堆排序 顾名思义，是利用堆这种数据结构来进行排序的算法。 如果你了解堆这种数据结构，你应该知道堆是一种优先队列，两种实现，最大堆和最小堆，由于我们这里排序按升序排，所以就直接以最大堆来说吧。 我们完全可以把堆（以下全都默认为最大堆）看成一棵完全二叉树，但是位于堆顶的元素总是整棵树
根据维基百科的定义： 插入排序是迭代算法，逐一获得输入数据，逐步产生有序的输出序列。每步迭代中，算法从输入序列中取出一元素，将之插入有序序列中正确的位置。如此迭代直到全部元素有序。 堆排序也是将输入分为有序和无序两部分，迭代地从无序部分找出最大元素放入有序部分。它利用了
二叉树 堆排序需要先了解二叉树的基本常识，注意区分完全二叉树和非完全二叉树，以及要了解二叉树在计算机中的存储方式。 这是一棵完全二叉树 它在计算机中的存储方式为： 如上图所示，完全二叉树在计算机中存储时就像一个链表，只不过要怎么对应父节点和子节点的关系呢？根据这个二叉树看
堆是一种特殊类型的树，这种数据结构应用场景非常多，最经典的莫过于堆排序，堆排序是一种原地排序，它的时间复杂度是 O(nlogn)。 前面提到的快速排序，平均情况下时间复杂度也是 O(nlogn)，甚至堆排序比快速排序的时间复杂度还要稳定，但是实际开发中，快速排序要比堆排序好，这是为什么呢
堆排序就是一种特殊的选择排序，借助顺序二叉树大顶堆/小顶堆的特性，每次将根节点与末尾节点交换值，再将出末尾节点之外的节点重新构造大顶堆/小顶堆，直到未排序的数为1(该值为最大/最小值)时结束排序。 public class HeapSort { public static void main(String[] args) {
比较器： 1）比较器的实质就是重载比较运算符 2）比较器可以很好的应用在特殊标准的排序上 3）比较器可以很好的应用在根据特殊标准排序的结构上 4）写代码变得异常容易，还用于泛型编程 比较器的统一约定 @Override public int compare(T o1,T o2){ //返回负数的时候，就是o1比o2优先的情
检查当前节点是否满足：根≥左，右。 若不满足，将当前节点与更大的一个孩子互换。 i的左孩子 2i i的右孩子 2i+1 i的父节点 i/2 时间复杂度O(nlog2n) 空间复杂度O(1) 若元素互换破坏了下一级的堆，则采用相同的方法继续往下调整。（小元素下坠） //建立大根堆 void BuildMaxH
一、部分概念 满二叉树：深度为k，且含有（2^k)-1个节点的二叉树。 完全二叉树：深度为k，又n个结点，当且仅当其每一个结点都与深度为k的满二叉树中编号从1至n的节点一一对应时，称为完全二叉树。 堆的结构可以分为大根堆和小根堆，是一个完全二叉树。 每个节点的值都大于其左孩子和又孩子节点的
According to Wikipedia: Insertion sort iterates, consuming one input element each repetition, and growing a sorted output list. Each iteration, insertion sort removes one element from the input data, finds the location it belongs within the sorted list,
堆中根节点存储的是最小值，每一个节点的左右儿子都是大于或等于该节点。 插入元素： 将新元素插在最后，heap[++size]=x,再依次与其父节点比较，若该元素小于其父节点，则和父节点交换位置，循环直到正确位置。 删除元素： 用最后一个元素覆盖要删除的元素，并删除最后一个元素，heap[k]=heap[
/** * PriorityQueue 原理：最小堆 * peek获取且不删除堆顶元素，poll获取且删除堆顶元素 * * 215. 数组中的第K个最大元素 * https://leetcode-cn.com/problems/kth-largest-element-in-an-array/ */ public class FindKthLargest { public int findKthLargest(int[] n
文章目录 归并排序思想代码测试分析 堆排序（Heap Sort）堆的定义思想实现测试分析 归并排序 思想 排序一个数组，我们先把数组从中间分成前后两部分，然后对前后两部分分别排序，再将排好序的两部分合并在一起，这样整个数组就都有序了。 归并排序采用的是分治思想。 分治，顾名思义
