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

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

堆其实也是树结构(或者说基于树结构),一般可以用堆实现优先队列. 二叉堆 堆可以用于实现其他高层数据结构,比如优先队列 而要实现一个堆,可以借助二叉树,其实现称为: 二叉堆 (使用二叉树表示的堆). 但是二叉堆,需要满足一些特殊性质: 其一.二叉堆一定是一棵完全二叉树 (完全二叉树可以用数组表示,见下面) 完全二叉树缺失的部分一定是在右下方.(每层一定是从左到右的顺序优先存放) 完全二叉树的结构,可以简单理解成按层安放元素的.(所以数组是不错的底层实现) 其二.父节点一定比子节点大 (针对大顶堆

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

一.堆和二叉堆 堆,英文名称Heap,所谓二叉堆(也有直接称二叉堆为堆的),本质上是一个完全二叉树,前面也提到过,如果树接近于完全二叉树或者满二叉树,采用顺序存储代价会小一点,因此常见的二叉堆均是顺序实现的. 按照排列的顺序可以分为最大堆和最小堆,最大堆的特征是父节点一定大于(依据情况判断是大于等于还是严格大于,数据结构归根到底还是用来使用的)子节点的数据.同样,有最大堆就会有最小堆,最小堆的 父节点数据小于其子节点的数据,因此根节点的数据是最小的.下面左图是一个最小堆,右图是一个最大堆.  

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

博客园博主skywang123456(以下简称s博主)是一个大牛级的人物,相信很多程序员都拜读过他的博客,我也不例外,并且受益匪浅.但是对于文章二叉堆(三)之 Java的实现我有一些疑惑,写在这里,供有缘人参考.对于而二叉堆的插入,是一个较为简单的方法,这里没有什么问题.但是而二叉堆的删除确是一个稍微复杂一点的操作,事实上,我第一次看这篇博文的时候就感觉有些恍惚不清.一般来说,而二叉堆的删除分为删除堆顶和查找型删除.堆顶删除可以由查找型删除实现,故名思意,直接删除堆顶的数据即可,在二叉堆的实际应

package practice; import edu.princeton.cs.algs4.StdRandom; public class TestMain { public static void main(String[] args) { int[] a = new int[20]; for (int i = 0; i < a.length; i++) { int temp = (int)(StdRandom.random()*100); a[i] = temp; } for (int

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

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"

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

二叉堆 1 二叉堆的定义 堆是一个完全二叉树结构(除了最底下一层,其他层全是完全平衡的),如果每个结点都大于它的两个孩子,那么这个堆是有序的. 二叉堆是一组能够用堆有序的完全二叉树排序的元素,并在数组中按照层级存储(不用数组的第一个位置) 2 二叉堆的性质 最大的元素在a[1] (root结点) 每个k的父亲在k/2 每个k的孩子在k*2和k*2+1 3 二叉堆的操作 3.1 上浮(孩子大于父亲)——对应插入操作 循环,每次比较自己和父亲,如果比父亲大就交换,直到root. 3.2 插入 先把元

转载请注明原创地址http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/6293807.html java.util.concurrent.PriorityBlockingQueue内部用二叉堆实现了一个优先队列,所有插入的元素必须实现java.lang.Comparable接口.由于完全二叉树可以用数组来表示,所以队列内部元素存放在可变长度数组queue里. private transient Object[] queue; //用于存放元素的数组 一 插入元素入队 p

堆在存储器中的表示是数组,堆只是一个概念上的表示.堆的同一节点的左右子节点都没有规律. 堆适合优先级队列(默认排列顺序是升序排列,快速插入与删除最大/最小值). 数组与堆 堆(完全二叉树)(构造大顶堆或者小顶堆的时间复杂度:O(logn)) 堆实现的优先级队列虽然和数组实现相比删除慢了些,但插入的时间快的多了: 当速度很重要且有很多插入操作时,可以选择堆来实现优先级队列. 堆插入删除的效率:时间复杂度是:O(logn). 小顶堆:父节点的值 <= 左右孩子节点的值 大顶堆:父节点的值 >= 左

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

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

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

堆(Heap) The operations commonly performed with a heap are: create-heap: create an empty heap heapify: create a heap out of given array of elements find-max or find-min: find the maximum item of a max-heap or a minimum item of a min-heap (aka, peek) d