heapify() 前面两篇文章介绍了什么是堆以及堆的两个基本操作,但其实呢,堆还有一个大名鼎鼎的非常重要的操作,就是 heapify() 了,它是一个很神奇的操作, 可以用 O(n) 的时间把一个乱序的数组变成一个 heap. 但是呢,heapify() 并不是一个 public API,看: 所以我们没有办法直接使用. 唯一使用 heapify() 的方式呢,就是使用 PriorityQueue(Collection<? extends E> c) 这个 constructor 的时候,人…

堆化 给出一个整数数组,堆化操作就是把它变成一个最小堆数组. 对于堆数组A,A[0]是堆的根,并对于每个A[i],A [i * 2 + 1]是A[i]的左儿子并且A[i * 2 + 2]是A[i]的右儿子. 说明 什么是堆? 堆是一种数据结构,它通常有三种方法:push, pop 和 top.其中,“push”添加新的元素进入堆,“pop”删除堆中最小/最大元素,“top”返回堆中最小/最大元素. 什么是堆化? 把一个无序整数数组变成一个堆数组.如果是最小堆,每个元素A[i],我们将得到A[i…

一.前言 二叉堆是一个特殊的堆,其本质是一棵完全二叉树,可用数组来存储数据,如果根节点在数组的下标位置为1,那么当前节点n的左子节点为2n,有子节点在数组中的下标位置为2n+1.二叉堆类型分为最大堆(大顶堆)和最小堆(小顶堆),其分类是根据父节点和子节点的大小来决定的,在二叉堆中父节点总是大于或等于子节点,该二叉堆成为最大堆,相反地称之为最小堆.因此,最大堆父节点键值大于或等于子节点,最小堆父节点键值小于或等于子节点.根据二叉堆的特点,二叉堆可以用来实现排序.有限队列等.堆排序就是利用二叉堆的特…

目录 PriorityBlockingQueue概述 类图结构及重要字段 什么是二叉堆 堆的基本操作 向上调整void up(int u) 向下调整void down(int u) 构造器 扩容方法tryGrow 源码中向上调整和向下调整实现 siftUpComparable siftDownComparable heapify建堆or堆化 put非阻塞式插入 take阻塞式获取 remove移除指定元素 总结 参考阅读 系列传送门: Java并发包源码学习系列:AbstractQueuedSy…

Java数据结构和算法(五)二叉排序树(BST) 数据结构与算法目录(https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10115867.html) 二叉排序树(Binary Sort Tree),又称二叉查找树(Binary Search Tree),亦称二叉搜索树. 二叉排序树的左子树的节点都小于它的父节点,右子树中的节点都大于它的父节点,因此若按按中序遍历则从小到大的排序 二叉排序树在搜索中的应用非常广泛,同时二叉排序树的一个变种(红黑树)是 java 中 TreeM…

前言 接下来继续BlockingQueue的另一个实现,优先级阻塞队列PriorityBlockingQueue.PriorityBlockingQueue是一个无限容量的阻塞队列,由于容量是无限的所以put等入队操作其实不存在阻塞,只要内存足够都能够立即入队成功,当然多个入队操作的线程之间还是存在竞争唯一锁的互斥访问.虽然PriorityBlockingQueue逻辑上是无界的,但是尝试添加元素时还是可能因为资源耗尽而抛出OutOfMemoryError. 该队列也不允许放入null值,它使用…

参考 堆排序中两种建堆方法的比较 第一种方法HeapInsert 它可以假定我们事先不知道有多少个元素,通过不断往堆里面插入元素进行调整来构建堆. 它的大致步骤如下: 首先增加堆的长度,在最末尾的地方加入最新插入的元素. 比较当前元素和它的父结点值,如果比父结点值大,则交换两个元素,否则返回. 重复步骤2. 这种插入建堆的时间复杂度是O(NlogN) 第二种方法Heapify 从最后一个非叶子节点一直到根结点进行堆化的调整.如果当前节点小于某个自己的孩子节点(大根堆中),那么当前节点和这个孩子交…