记录一下学习的排序算法及代码实现，和个人笔记。 一：冒泡排序 如果遇到相等的值不进行交换，那这种排序方式是稳定的排序方式。 原理：比较两个相邻的元素，将值大的元素交换到右边 void BubbleSort(int arr[],int size) { //冒泡排序 两个for循环 内层为size-i-
给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 k 个最大的元素。 请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。 方法一：基于快速排序的选择方法 class Solution { Random random = new Random(); public int findKthLargest(int[] nums, i
前言： 本章我们来讲解八大排序之堆排序。2022，地球Online新赛季开始了！让我们一起努力内卷吧！ 一、堆排序的概念
一，堆建立： 比如说我现在要把这个完全二叉树建立成堆，只要每一个子树都是最小堆就好了，子树也就是一个根节点加上两个子节点。 首先从最后一行来看，最后一行是叶节点，叶节点是没有相应的子节点的，所以所有以叶节点为根结点的子树都是满足最小堆的特性的，所以就直接从叶节点上面
堆排序 1.代码模板 void HeapSort(SqList *L); // 堆排序 void HeapAdjust(SqList *L, int s, int m); // 堆调整 将L->arr[s...m]调整成一个大顶堆 void HeapSort(SqList *L) { // 从下到上，从右到左，把L中的arr构建成一个大顶堆 for (int i = L->length / 2; i >
# -*- encoding : utf-8 -*- # @Author : 日落了 # @ Motto : 天不生python,IT 万古如长夜 # @Time :2020/6/18-14:46 # @template : 二叉堆 import random # 上升 def upJust(arr: list): childIndex = len(arr) - 1 # 从最后开始 parentIndex = (childIndex - 1) //
//构建大根堆：将array看成完全二叉树的顺序存储结构 private int[] buildMaxHeap(int[] array){ //从最后一个节点array.length-1的父节点（array.length-1-1）/2开始，直到根节点0，反复调整堆 for(int i=(array.length-2)/2;i>=0;i–){ adjustDownToUp(array, i,array.length); } re
Floyd算法 二分图匹配-匈牙利算法 希尔排序解析 快速排序解析 堆排序解析 归并排序解析
//堆排序算法，调整为大顶堆 void Heapsort(sqlist &L) { int i; for(i=L.length/2;i>0;i--)//对非终端结点构造堆 Heapadjust(L,i,L.length); //接下来进行调整 for(i=L.length;i>0;i--) { swa
1.本代码一共实现7种常见排序，其中直接插入排序和折半插入排序思想相同，只不过在寻找插入位置的时候，折半插入排序采用了二分法，在这一步上较直接插入排序更快。 2.冒泡排序很简单，但是可以进阶一步，在内层循环 j 中加一个flag标识，判断在这一次循环中有没有发生值交换。如果发生了，那么
7-2 堆排序 (10 分)（Python） 7-2 堆排序 (10 分) 对n个数，要求用堆排序（最大堆）对其进行排序。 输入格式: 第一行一个n（n<1000）。第二行给出n个数。 输出格式: 输出n行，每行n个数。第一行表示将n个数(将n个数看成一棵树)变成最大堆后的结果，第二行表示将上次结果的根节点交换到现有节
heap sort 参考链接 满二叉树性质： parent=(i-1)/2,son_left=i*2+1,son_right=i*2+2 建堆 首先对数组建立大顶堆：父节点一定大于子节点 对每一个非叶节点递归进行比较(堆化) 最后一个非叶节点 结论:最后一个叶节点的父节点 证明：假设最后一个叶节点a的父节点b不是最后一个非叶节点。
class Solution { public: void maxHeapify(vector<int>& a, int i, int heapSize) { int l = i * 2 + 1, r = i * 2 + 2, largest = i; if (l < heapSize && a[l] > a[largest]) { largest = l; }
