哟,有实用价值 可以看到,加入是随机的,而吐出是顺序的. # coding = utf-8 # 使用二叉堆实现的优先队列(列表) class BinaryHeap: def __init__(self): self.heap_list = [0] self.current_size = 0 def perc_up(self, i): while i // 2 > 0: if self.heap_list[i] < self.heap_list[i//2]: self.heap_list[i//

概念 队列有一个重要的变体,叫作优先级队列. 和队列一样,优先级队列从头部移除元素,不过元素的逻辑顺序是由优先级决定的. 优先级最高的元素在最前,优先级最低的元素在最后. 实现优先级队列的经典方法是使用叫作二叉堆(Binary Heap)的数据结构. 二叉堆的入队操作和出队操作均可达到O(log n). 其逻辑结构上像二叉树, 却是用非嵌套的列表来实现的 二叉堆有两个常见的变体: 最小堆(最小的元素一直在队首) 最大堆(最大的元素一直在队首) 二叉堆的操作 BinaryHeap()新建一个空的二

Python实现二叉堆 二叉堆是一种特殊的堆,二叉堆是完全二元树(二叉树)或者是近似完全二元树(二叉树).二叉堆有两种: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. 优先队列的二叉堆实现 在前面的章节里我们学习了"先进先出"(FIFO)的数据结构:队列(Queue).队列有一种变体叫做"优先队列"(Priority Queue).优先队列的出队(Dequeue)操作和队列一样,都是从

前言 在以往工作或者面试的时候常会碰到一个问题,如何实现海量TopN,就是在一个非常大的结果集里面快速找到最大的前10或前100个数,同时要保证 内存和速度的效率,我们可能第一个想法就是利用排序,然后截取前10或前100,而排序对于量不是特别大的时候没有任何问题,但只要量特别大是根本不可能 完成这个任务的,比如在一个数组或者文本文件里有几亿个数,这样是根本无法全部读入内存的,所以利用排序解决这个问题并不是最好的,所以我们这里就用 php去实现一个小顶堆来解决这个问题. 二叉堆 二叉堆是一种特殊的

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

介绍 在以往工作或者面试的时候常会碰到一个问题,如何实现海量TopN,就是在一个非常大的结果集里面快速找到最大的前10或前100个数,同时要保证内存和速度的效率,我们可能第一个想法就是利用排序,然后截取前10或前100,而排序对于量不是特别大的时候没有任何问题,但只要量特别大是根本不可能完成这个任务的,比如在一个数组或者文本文件里有几亿个数,这样是根本无法全部读入内存的,所以利用排序解决这个问题并不是最好的,所以我们这里就用php去实现一个小顶堆来解决这个问题. 二叉堆 二叉堆是一种特殊的堆,二

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

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

二叉堆是一种完全二叉树,我们可以使用列表来方便存储,也就是说,用列表将树的所有节点存储起来. 如下图,是小根堆方式的二叉堆,假设父节点的下标为p,则他的左孩子下标为2P+1,右孩子下标为2P+2 class BuildHeap: """构建一个小根堆二叉树 预先定义一个下标为0的元素,实际没有用途,只是为了方便计算乘除 假设节点下标为i 父节点下标为i//2 左子节点2i 右子节点2i+1 不加下标为0时,假设父节点下标i,子节点为2i+1,右子节点2i+2 "&q

容易想到的是用二叉堆来解决,切断一条蚯蚓,其他的都要加上一个值,不妨用一个表示偏移量的delta. 1.取出最大的x,x+=delta: 2.算出切断后的两个新长度,都减去delta和q: 3.delta+=q: 将其他长度都加上q不好实现,我们就把新的两条减去p,相对大小关系不变,最后还原即可. 但这还不是正解: 1 //复杂度mlogn,m过大,要超时 2 #include<bits/stdc++.h> 3 using namespace std; 4 int n,m,q,u,v,t; 5

BinaryHeap() 创建一个新的,空的二叉堆. insert(k) 向堆添加一个新项. findMin() 返回具有最小键值的项,并将项留在堆中. delMin() 返回具有最小键值的项,从堆中删除该项. 如果堆是空的,isEmpty() 返回 true,否则返回 false. size() 返回堆中的项数. buildHeap(list) 从键列表构建一个新的堆. from pythonds.trees.binheap import BinHeap bh = BinHeap() bh.i

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

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

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

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

这篇的主题主要是Heapsort(堆排序),下一篇ADT数据结构随笔再谈谈 - 优先队列(堆). 首先,我们先来了解一点与堆相关的东西.堆可以实现优先队列(Priority Queue),看到队列,我们马上就想到了队列的一个特点 - 先进先出(FIFO - first in first out),但优先队列有些不同的地方,优先队列是一种具有优先级先出的数据结构. 堆的结构: typedef int ElemType; typedef struct { ElemType * arr; int si

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 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

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

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