二叉堆的介绍 二叉堆是完全二元树或者是近似完全二元树,按照数据的排列方式可以分为两种:最大堆和最小堆.最大堆:父结点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值:最小堆:父结点的键值总是小于或等于任何一个子节点的键值.示意图如下: 二叉堆一般都通过"数组"来实现.数组实现的二叉堆,父节点和子节点的位置存在一定的关系.有时候,我们将"二叉堆的第一个元素"放在数组索引0的位置,有时候放在1的位置.当然,它们的本质一样(都是二叉堆),只是实现上稍微有一丁点区别.假设"

优先队列的特点 普通队列遵守先进先出(FIFO)的规则,而优先队列虽然也叫队列,规则有所不同: 最大优先队列:优先级最高的元素先出队 最小优先队列:优先级最低的元素先出队 优先队列可以用下面几种数据结构来实现: 基于堆 heap,包括下面几种堆: 二叉堆 多项式堆 Fibonacci 堆 基于二叉搜索树 BST 如果用线性数据结构来实现优先级队列,则时间复杂度均为 O(n).而如果用二叉堆来实现,时间复杂度可以提高到 O(logn).下面以二叉堆为例. 实现二叉堆 二叉堆有两个限制: 二叉堆必须

0. 数据结构图文解析系列 数据结构系列文章 数据结构图文解析之:数组.单链表.双链表介绍及C++模板实现 数据结构图文解析之:栈的简介及C++模板实现 数据结构图文解析之:队列详解与C++模板实现 数据结构图文解析之:树的简介及二叉排序树C++模板实现. 数据结构图文解析之:AVL树详解及C++模板实现 数据结构图文解析之:二叉堆详解及C++模板实现 1. 二叉堆的定义 二叉堆是一种特殊的堆,二叉堆是完全二叉树或近似完全二叉树.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

概要 本章介绍二叉堆,二叉堆就是通常我们所说的数据结构中"堆"中的一种.和以往一样,本文会先对二叉堆的理论知识进行简单介绍,然后给出C语言的实现.后续再分别给出C++和Java版本的实现:实现的语言虽不同,但是原理如出一辙,选择其中之一进行了解即可.若文章有错误或不足的地方,请不吝指出! 目录1. 堆和二叉堆的介绍2. 二叉堆的图文解析3. 二叉堆的C实现(完整源码)4. 二叉堆的C测试程序 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3

概要 上一章介绍了堆和二叉堆的基本概念,并通过C语言实现了二叉堆.本章是二叉堆的C++实现. 目录1. 二叉堆的介绍2. 二叉堆的图文解析3. 二叉堆的C++实现(完整源码)4. 二叉堆的C++测试程序 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3610382.html 更多内容:数据结构与算法系列 目录 (01) 二叉堆(一)之 图文解析 和 C语言的实现(02) 二叉堆(二)之 C++的实现(03) 二叉堆(三)之 Java的实 二叉堆的介绍

概要 前面分别通过C和C++实现了二叉堆,本章给出二叉堆的Java版本.还是那句话,它们的原理一样,择其一了解即可. 目录1. 二叉堆的介绍2. 二叉堆的图文解析3. 二叉堆的Java实现(完整源码)4. 二叉堆的Java测试程序 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3610390.html 更多内容:数据结构与算法系列 目录 (01) 二叉堆(一)之 图文解析 和 C语言的实现(02) 二叉堆(二)之 C++的实现(03) 二叉堆(三)之

优先队列简单介绍: 操作系统表明上看着是支持多个应用程序同一时候执行.其实是每一个时刻仅仅能有一个进程执行,操作系统会调度不同的进程去执行. 每一个进程都仅仅能执行一个固定的时间,当超过了该时间.操作系统就会暂停当前执行的进程,去调度其他进程来执行. 实现这样的进程调度的一种方法是使用队列. 開始的时候进程被放在队列的末尾,调度程序将重复提取队列中的第一个进程来执行.直到执行完成或时间片用完,若进程没有执行完成则将该进程放入队列的末尾.这样的策略不是特别合适,由于可能一些短的进程须要等待非常长的

[摘要] timers模块部分源码和定时器原理 示例代码托管在:http://www.github.com/dashnowords/blogs 一.概述 Timer模块相关的逻辑较为复杂,不仅包含JavaScript层的实现,也包括C++编写的与底层libuv协作的代码,想要完整地看明白是比较困难的,本章仅以setTimeout这个API的实现机制为主线,讲述源码中的JavaScript相关的实现部分,这部分只需要一些数据结构的基本知识就可以理解. 二. 数据结构 setTimeout这个API

目录 一.概述 二. 数据结构 2.1 链表 2.2 二叉堆 三. 从setTimeout理解Timer模块源码 3.1 timers.js中的定义 3.2 Timeout类定义 3.3 active(timeout) 3.4 定时器的处理执行逻辑 3.5 实例分析 四. 小结 示例代码托管在:http://www.github.com/dashnowords/blogs 博客园地址:<大史住在大前端>原创博文目录 华为云社区地址:[你要的前端打怪升级指南] 一.概述 Timer模块相关的逻辑

