排序算法-堆排序

最新推荐文章于 2022-10-27 20:35:10 发布
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                  今天在公司，又复习了一遍堆排序的相关问题。怕自己又遗忘，所以在这里总结一下

       堆，分为极大堆和极小堆。堆是根据二叉树的结构来进行划分，顾名思义。如果想要升序进行排列就用极小堆（因为是从父节点开始取出来）（i节点的父节点为i-1/2）(i父节点的左右节点为2*i+1,2*i+2)

    堆排序分为三步：

                   一：堆中加入节点

                   二：堆中删除节点

                   三：对排列好的堆进行堆排序，取出根节点，再重新调整堆

      

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数据结构——9.堆
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06-26 745
将该节点与其父节点比较，如果它比父节点大，就交换两者位置。然后继续将该节点与其新的父节点比较，重复此过程，直到它不再比父节点大，或者已经到达堆顶（根节点）位置。然后继续将该节点与其新的子节点比较，重复此过程，直到它的两个子节点都比它小，或者它已经成为叶子节点。（在大根堆中）时，它可能比其父节点还要大，从而违反了堆的有序性。（在大根堆中）时，它可能比其某个子节点小，从而违反了堆的有序性。为了维护堆的性质，有两个基本操作是所有其他高级操作（如插入、删除）的基础。：上浮的路径最多是树的高度，因此时间复杂度为。
【数据结构】最大堆和最小堆
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洛谷里考的一道题 MinHeap #include <cstring> template <typename ValueType> class MinHeap{ public: MinHeap(); ~MinHeap(); void push(ValueType const &n); void pop(); ValueType top(); int size(); bool empty(); private: ValueType* heap; int le
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数据结构之最小堆
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最小堆可以看作是一种优先级队列的实现，有些应用场景需要从队列中获取最小的或者最大的元素，而且不要求数据全部有序，使用最小堆或者最大堆能很好的解决这类问题。 最小堆的元素是按完全二叉树的顺序存储方式存放在一维数组中。 蓝色数字代表节点元素在数组中的索引位置 如上图所示，最小堆的根节点对应数组的第一个元素，后面接着依次从上到下每一层树节点从左往右排列，按照这个顺序将一段线性内存结构映射为一个树结构，并且满足下面的几个性质： 用i代表数组下标，n表示数组大小 当i为0时，表示树的根节点，没有父节点; 节点
数据结构——最大堆最小堆
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定义： 最大堆和最小堆都是一棵完全二叉树。 最大堆：是指根节点的关键字值是堆中的最大关键字值，且每个节点若有儿子节点，其关键字值都不小于其儿子节点的关键字值。 最小堆：是指根节点的关键字值是堆中的最小关键字值，且每个节点若有儿子节点，其关键字值都不大于其儿子节点的关键字值。 最大堆的插入操作 步骤： 1 把待增加的节点编号 i 设置为已知堆的总节点数加 1 即 i=++(*n)，因此，新增的元素放在最下一层作为新的叶子节点。求出节点 i 的父节点 parent=i/2; 判断是否为空堆，并比较所插入元素与父
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07-30
本文详细解析了一个堆排序可视化工具的设计与实现，通过图形化界面帮助用户直观理解堆排序算法。工具采用双视图（树形和数组）同步展示，运用色彩编码区分不同状态元素，并实现动态交互控制。核心内容包括堆排序算法...
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最大堆和最小堆是二叉堆的两种形式。 最大堆：根结点的键值是所有堆结点键值中最大者的堆。最小堆：根结点的键值是所有堆结点键值中最小者的堆。 不失一般性，只讨论根结点为最小层的情况。 插入[编辑] 只需要将节点插在二叉树的最后一个叶子结点位置，然后比较它对它父亲节点的大小，如果大则停止；如果小则交换位置，然后对父亲节点递归该过程直至根节点。复杂度为O(log(n
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 堆作为重要的数据结构之一，分为最大堆和最小堆是二叉堆的两种形式。最大堆：根结点的键值是所有堆结点键值中最大者的堆。最小堆：根结点的键值是所有堆结点键值中最小者的堆。下面是引自wikipedia的最小堆示例图：  程序实现：public class SmallHeap { final static int MAX_LEN = 1
数据结构-堆的基本认识
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小胡同的诗
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