首先我们先来看一个由普通数组构建的普通堆. 然后我们通过前面的方法对它进行堆化(heapify),将其构建为最大堆. 结果是这样的: 对于我们所关心的这个数组而言,数组中的元素位置发生了改变.正是因为这些元素的位置发生了改变,我们才能将其构建为最大堆. 可是由于数组中元素位置的改变,我们将面临着几个局限性. 1.如果我们的元素是十分复杂的话,比如像每个位置上存的是一篇10万字的文章.那么交换它们之间的位置将产生大量的时间消耗.(不过这可以通过技术手段解决) 2.由于我们的数组元素的位置在构建成堆…

130-堆化 给出一个整数数组,堆化操作就是把它变成一个最小堆数组. 对于堆数组A,A[0]是堆的根,并对于每个A[i],A [i * 2 + 1]是A[i]的左儿子并且A[i * 2 + 2]是A[i]的右儿子. 说明 什么是堆? 堆是一种数据结构,它通常有三种方法:push, pop 和 top.其中,"push"添加新的元素进入堆,"pop"删除堆中最小/最大元素,"top"返回堆中最小/最大元素. 什么是堆化? 把一个无序整数数组变成一个…

堆排序总结 这是排序,不是查找!!!查找去找二叉排序树等. 满二叉树一定是完全二叉树,但完全二叉树不一定是满二叉树. 构建顶堆: a.构造初始堆 b.从最后一层非叶节点开始调整,一直到根节点 c.如果还不满足,重复b操作,直到构建出一个大顶堆或小顶堆. 构建大顶堆:每次调整都是从父节点.左孩子节点.右孩子节点三者中选择最大者跟父节点进行交换. (重点)输出排序后的序列:一个大顶堆,获得最大值后, 1. 输出堆顶: 2. 将最后一个堆元素送入堆顶,堆被破坏: 3. 重新构建一个堆,此时,从堆顶开始…

堆 (heap) 是一种经过排序的完全二叉树,其中任一非叶子节点的值均不大于(或不小于)其左孩子和右孩子节点的值. 注:定义来自百度百科. 堆,又被为优先队列(priority queue).尽管名为优先队列,但堆并不是队列. 其他概念解释 最大堆 根结点的键值是所有堆结点键值中最大者. 最小堆 根结点的键值是所有堆结点键值中最小者. 最小堆 最大堆 基本功能介绍及实现 在接下来的内容里,我们将逐步介绍堆的具体功能是如何实现的. 堆有两点需要了解,一是堆一般采用完全二叉树:二是堆中的每一个节点都…

有两个原始操作用于保证插入或删除节点以后堆是一个有效的最大堆或者最小堆: shiftUp(): 如果一个节点比它的父节点大(最大堆)或者小(最小堆),那么需要将它同父节点交换位置.这样是这个节点在数组的位置上升. shiftDown(): 如果一个节点比它的子节点小(最大堆)或者大(最小堆),那么需要将它向下移动.这个操作也称作“堆化(heapify)”. shiftUp 或者 shiftDown 是一个递归的过程,所以它的时间复杂度是 O(log n). 基于这两个原始操作还有一些其他的操作:…

堆就是用数组实现的二叉树,所有它没有使用父指针或者子指针.堆根据"堆属性"来排序,"堆属性"决定了树中节点的位置. 堆的常用方法: 构建优先队列 支持堆排序 快速找出一个集合中的最小值(或者最大值) 在朋友面前装逼 堆属性 堆分为两种:最大堆和最小堆,两者的差别在于节点的排序方式. 在最大堆中,父节点的值比每一个子节点的值都要大.在最小堆中,父节点的值比每一个子节点的值都要小.这就是所谓的"堆属性",并且这个属性对堆中的每一个节点都成立. 例子:…

class Solution: def findKthLargest(self, nums: List[int], k: int) -> int: """堆排序思想""" def heapify(array, start, end): while True: max_pos = start #初始化最大值所在位置为目标所在 if start*2 + 1 <= end and array[max_pos] < array[star…