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

package com.rao.linkList; /** * @author Srao * @className BinaryHeap * @date 2019/12/3 14:14 * @package com.rao.linkList * @Description 二叉堆 */ public class BinaryHeap { /** * 在插入一个节点之后,数组进行上浮 * @param arr:左孩子等于n*2+1,右孩子等于n*2+2 * @param length:表示数组的长度

看到这个题目首先想到是排序,那么时间复杂度自然就是O(NlgN).那么使用二叉堆如何解决呢? 对于下面一个数组,共有12个元素,我们的目标就是找出第5大元素——12 首先建立一个具有M个元素的最小堆,那么堆顶是这M个元素的最小值,接下来遍历剩下的元素,如果一个元素小于堆顶元素则不做任何操作,如果大于堆顶元素,则替换该元素,并且调整最小堆.显然最后堆的M个元素是最大的M个元素,而它们中最小的正式堆顶元素. 实现代码 Heap <Integer> h = new Heap<>(); I

接上篇:A*寻路初探 GameDev.net 在A*寻路中使用二叉堆 作者:Patrick Lester(2003年4月11日更新) 译者:Panic 2005年3月28日 译者序 这一篇文章,是"A* Pathfinding for Beginners.",也就是我翻译的另一篇文章<A*寻路初探>的补充,在这篇文章里,作者再一次展现了他阐述复杂话题的非凡能力,用通俗易懂的语句清晰的解释了容易让人迷惑的问题.还是那句话,如果你看了这篇文章仍然无法领会作者的意图,那只能怪我的

考虑到数据结构短板严重,从计算几何换换口味= = 二叉堆 简介 堆总保持每个节点小于(大于)父亲节点.这样的堆被称作大根堆(小根堆). 顾名思义,大根堆的数根是堆内的最大元素. 堆的意义在于能快速O(1)找到最大/最小值,并能持续维护. 复杂度 push() = O(logn); pop() = O(logn); BinaryHeap() = O(nlogn); 实现 数组下标从1开始的情况下,有 Parent(i) = i >> 1 LChild(i) = i << 1 RChi

堆(heap) 亦被称为:优先队列(priority queue),是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称.堆通常是一个可以被看做一棵树的数组对象.在队列中,调度程序反复提取队列中第一个作业并运行,因而实际情况中某些时间较短的任务将等待很长时间才能结束,或者某些不短小,但具有重要性的作业,同样应当具有优先权.堆即为解决此类问题设计的一种数据结构. 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/binary-heap.html,转载请注明源地址. 逻辑定义 n个

二叉堆(binary heap) 二叉堆数据结构是一种数组对象,它可以被视为一棵完全二叉树.同二叉查找树一样,堆也有两个性质,即结构性和堆序性.对于数组中任意位置i上的元素,其左儿子在位置2i上,右儿子在左儿子后的单元2i+1中,它的父亲在[i/2](向下取整)中. 在一个小顶堆中,对于每一个节点X,X的父亲中的关键字小于(或等于)X中的关键字,根节点除外(它没有父亲). 因此,一个数据结构将由一个数组.一个代表最大值的整数.以及当前的堆的大小组成.一个典型的优先队列(priority queu

打印二叉堆:利用层级关系 我这里是先将堆排序,然后在sort里执行了打印堆的方法printAsTree() public class MaxHeap<T extends Comparable<? super T>> { private T[] data; private int size; private int capacity; public MaxHeap(int capacity) { this.capacity = capacity; this.size = 0; thi

python下实现二叉堆以及堆排序 堆是一种特殊的树形结构, 堆中的数据存储满足一定的堆序.堆排序是一种选择排序, 其算法复杂度, 时间复杂度相对于其他的排序算法都有很大的优势. 堆分为大头堆和小头堆, 正如其名, 大头堆的第一个元素是最大的, 每个有子结点的父结点, 其数据值都比其子结点的值要大.小头堆则相反. 我大概讲解下建一个树形堆的算法过程:找到N/2 位置的数组数据, 从这个位置开始, 找到该节点的左子结点的索引, 先比较这个结点的下的子结点, 找到最大的那个, 将最大的子结点的索引赋

注:本节主要讨论最大堆(最小堆同理). 一.堆的概念     堆,又称二叉堆.同二叉查找树一样,堆也有两个性质,即结构性和堆序性.     1.结构性质:     堆是一棵被完全填满的二叉树,有可能的例外是在底层,底层上的元素从左到右填入.这样的树称为完全二叉树(complete binary tree).下图就是这样一个例子.          对于完全二叉树,有这样一些性质:     (1).一棵高h的完全二叉树,其包含2^h ~ (2^(h+1) - 1)个节点.也就是说,完全二叉树的高是

要期中考了……我真的是什么也不会啊,书都没看过TAT. 好吧整理一下二叉堆,这里就以最大堆为例好了. 首先二叉堆其实是一棵CBT,满足父节点的键值大于左右子节点的键值(wikipedia把这个叫键值,其实我也不知道该叫什么),并且左右子树也是一个二叉堆.二叉堆一般是用数组来存储的(斜堆.左式堆是用树的结构). 如果根节点在数组下标1的位置的话,数组下标n的位置的节点的儿子坐标是2n和2n+1.如果根节点在下标为x的位置的话,记住这个结论就可以求得此情况下数组下标为n的位置的儿子的下标,我们可以先