堆

关注

原创最新推荐文章于 2026-07-10 11:01:04 发布 152 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

堆的原理实现详解以及堆的应用文章目录堆是什么堆的存储方式插入结点删除结点堆排序代码实现堆是什么堆（heap）本质上就是一棵完全二叉树，只不过这棵完全二叉树有点特别，能够被称为堆的二叉树，除了它必须要是一棵完全二叉树外，它的每一个结点都必须大于或者小于其子节点。解释一下就是对于树中的所有的结点都至少有一棵子树，对于这个结点的子树上所有的结点都必须要大于或者小于其父节点。因此，堆也是个递归的定义，通常，我们将结点都大于或者等于子树所有结点的堆称为最大堆；将结点都小于或者等于子树所有结点的堆称为最小堆。如下图所示：阅读详情

堆

逻辑完全二叉树

物理数组（重要）

性质

在集合中找最值

left=2*parent+1 right=2*parent+2

parent=(child-1)/2

操作-向下调整时间复杂度O（log(n)） O(1)

操作-建堆时间复杂度O（n）|O（n*log(n)） O(1)

堆—动态找最大值

1.出队列

2.入队列

3.队首元素（当前优先最高的元素）

1.TopK

在海量数据中，寻找前K大的数据

找排名前K大的，建K个大小的小堆

输入：nums1=[1,7,11],nums2=[2,4,6],K=3
输出：[1,2][1,4][1,6]
解释：返回序列中前3对数：
[1,2],[1,4].[1,6],[7,2],[11,2],[7,6],[11,4],[11,6]


 堆（大小是3）
for(m:[1,7,11]){
  for(n:[2,4,6]){
   }
}

p=Pair{1,3}

q=Pair{2,3} PriorityQueue和比较的出现队首

PriorityQueue会调用compareTo

引用类型如何比较大小？

p>q p<q 让小的放前面

TopK和最小的

堆（和最大的应该是堆顶元素）

Pair(u,v)

compare To 返回负数则this排序在o之前

自己实现堆，找到TopK最大的数
 Heap heap;
for(int i=0;i<k;i++)
{
  heap.add(array[i]);
}
   for(int i=k;i<array.length;i++)
{
  if(array[i]>heap.top()){
      heap.top=array[i];
         heap.shiftDown();
  }
}