堆 概念 最大堆:最上面的结点数值最大 特点: 1.每个结点最多可以有两个结点 2.根结点的键值是所有结点中最大的，每个结点的值都比孩子的值大。...最小堆:最上面的结点数值最小…其他同最大堆 ---- 堆是最有个性的树，用数组表示的树。...---- 补充——打印输出 ---- 堆插入元素按升序(降序)排序的效率时很高的，因为只需要和父亲比较。...---- 堆排序 堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法，它是选择排序的一种。可以利用数组的特 点快速定位指定索引的元素。...//因为这样将堆顶元素和堆尾元素交换之后，除了堆顶新换过来了元素，“仍”是一个最大(小)堆，因为比较就要和父节点比。
堆需要包含三个要素:存储数据的数组a,堆的当前存储容量capacity,堆当前的长度size. 堆结构的图示如下: 堆程序提供的功能有: 堆的初始化. 数据元素入堆. 数据元素出堆....取堆顶元素. 堆判空. 打印大堆. 堆的元素个数. 堆销毁....【C语言】库宏assert简介及使用方法详解 https://blog.csdn.net/weixin_72357342/article/details/133822893?...a); php->a = NULL; php->capacity = php->size = 0; } 四.项目完整代码 我们将程序运行的代码分别在三个工程文件中编辑,完整代码如下: test.c文件...printf("输入错误,请重新输入\n"); break; } } while (swi); return 0; } Heap.c
前言 在编程的世界里，数据结构是构建高效、可靠软件大厦的基石。而当我们谈论起那些既经典又充满活力的数据结构时，堆无疑是一个不可忽视的存在。...然而，在深入了解堆之前，让我们先回溯到其根源——树，这个在计算机科学中同样占据核心地位的数据结构。...一、树 1.树的概念与结构 与线性表不同，树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个节点所构成的有层次关系的数据结构。...如图所示，B,C,D,E的父节点都是A。（除根节点之外，所有节点有且仅有一个父节点） 4.子节点/孩子节点：与父节点相反，你是我的父节点，那么我就是你的子节点。...对于节点A，则B,C,D,E都是它的子节点。 5.节点的度：一个节点有多少个子节点，那么它的度就是多少。例如：节点A的度为4，节点B的度为3，节点C的度为0。
将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。堆的性质： 堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值； 堆总是一棵完全二叉树。...堆的实现 初始化 堆的存储结构是一个数组，堆的初始化需要定义一个数组，当前元素个数和容量。和顺序表的初始化一样。...->a[0]; } 求堆的长度 先判断堆是否存在，直接返回堆的长度即可 size_t HeapSize(HP* php) { assert(php); return php->size; } 判断堆是否为空...先判断堆是否存在，如果php->size==0，那么堆为空，返回true，反之返回false bool HeapEmpty(HP* php) { assert(php); return php-...HeapPop(HP* php); HPDataType HeapTop(HP* php); size_t HeapSize(HP* php); bool HeapEmpty(HP* php); Heap.c
