二叉堆-选择排序

二叉堆 :

稳定性:不稳定

复杂性:较复杂

原址性:原址

用途:排序,优先队列

类别选择排序
数据结构数组
时间复杂度:最坏情况O(n\log n)
最好情况O(n\log n)
平均情况O(n\log n)
空间复杂度O(1) a

#include <iostream>
using namespace std;

void sift(int table[],int low,int high);

void HeapSort(int table[],int n);

int main()
{
	int tab[5];
	for (int i=0;i <5;i ++)
	{
		cin>>tab[i];
	}
	HeapSort(tab,5);
	for (int i=0;i <5;i ++)
	{
		cout<<tab[i]<<" ";
	}
	system("pause");
	return 0;
}

void sift(int table[],int low,int high)
{
	int i=low;
	int j=2*i+1;
	int temp=table[i];
	while (j<=high)
	{
		if (j<high&&table[j]>table[j+1])
		{
			j++;
		}
		if (temp>table[j])
		{
			table[i]=table[j];
			i=j;
			j=2*i+1;
		}
		else
		{
			j=high+1;
		}
	}
	table[i]=temp;
}

void HeapSort(int table[],int n)
{
	for (int i=(n-1)/2;i >=0;i --)
	{
		sift(table,i,n-1);
	}
	for (int i=n-1;i>0;i--)
	{
		int temp=table[0];
		table[0]=table[i];
		table[i]=temp;
		sift(table,0,i -1);
	}
}



using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApplication1
{
    struct RecType
    {
        public int key;
        public string data;
    }

    class InterSortClass
    {
        const int MaxSize = 100;
        public RecType[] R;
        public int length;

        public InterSortClass()
        {
            R = new RecType[MaxSize];
            length =0;
        }

        public void MinHeapify(int low, int high)                //维护堆  二叉最小堆
        {
            int i = low, j = 2 * i+1;
            RecType tmp = R[i];
            while (j <= high)
            {
                if (j < high && R[j].key > R[j + 1].key)
                {
                    j++;
                }
                if (tmp.key > R[j].key)
                {
                    R[i] = R[j];
                    i = j;
                    j = 2 * i;
                }
                else
                    break;
            }
            R[i] = tmp;
        }

        public void BuildHeap()                                 //建堆
        {
            for (int i = length / 2; i >= 0; i--)
                MinHeapify(i, length-1);
        }

        public void HeapSort()                                   //堆排序,由大到小排列
        {
            BuildHeap();
            for (int i = length-1; i >= 1; i--)
            {
                RecType tmp = R[0];
                R[0] = R[i];
                R[i] = tmp;
                MinHeapify(0, i-1);
            }
        }

        public void CreateList()
        {
            string a = Console.ReadLine();
            string[] b = a.Split(new char[] { ',' });
            for (int i = 0; i < b.Length; i++)
            {
                R[i].key = Convert.ToInt32(b[i]);
            }
            length = b.Length;
        }
    }
}


内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
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