堆(heap),是一种特殊的数据结构.之所以特殊,因为堆的形象化是一个棵完全二叉树,并且满足任意节点始终不大于(或者不小于)左右子节点(有别于二叉搜索树Binary Search Tree).其中,前者称为小顶堆(最小堆,堆顶为最小值),后者为大顶堆(最大堆,堆顶为最大值).然而更加特殊的是,通常使用数组去存储堆,而不是二叉树.关于完全二叉树,可以参见另一篇博文http://www.cnblogs.com/eudiwffe/p/6207196.html // Heap is a sepcial…

最小堆实现优先队列:Python实现 堆是一种数据结构,因为Heapsort而被提出.除了堆排序,“堆”这种数据结构还可以用于优先队列的实现. 堆首先是一个完全二叉树:它除了最底层之外,树的每一层的都是满的,且最底层中的节点处于左边,相互之间没有“跳变”:其次,堆有次序属性:每个节点中的数据项都大于或者等于其子女的数据项(如果是记录,则这些记录中的某个关键域必须满足这一属性). 当然,这是指大顶堆,小顶堆则是父节点比子节点都要小. 所谓队列,就是一个FIFO表(first in, first o…

public static void main(String[] args) { Scanner input = new Scanner(System.in); int n = input.nextInt(); int[] a = new int[n]; a[0] = 0; //不使用第一个位置 for(int i = 1; i < a.length; i++) a[i] = (int)(Math.random() * 100); //System.out.println(Arrays.toSt…

堆排序与快速排序,归并排序一样都是时间复杂度为O(N*logN)的几种常见排序方法.学习堆排序前,先讲解下什么是数据结构中的二叉堆. 二叉堆的定义 二叉堆是完全二叉树或者是近似完全二叉树. 二叉堆满足二个特性: 1．父结点的键值总是大于或等于(小于或等于)任何一个子节点的键值. 2．每个结点的左子树和右子树都是一个二叉堆(都是最大堆或最小堆). 当父结点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值时为最大堆.当父结点的键值总是小于或等于任何一个子节点的键值时为最小堆.下图展示一个最小堆: 由于其它几…

目录 Heap是一种数据结构具有以下的特点: 1)完全二叉树: 2)heap中存储的值是偏序: Min-heap: 父节点的值小于或等于子节点的值: Max-heap: 父节点的值大于或等于子节点的值:     堆的存储: 一般都用数组来表示堆,i结点的父结点下标就为(i–1)/2.它的左右子结点下标分别为2 * i + 1和2 * i + 2.如第0个结点左右子结点下标分别为1和2.     堆的操作:insert 插入一个元素:新元素被加入到heap的末尾,然后更新树以恢复堆的次序. 每次插…

  摘于:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/135085 目录:[ - ] 1.认识 PriorityQueue 2.应用:求 Top K 大/小 的元素 3.PriorityQueue  在 hadoop 中的应用: 4.REF: 1.认识 PriorityQueue PriorityQueue是从JDK1.5开始提供的新的数据结构接口,它是一种基于优先级堆的极大优先级队列.优先级队列是不同于先进先出队列的另一种队列.每次从队列中取出的是具有最高优先权…

 堆排序与快速排序,归并排序一样都是时间复杂度为O(N*logN)的几种常见排序方法.学习堆排序前,先讲解下什么是数据结构中的二叉堆. 二叉堆的定义 二叉堆是完全二叉树或者是近似完全二叉树. 二叉堆满足二个特性: 1．父结点的键值总是大于或等于(小于或等于)任何一个子节点的键值. 2．每个结点的左子树和右子树都是一个二叉堆(都是最大堆或最小堆). 当父结点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值时为最大堆.当父结点的键值总是小于或等于任何一个子节点的键值时为最小堆.下图展示一个最小堆: 由于其它…

议题:基于堆的优先级队列(最大堆实现) 分析: 堆有序(Heap-Ordered):每个节点的键值大于等于该节点的所有孩子节点中的键值(如果有的话),而堆数据结构的所有节点都按照完全有序二叉树 排.当使用数组存储这种数据结构时,在数组大小限制和堆大小限制下,如果当前节点下标为i,其父亲节点下标为i/2,左右孩子结点下标分别为 2i,2i+1(如果计算值没有超出队列大小范围): 使用堆有序完全二叉树(Complete Binary Tree)表示优先队列,所有操作即使最坏情况下的运行时间也只是对数…

