每个结点的值都比它的孩子结点（如果有）的值小 2、完全二叉树的性质： 对于有n个结点的完全二叉树： 结点编号为i的节点有左孩子等价于i*2 <= n且左孩子结点编号为i2 结点编号为I的结点有右孩子等价于**i2 + 1 <= n且右孩子结点编号为i*2...
小根堆问题
实践求真知
12-19 352
算法和数据结构
知识点3——堆排序
修呀的博客
07-18 406
堆排序(从小到大排序) 利用大顶堆的堆顶记录的是最大元素这一特性，使得每次从无序中选择最大元素变得简单。 其基本思想为(大顶堆)： 1)将初始待排序关键字序列(R1,R2…Rn)构建成大顶堆，此堆为初始的无序区； 2)将堆顶元素R[1]与最后一个元素R[n]交换，此时得到新的无序区(R1,R2,…,Rn-1)和新的有序区(Rn),且满足R[1,2,…,n-1]<=R[n];； 3)由于交换后...
大根堆和堆排序
思维缜密的博客
03-23 427
大根堆实现 MaxHeap.h #pragma once #include<iostream> using namespace std; template<typename T> class MaxHeap { private: //堆 T* heap; //实际容量 int size; //总容量 int maxCapacity; //最大堆的下调算法...
【7】堆排序
羞羞滴小朋友
07-08 1845
目录 1. 完全二叉树 2.小根堆 3.大根堆 4. 堆排序 代码： 补充： 1. 完全二叉树 上图，就是一个完全二叉树，其特点在于： 从作为第一层的根开始，除了最后一层之外，第N层的元素个数都必须是2的N次方；第一层2个元素，第二层4个，第三层8个，以此类推。 而最后一行的元素，都要紧贴在左边，换句话说，每一行的元素都从最左边开始安放（生成的顺序是从上往...
P1631 序列合并(堆排序)
PleasantlY1的博客
12-07 331
有两个长度都是N的序列A和B，在A和B中各取一个数相加可以得到N^2个和，求这N^2个和中最小的N个。 输入输出格式 输入格式：   第一行一个正整数N； 第二行N个整数Ai​, 满足Ai​≤Ai+1​且Ai≤109 第三行N个整数Bi​, 满足Bi​≤Bi+1​且Bi≤109 【数据规模】 对于50%的数据中，满足1&lt;=N&lt;=1000； 对于100%的数据中，满足1...
小根堆大根堆
qq_24884193的博客
07-19 428
priority_queue&lt;int&gt; xxx 大根堆 priority_queue&lt;int, vector&lt;int&gt;, greater&lt;int&gt;&gt; xxxx 小根堆   做的哈夫曼这类问题用到了小根堆挺多的，查了一下大根堆，其实就是 queue 这个容器本身(按照从小到大排序) 等待更新...
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