【ZZ】堆和堆的应用：堆排序和优先队列

【【ZZ】堆和堆的应用：堆排序和优先队列】的更多相关文章

【ZZ】堆和堆的应用：堆排序和优先队列

堆和堆的应用:堆排序和优先队列 https://mp.weixin.qq.com/s/dM8IHEN95IvzQaUKH5zVXw 堆和堆的应用:堆排序和优先队列 2018-02-27 算法与数据结构来源: Spground spground.github.io/2017/07/07/堆和堆的应用:堆排序和优先队列/ 1.堆堆(Heap))是一种重要的数据结构,是实现优先队列(Priority Queues)首选的数据结构.由于堆有很多种变体,包括二项式堆.斐波那契堆等,但是这里只考虑最常见…

[数据结构]——堆（Heap）、堆排序和TopK

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…

利用堆实现堆排序&优先队列

数据结构之(二叉)堆一文在末尾提到"利用堆能够实现:堆排序.优先队列.".本文代码实现之. 1.堆排序如果要实现非递减排序.则须要用要大顶堆. 此处设计到三个大顶堆的操作:(1)自顶向下调整操作:MaxHeapify(相应堆的SiftDown操作).(2)利用数组建立大顶堆:BuildMaxHeap.(3)不断交换堆顶元素(堆的最大元素)和堆的末尾元素,实现非递减排序. 以下是详细的实现代码: //已知L[i,...,n)除L[i]之外均满足大顶堆的定义,本函数向下调整L[i] //…

堆的源码与应用：堆排序、优先队列、TopK问题

1.堆堆(Heap))是一种重要的数据结构,是实现优先队列(Priority Queues)首选的数据结构.由于堆有很多种变体,包括二项式堆.斐波那契堆等,但是这里只考虑最常见的就是二叉堆(以下简称堆). 堆是一棵满足一定性质的二叉树,具体的讲堆具有如下性质:父节点的键值总是不大于它的孩子节点的键值(小顶堆), 堆可以分为小顶堆和大顶堆,这里以小顶堆为例,其主要包含的操作有: insert() extractMin peek(findMin) delete(i) 由于堆是一棵形态规则的二叉树,…

C++ 堆和堆分析

[摘要] 堆和栈,即是数据结构,又是分配存储空间的不同方式.在数据结构上.堆是树型层次结构,结点按keyword次序排列,经常使用的堆为二叉堆:栈是一种先进后出的数据结构.在内存分配上的堆和栈,首要差别在于申请方式不同.其次在存取速度.存储空间的大小.存储内容(一定要记住,栈中是第一条可运行语句地址.然后是各个參数.堆中头部是堆的大小描写叙述.之后有程序猿自己安排).内存中的相对位置和系统相应的响应上都各有自己差别.在C语言的学习过程中,堆和栈即是基础也是重点. [正文] 堆栈是一个非常模糊的…

堆结构的优秀实现类----PriorityQueue优先队列

之前的文章中,我们有介绍过动态数组ArrayList,双向队列LinkedList,键值对集合HashMap,树集TreeMap.他们都各自有各自的优点,ArrayList动态扩容,数组实现查询非常快但要求连续内存空间,双向队列LinkedList不需要像ArrayList一样创建连续的内存空间,它以链表的形式连接各个节点,但是查询搜索效率极低.HashMap存放键值对,内部使用数组加链表实现,检索快但是由于键是按照Hash值存储的,所以无序,在某些情况下不合适.TreeMap使用优化了的排序二…