Python 二叉堆(binary heap) 二叉堆是一种特殊的堆,二叉堆是完全二叉树或者是近似完全二叉树.二叉堆满足堆特性:父节点的键值总是保持固定的序关系于任何一个子节点的键值,且每个节点的左子树和右子树都是一个二叉堆. 当父节点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值时为最大堆. 当父节点的键值总是小于或等于任何一个子节点的键值时为最小堆. 二叉堆的存储 二叉堆一般用数组来表示.如果根节点在数组中的位置是1,第n个位置的子节点分别在2n和 2n+1.因此,第1个位置的子节点在2和3,第2…

动态数据集合中求top k大元素 第1大,第2大 ...第k大 k是这群体里最小的 所以要建立个小顶堆 只需要维护一个大小为k的小顶堆 即可 当来的元素(newCome)> 堆顶元素(smallTop),说明进来的元素有和堆顶竞争的资格,此时的堆顶被踢出 这时把进来的元素放到堆顶 newCome>smallTop,smallTop的左右孩子>smallTop,所以无法确认 newCome和smallTop的左右孩子的大小关系, 在newCome和smallTop的左右子节点找到最小的元素…

堆专题 参考了力扣加加对与堆专题的讲解,刷了些 leetcode 题,在此做一些记录,不然没几天就忘光光了 力扣加加-堆专题(上) 力扣加加-堆专题(下) 总结 优先队列 // 1.java中有优先队列的实现:默认是小顶堆 PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>(3); maxHeap.offer(1); maxHeap.offer(2); maxHeap.offer(3); System.out.println(m…

上一篇,我们讲述了一些简单的排序算法,其实说到底,在前端的职业生涯中,不涉及node.不涉及后台的情况下,我目前还真的没想到有哪些地方可以用到这些数据结构和算法,但是我在前面的文章也说过了.或许你用不到,但是,真的,如果你想要在前端领域有一个不错的发展.数据结构和算法一定是你的必修课.它不仅仅让你在处理问题的时候可以有一个思维底蕴,更重要的是,在遇到一些奇葩产品的时候,你可以和他PK到底!嗯,到底! 哈哈,开个小玩笑.咱们还是聊点有营养的.上一篇的算法比较简单,主内容就是循环,次内容就是比较.但…

------------------------------------------------------------第七周:Follow up question 1,寻找峰值 寻找峰值 描述 笔记 数据 评测 你给出一个整数数组(size为n),其具有以下特点: 相邻位置的数字是不同的 A[0] < A[1] 并且 A[n - 2] > A[n - 1] 假定P是峰值的位置则满足A[P] > A[P-1]且A[P] > A[P+1],返回数组中任意一个峰值的位置. 注意事项 数…

咱们今天也来说说定时器Timer Timer是什么? Timer  n. [电子] 定时器:计时器:计时员 从翻译来看,我们可以知道Timer的本意是,定时定点. 而JDK中Timer类也的确是这个本意.那么接下来,我们通过JDK中的源码来学习下Timer这个类. private final TaskQueue queue = new TaskQueue(); private final TimerThread thread = new TimerThread(queue); Timer中有这样…

2016/1/27学习内容 第二章 Python序列-复杂的数据结构 堆 import heapq #添加元素进堆 heapq.heappush(heap,n) #小根堆堆顶 heapq.heappop(heap) #列表转换为堆 heapq.heapify(myheap) #替换堆顶元素 heapq.heapreplace(myheap,6) #返回前三个最大最小的元素 heapq.nlargest(3,myheap) heapq.nsmallest(3,myheap) #更多请查阅资料 队列…

博弈论(一):Nim游戏 重点结论:对于一个Nim游戏的局面(a1,a2,...,an),它是P-position当且仅当a1^a2^...^an=0,其中^表示位异或(xor)运算. Nim游戏是博弈论中最经典的模型(之一?),它又有着十分简单的规则和无比优美的结论,由这个游戏开始了解博弈论恐怕是最合适不过了. Nim游戏是组合游戏(Combinatorial Games)的一种,准确来说,属于“Impartial Combinatorial Games”(以下简称ICG).满足以下条件的游戏…