1. 定义 [max(min) tree] 一棵树, 其中每个节点的值都大于 (小于) 或等于其 children (如果有) 的值. [max(min) heap] max(min) tree + complete binary tree. 2. 性质 heap 是一种 隐式数据结构 (implicit data structure). 用 完全二叉树 表示的 heap 在数组中 隐式储存 (没
1. 为什么要引入堆？ 1.1 堆的应用场景 有时候我们面临一种实际应用场景需要根据任务的重要程度而划分优先级，对优先级高的任务提供优先服务。 优先级队列(Priority Queue)：取出元素的顺序是依据优先级大小，而不是元素进入队列的先后顺序。 优先级队列实现要求：维护这样一种结构，取出数据
1.堆排序的基本思想： *用堆排序实现升序 * 其主要用到了大根堆的思想(先理解大根堆的思想,再进行堆排序) * * 因为大根堆可以快速找到最大数,所以只要每次都把这个最大数和最后一个数交换,那么依次进行： * 就可以使得最大数被换到最后一个,倒二大的数换到倒二个,直到heapSize缩
背景 在Apahce IoTDB中，查询最后需要根据时间戳列做join，而这一步操作是通过一个带有自动去重功能的优先队列实现的。之前的实现中，我们采用了Java自带的TreeSet，但是发现了如下的问题之后，自己实现了一个高效的去重优先队列。 Java语言库中自带了PriorityQueue作为默认优先队列的
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
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; }
文章目录 一、什么是堆？1. 堆和数组2. 大根堆和小根堆 二、 heapinsert函数1. 手推一轮heapinsert2. 使用heapinsert得到一个大根堆 三、heapify函数1. 手推一轮heapify2. 使用heapify整理数组成为一个大根堆 四、heapinsert和heapify形成大根堆的时间复杂度五、手推堆排序
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，还用于范型编程 public static class Student { public String name; public int id; public int age;
题目介绍 力扣215题：https://leetcode-cn.com/problems/kth-largest-element-in-an-array/ 在未排序的数组中找到第 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。 分析 要寻找数组中第K大的元素，首先能想到的，当然就是直接排序
5、堆排序（Heep Sort） 用数列构建出一个大顶堆，取出堆顶的数字； 调整剩余的数字，构建出新的大顶堆，再次取出堆顶的数字； 循环往复，完成整个排序。 分析： 时间复杂度： 最好：O(nlogn)最坏：O(nlogn) 空间复杂度： O(1) 不稳定 代码 public static void heapSort(int[] arr) { // 构建
堆结构的内部是以数组实现，表现形式为一个完全二叉树，对应关系上，上级节点的下标始终等于直接下级节点的下标(任意一个)除2的除数，下级节点的坐标左孩子为上级坐标的位置2+1，右孩子为上级坐标的位置2+2,这个条件始终满足 如下代码就是一个简易的堆结构实现 using System; namespace te