简单的哈希表实现 这是一个简单的哈希表的实现，用c语言做的。 原理 先说一下原理。 先是有一个bucket数组，也就是所谓的桶。...这是包含的头文件 #include #include #include #define BUCKETCOUNT 16 哈希表和节点数据结构的定义 struct hashEntry { const...1103515245 + (int)key[i]; } index >>= 27; index &= (BUCKETCOUNT – 1); return index; } 辅助函数strDup 这是比较多余的做法，因为C标准库中...; insertEntry(&t , “显卡” , “NVIDIA GeForce GTX 850M (2 GB / 华硕)”); insertEntry(&t , “显示器” , “奇美 CMN15C4
堆的概念及结构 堆的要求 堆必须满足完全二叉树 堆的分类 堆分为两种： 1.小堆：任何一个孩子大于父亲 2.大堆：任意一个孩子都小于父亲 堆的结构 堆的逻辑结构：二叉树 堆的物理结构：数组...堆的用处：堆排序、topk 堆的特点 大堆可以找到最大值，小堆可以找到最小值 堆的接口 堆的表示 堆的底层用的是顺序表，所以堆的表示和顺序表是一样的。...; php->capacity = 0; php->size = 0; } 在堆中插入数据 在堆中插入数据我们要注意，有以下几种情况： 如果所示： 我们要在这个大堆的最后插入一个数据...HPDataType HPTop(HP* php) { return php->a[0]; } 删除栈顶的数据 注意：如果直接删除栈顶的数据，整个堆就会变得很乱，所以，删除堆顶的数据用到的方法是...：先将栈顶的数据和最后一个孩子交换，然后将最后一个数据删除，删除之后再用向下调整算法将栈顶的数据调到孩子的位置，以满足堆的要求。
堆的基本知识 堆（Heap）是一种特殊的树状数据结构。 主要特性 堆通常是一棵完全二叉树。 堆中的每一个节点必须满足特定顺序要求，以这个要求分出大根堆和小根堆。...大根堆：任何一个父节点的值都大于或等于它的子节点的值。 小根堆：任何一个父节点的值都小于或等于它的子节点的值。 基本操作 插入（Insertion）：在堆中添加新元素，同时保持堆的属性。...堆调整（Heapify）：将堆的某一部分重新调整，以恢复堆属性。...调整算法用于堆的插入和删除后恢复堆的属性，但是用调整算法的前提是堆原本是有序的（大根堆或者小根堆） 向上调整 首先算出parent的索引，parent跟child比较，若child大于parent，则交换...堆的删除是删除堆顶的数据，首先将堆顶数据和最后一个数据交换，让size--，然后使用向下调整算法恢复堆的属性。
堆有两个特性： 堆是一个完全二叉树 堆中所有父节点都大于（最大堆）或者小于（最小堆）子结点。 在一般的实现中，我们可以用数组来存储堆中的元素，数组的索引用于实现结点左右孩子的查找。...size = 0; } public MinHeap() { this(16); } /** * 传入一个array数组，构造堆...siftDown操作， 这样堆的特性就维护好了 for (int i = parent(array.length - 1); i >= 0; i--) { siftDown...*/ public boolean isEmpty() { return size == 0; } /** * * 功能描述: 返回当前堆的大小...siftDown(0); return ret; } /** * * 功能描述: 查看堆中最小的元素 *
对于接触编程的人员来说，堆这个词经常会听到，经常和一群名次混合堆区，栈区，静态区等等，面试的时候可能经常也会遇到一个算法，堆排，今天小编主要和大家一起来看看堆这个数据结构。 ?...堆实际上是在满二叉树基础上做的一个延拓，我们来看看满二叉树 ? 如果你第一次接触堆我们就来看个图 ?...堆排的原理就将是通过堆的调整，找到最大（或最小的）数，之后把他和最后的数交换，并让这个堆大小减一，那么这个最大（或最小的数）就不再参与堆的调整了.我们为啥做这么多函数呢？...就是为了实现这个堆排过程中的移动。当然还需要一个函数就是将这个堆顶取出来然后将堆最后的元素补上去再向下调整。...认为这就是我们那个堆，但是 show 出来就不一样，因为我们堆这个堆在插入的时候做出了调整，也就是_AdjustUp，每插入一个数都会向上调整。 来看过程 ?
