堆排序详解

最新推荐文章于 2024-10-27 21:30:45 发布
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该博客主要对堆排序进行详细讲解。堆排序是重要的排序算法，在信息技术领域应用广泛。博客可能会涉及堆排序的原理、实现步骤等关键信息，帮助读者深入理解这一算法。
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堆排序详细图解（通俗易懂）
oorik的博客
02-17 31万+
什么是堆 堆是一种叫做完全二叉树的数据结构，可以分为大根堆，小根堆，而堆排序就是基于这种结构而产生的一种程序算法。 堆的分类 大根堆:每个节点的值都大于或者等于他的左右孩子节点的值 小根堆:每个结点的值都小于或等于其左孩子和右孩子结点的值 两种结构映射到数组为: 大根堆: 小根堆: //父-->子:i--->左孩子:2*i+1, 右孩子:2*i+2; //子-->父:i--->(i-1)*2;(i为下标元素) 排序思想 1.首先将待排序的数...
关于排序算法 堆排序介绍。
大猩猩的博客
09-12 123
今天早上某公司面试，最后问了一个堆排序了解么，当时一个闷比啊，面试前还在看十大排序算法，心存侥幸  不会问堆排序。结果被问到了。。。。 所以在这里记录下。主要来自于http://www.cnblogs.com/0zcl 这篇博客。非常感谢博主的无私奉献，大家可以去原博浏览。 一、在讲堆排序之前先要了解完全二叉树这个数据结构。关于完美二叉树、完全二叉树、完满二叉树的区别可以参见这个博客http:...
必学排序算法——堆排序
ycs66的博客
10-27 3349
堆排序算法是必须掌握的一种基础算法，在一些比较出名的竞赛acm、蓝桥杯，并且在一些公司面试题中都可能会出现，而且作为简单题我们必须要拿下，所以我们要引起重视，下面让我们来深入了解堆排序算法。堆排序（Heap Sort）是一种基于堆数据结构的比较排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构，分为最大堆和最小堆。在最大堆中，父节点的值总是大于或等于其子节点的值；而在最小堆中，父节点的值总是小于或等于其子节点的值。堆排序通常使用最大堆来升序排序数组，使用最小堆则可以降序排序数组。
堆排序的基本概念和基本思路
实践求真知
03-20 5412
一 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，这种情况称为大顶堆，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，这种情况称为小顶堆。 4 大顶堆举例说明 5 小顶堆举例说明 6 一般升序采用大顶堆， 降序采用小顶堆。 二 堆..
js堆排序详解
qq_44818085的博客
09-05 1228
一. 堆的概念 堆是一棵顺序存储的二叉树 大根堆（大顶堆）：其中每个节点的值都不小于其子节点 小根堆（小顶堆）：其中每个节点的值都不大于其子节点 二. 堆排序的过程 创建堆 调整堆 选取最值 再次调整堆 三.代码实现 let arr = [9, 1, 2, 8, 7, 3, 4, 6, 5] function swap(arr, i, j){ let temp = arr[i] arr[i] = arr[j] arr[j] = temp } function BuildHeap(
C++中堆排序详解
qq_56740121的博客
09-03 792
堆（Heap）是一种特殊的完全二叉树结构，它通常被用作优先队列的实现，或者是在实现如堆排序这样的算法时用到。堆有两种主要的类型：最大堆（Max Heap）和最小堆（Min Heap）。完全二叉树：除了最后一层外，每一层都被完全填满，并且所有节点都尽可能地向左对齐。也就是说，除最后一层外，所有层均为满层。最后一层，所有节点的排布都要靠左，直至排满。（个人理解）。最大堆：每个父节点的值都大于其子节点的值。（所有父亲都比儿子大）根节点最大最小堆：每个父节点的值都小于其子节点的值。
堆排序详解与代码实现
IronmanJay
01-17 1106
文章目录一、堆排序基本介绍二、大顶堆和小顶堆2.1 大顶堆2.2 小顶堆三、堆排序基本思想四、堆排序代码实现五、代码运行结果 一、堆排序基本介绍 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，他的最好、最坏、平均时间复杂度均为O(nlogn)，它也是不稳定排序 堆是具有以下性质的二叉树：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。注意：没有要求节点的左孩子和右孩子的值的大小关系 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 一般升序采用大顶堆，降序采用小顶堆
Python堆排序详解
MiaLove
05-16 1581
利用大顶堆实现排序——Python算法详解 ''' 1、堆排序由两个函数组成： 构建堆、堆顶抽取（实现排序） 2、构建堆： 关键参数index：表示建堆的初始索引位置。 满足以下两个条件时，产生递归调用： 当index不在叶节点的第一级父节点 当index不是一家子（父节点，左、右孩子节...
堆排序图文详解
weixin_50941083的博客
11-02 5325
本文使用手推+文字的形式详述了堆排序的内容。 堆其实就是用数组实现的二叉树，它是利用完全二叉树的结构来维护一组数据。这使得它每进行一组相关操作的时间复杂度为`O(1)~O(logN)`之间，是相当的有优势哇。
堆排序详解及 C++ 实现
09-26
本文首先介绍了堆排序的概念以及堆的概念，之后给出了使用最大堆的堆排序的具体实现方法及示例代码。最后进行了算法时间复杂度及空间复杂度的讨论，指出其时间复杂度是O(n log n), 空间复杂度是O(1)，并且强调虽然堆...
数据结构C语言排序方法-堆排序详解！.pdf
01-15
【数据结构】C语言排序方法——堆排序详解 堆排序是一种基于比较的排序算法，它利用了二叉堆这一数据结构的特点。堆是一种特殊的树形数据结构，形状近似完全二叉树，同时满足堆积性质：在最大堆中，每个父节点的值...
堆排序详解升序和降序Java版本
12-28
堆排序是一种高效的排序算法，基于二叉堆数据结构。二叉堆可以分为最大堆和最小堆，其中最大堆中每个节点的值都大于或等于其子节点，而最小堆则相反。在Java中，实现堆排序通常涉及构建堆和进行排序两个主要步骤。 ...
【排序知多少】堆排序详解
01-08
堆排序的概述 堆是具有下列特性的完全二叉树：每个节点的值都大于或等于其左右孩子的节点的值，成为大顶堆，或者每个节点的值都小于或等于其左右孩子节点的值，成为小顶堆。 在选择到最小记录同时，并根据比较结果对...
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
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numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
11-25
NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
最新发布
11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
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