堆排序

本文介绍了堆排序的基本概念,包括其时间与空间复杂度特点。详细解析了堆排序的两个关键步骤:初始建堆和堆排序过程。同时,阐述了如何在一维数组中通过下标计算来确定每个节点的父节点和子节点。

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堆排序(heap sort)貌似很受面试者的青睐,特此简单总结一下。

堆排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(1).堆分为大根堆和小根堆。

堆是一个完全二叉树结构,并满足堆性质,即子节点值总是小于(或大于)父结点。

堆排序可以分成两个步骤:初始建堆和进行堆排序。

堆的关键性质:

将堆的内容放入一维数组,可以通过下标计算每个结点的父结点和孩子节点。编号从0开始,从左到右从上到下层序遍历。

索引为k的结点的父结点为(k-1)/2,子节点为2k+1和2(k+1).

堆排序算法步骤

(1)将给定数组创建成为一个堆(最小堆),输出堆顶元素;
(2)以最后一个元素替代堆顶,调整堆,输出堆顶元素;
(3)堆尺寸减一;
(4)重复(2)、(3)直到堆尺寸变为1.
内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策议,如优化进料方式、提高热效率、设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策议生成系统,可以根据同地区的特征定制化生成政策议,为农村能源转型提供了有力支持。
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