堆的定义 堆（Heap）是一种特殊的树形数据结构，通常是一个完全二叉树。在堆中，每个节点都满足堆的性质： 最大堆：父节点的值大于或等于其所有子节点的值。例如，在最大堆中，根节点是整个堆中的最大值。...在最小堆中，根节点是整个堆中的最小值。 堆的存储 堆通常使用数组来实现存储。...新的根节点可能不满足堆的性质，需要将其与子节点进行比较并交换，直到满足堆的性质。这个过程称为堆化（Heapify）。 构建堆： 可以从一个无序的数组构建堆。...优先队列：堆可以高效地实现优先队列。优先队列是一种数据结构，其中每个元素都有一个优先级，元素按照优先级出队。例如，在操作系统中，任务调度可以使用优先队列，高优先级的任务先执行。...前K个高频元素 Link: https://leetcode.cn/problems/g5c51o/description/ def heapAppend(heap, nMap, num): heap.append
堆的基本操作（C 语言版） 复习堆的基本操作的C语言实现，以小顶堆为例。因为大顶堆和小顶堆实现的方式差不多，会小顶堆，大顶堆也就会了吧哈哈！...堆的介绍 堆的定义 堆（Heap）就是用数组实现的二叉树，所以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。...常见的堆有二叉堆、左倾堆、斜堆、二项堆、斐波那契堆等等。...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） 堆的属性 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。...我们准备将上面的例子中的树这样存储： [ 10, 7, 2, 5, 1 ] 注意：堆有两个性质 结构性：堆必须是一棵完全二叉树 堆序性：堆的父节点要么都大于子节点，要么小于子节点，前者叫大顶堆，后者叫小顶堆
1、题目描述 果园里有堆苹果，N（1＜N＜9）只熊来分。第一只熊把这堆苹果平均分为N份，多了一个，它把多的一个扔了，拿走了一份。
树结构的不同形态，堆、线段树、字段树、并查集，四种不同的树形数据结构。 1、优先队列，本身就是一种队列。普通队列，先进先出，后进后出。...对于数据结构来说，如果有一项操作是O(n)级别的，那么进行n个元素的操作，整个过程就会是n的平方的过程，相对来说，比较慢的。...二叉堆的性质，堆中某个节点的值总是不大于其父节点的值，就是根节点的元素是最大的元素，根节点的值总是大于等于其左右孩子的值。这样得到的堆称为最大堆，相应的可以定义最小堆。 ?...堆中元素的上浮，最后的效果如下所示： ? 5、取出堆中的最大元素和Sift Down。...下沉操作结束了，此时完成了从堆中取出一个元素，取出元素之后依然维持了堆的性质。 ?
理解和掌握堆（Heap）数据结构对于解决各种问题非常重要。堆是一种特殊的树形数据结构，常用于高效地维护一组元素中的最大值或最小值。...本文将详细介绍Python中堆数据结构的使用，包括最小堆和最大堆，以及它们的应用场景。 什么是堆？ 堆是一种树形数据结构，其中每个节点的值满足堆属性，通常是最大堆或最小堆。...堆数据结构在许多算法和问题中有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景： 优先队列：堆可用于实现优先队列，确保最高优先级的元素首先出队。...Top K问题：查找最大或最小的K个元素，通常使用堆来解决。 总结 堆是一种非常有用的数据结构，用于高效地找到最大值或最小值，并在许多算法和问题中发挥关键作用。...Python的 heapq 模块提供了堆操作的支持，使得堆的使用变得非常便捷。了解堆数据结构及其应用场景将有助于你更好地处理和解决各种编程问题。
思考 假如需要设计一种数据结构，用来存放整数，要求提供3个接口： 添加元素 获取最大值 删除最大值 如果使用动态数组、双向链表和二叉树实现这个数据结构对应的时间复杂度如下表所示： ?...有没有更优的数据结构？使用堆，可以使得获取最大值的时间复杂度为O(1)、删除最大值和添加元素的时间复杂度为O(logn)。...堆的介绍 堆（Heap）也是一种树状的数据结构（不要跟java内存模型中的“堆空间”混淆），常见的堆实现有： 二叉堆（Binary Heap，完全二叉堆） 多叉堆（D-heap、D-ary Heap...） 索引堆（Index Heap） 二项堆（Binomial Heap） 斐波那契堆（Fibonacci Heap） 左倾堆（Leftist Heap，左式堆） 斜堆（Skew...isEmpty(); void clear(); E get(); void add(E e); E replace(E e); E remove(); } 堆的数据结构
堆就是用数组实现的二叉树，所以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。...堆属性非常有用，因为堆常常被当做优先队列使用，因为可以快速地访问到“最重要”的元素。 注意：堆的根节点中存放的是最大或者最小元素，但是其他节点的排序顺序是未知的。...来自数组的树 用数组来实现树相关的数据结构也许看起来有点古怪，但是它在时间和空间上都是很高效的。 我们准备将上面例子中的树这样存储： [ 10, 7, 2, 5, 1 ] 就这么多！...继续堆化直到该节点没有任何子节点或者它比两个子节点都要大为止。对于我们的堆，我们只需要再有一次交换就恢复了堆属性： ? 删除任意节点 绝大多数时候你需要删除的是堆的根节点，因为这就是堆的设计用途。
介绍 堆（英语：heap)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。...堆总是满足下列性质： 堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值； 堆总是一棵完全二叉树。 将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。常见的堆有二叉堆、斐波那契堆等。...(ki = k2i,ki >= k2i+1), (i = 1,2,3,4…n/2) 数据结构 在介绍中说,堆是一颗完全二叉树,那么你当然可以用二叉树的...新建一个堆 新建一个堆,有两种思路: 先将第一个数据作为原始的堆,然后不断执行”insert”操作. 直接将所有数据形成完全二叉树,然后不断调整,使其符合堆的特性....删除元素 删除元素是指移除堆顶元素,一般采用的方式是将堆顶元素和堆的最后一个元素交换,然后堆的元素减1. 之后,将堆顶元素下沉到合适的位置. ? 获取堆顶元素. 直接返回数组在[0]的元素即可.
堆排序（不稳定排序） 3.1 建堆 方法1：一个一个的插入这种方式 方法2：从倒数第一个有叶子节点的节点开始，检查其子节点是否满足堆，依次往前，直到堆顶，建堆的复杂度O(n) ?...优先出队，就是堆顶取出 a. 合并有序小文件 把多个有序的小文件的第一个元素取出，放入堆中，取出堆顶到大文件，然后再从小文件中取出一个加入到堆，这样就把小文件的元素合并到大文件中了。...采用小顶堆，最先执行的放在堆顶，就只需要在堆顶时间到时执行堆顶任务即可，避免无谓的扫描。 4.2 用堆求 Top K（前K大数据） a....针对静态数据（数据不变） 建立大小为K的小顶堆，遍历数组，数组元素与堆顶比较，比堆顶大，就把堆顶删除，并插入该元素到堆 b....插入数据到某个堆里后，两个堆数据量（应相等或者大堆比小堆多1）若不满足括号要求，则将某个堆的堆顶元素移动到另一个堆，直到满足括号要求，堆化复杂度O(lgn)，大堆的堆顶就是中位数，求中位数复杂度O(1)
这里我用绿线表示 附教程原图 链表 我们也看到用数组实现链表会造成很大的内存浪费和时间效率低，那我们应该如何实现链表这一功能 看图 我们申请的元素包含 1.一个数据元素 2.一个存放下一个节点的指针 C语言中可以用一个结构体来解释这两条...数组和链表的区别 要明确一个原则，每个数据结构都有自己适合的场景，而没有绝对的谁比谁好这种说法，这与数据结构的频繁操作和数据量的大小等有关。...假如要存放的不再是一个简单四字节整型，而是一个复杂的数据结构，我们举例它占用16个字节，那么5x16 =80 而链表一个节点占用20X3 = 60 明显是链表对于存储复杂数据类型内存占用少于数组。
bool isFromButtom) { if(isFromButtom) { for(int i = 0; i length; i++) { //printf("%c...pStack->pBuffer[i])); } } else { for (int i = pStack->top - 1; i >= 0; i--) { //printf("%c
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