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数据结构算法--4堆排序
堆排序过程: >建立堆(大根堆) >得到堆顶元素，为最大元素 >去掉堆顶，将堆最后一个元素放到堆顶，此时可通过一次调整使堆重新有序 >堆顶元素为第二大元素 >重复步骤3，直到堆变空 此时是建立堆后的大根堆模型 将9拿下来，为了节约内存，提高利用率，可以将9放到3(最后一个元素)，然后3放到堆顶，再此经过调整，3放到合适的位置并且除了9的最大元素又被调到堆顶。 每次经过调整，整个堆的最后几个元素不断形成有序区，即，大根堆在不断变小 首先我们要调整一个无序列表等成为一个大根堆(先将列表看成一个堆) 我们要从最末尾开始调整，才能保证大元素一步步被调上去 我们可以看出是从最后一个元素的根节点开始调整 列表长为n=len(li)，所以5的下标为(n-2)//2 我们可以先写调整部分的代码： def sift(li,low,high): # 堆的第一个元素和最后一个元素 i=low n-1,-1,-1): # 一直确定堆最后元素 # i一直指向当前堆的最后一个元素 li[0],li[i]=li[i],li[0] sift(li
22610编辑于 2024-03-15 - 来自专栏Java Web
数据结构与算法(4)——优先队列和堆什么是优先队列？堆和二叉堆LeetCode相关题目整理
(2)——栈和队列(https://www.jianshu.com/p/5087c751cb42) 数据结构与算法(3)——树（二叉、二叉搜索树）(https://www.jianshu.com/p/4ef1f50d45b5 logn logn 1 堆和二叉堆 什么是堆 堆是一颗具有特定性质的二叉树，堆的基本要求就是堆中所有结点的值必须大于或等于（或小于或等于）其孩子结点的值，这也称为堆的性质；堆还有另一个性质，就是当 h （因为5大于其孩子结点2） 二叉堆 在二叉堆中，每个结点最多有两个孩子结点，在实际应用中，二叉堆已经足够满足需求，因此接下来主要讨论二叉最小堆和二叉最大堆； 堆的表示：在描述堆的操作前，首先来看堆是怎样表示的 if (pos >= k) { return max - i; } } return nums[0]; } 还看到一个简单粗暴的，也是服了：（4ms } 而且我随机生成了一个100万数据的随机数组，来测试这个简单粗暴的方法的效率，发现当数据量上去之后，排序这个操作变得繁琐，我自己测试的时候，上面三个方法，第三个大概比第一个（我自己写的方法）多花仅4倍的时间
1.5K10发布于 2018-07-24 - 来自专栏LC刷题
堆
前言 堆，顾名思义，是长得像个草堆一样的数据结构。但在计算机存储里面，堆一般使用数组来表示。 按照堆的性质区分，可分为大顶堆，小顶堆。 大顶堆：所有的parent节点值都要大于其child节点。 对于某个节点，如果不满足堆的性质，需要堆这个节点加一调整。 建立大顶堆后，将大顶堆的堆顶元素与堆末尾元素进行交换，然后再调整交换后的堆顶，不过此时堆的大小减一，最后位置元素不可参与堆调整范围里。如此反复。 priority_queue //升序队列 priority_queue <int,vector<int>,greater<int>> q; for (int n : {1, 8, 5, 6, 3, 4, 用原数组建成一个小顶堆，之后取堆顶最小的两个元素，相加后再加入到堆中，一直到这个小顶堆的堆顶大于给定的K。
97920发布于 2020-10-23 - 来自专栏指点的专栏
堆
在数据结构中，堆是一种数据结构，具体一点，最常用的堆就是二叉堆， 二叉堆就是一棵完全二叉树（以下简称堆），我们可以利用这种数据结构来完成一些任务，典型的例子：堆排序就是利用堆来实现的一种高效的排序方式。 图片出自百度，我们看一下图中左边的二叉树，这个二叉树就是一棵典型的完全二叉树，这棵二叉树的深度是 4 ， 第 1 ~ 3 层的节点都达到最大个数（节点已满），最后一层的节点从左边开始并且全部持续在在左边 相比，我们再看一下右边的二叉树， 一共有 4 层，但是第三层的 D 节点没有右节点，而 C 节点又存在左右节点，这就已经不符合完全二叉树的定义了。 5 个，分别是： 1 3 4 2 5。 我们从下标为 2 的节点开始进行调整，经过一轮调整，堆中最大的元素 5 已经位于堆顶，此时将这个堆输出的顺序就是： 5 3 4 2 1 最后，用这个数据测试一下我们的程序： ?
78320发布于 2019-01-18 - 来自专栏java学习java
浅堆深堆解读
浅堆（Shallow Heap） 浅堆是指一个对象所消耗的内存。在32位系统中，一个对象引用会占据4个字节，一个int类型会占据4个字节，long型变量会占据8个字节，每个对象头需要占用8个字节。 String value:char[] offset:int count:int hash:int 3个int值共占12字节，对象引用占用4字节，对象头8字节，合计24字节。 如上图A的保留集应为AC，B的保留集为DE 深堆（Retained Heap） 深堆是指对象的保留集中所有的对象的浅堆大小之和。 注意：浅堆指对象本身占用的内存，不包括其内部引用对象的大小。 A的深堆大小即为AC浅堆大小之和 对象的实际大小 这里，对象的实际大小定义为一个对象所能触及的所有对象的浅堆大小之和，也就是通常意义上我们说的对象大小。 那么对象A的浅堆大小只是A本身，不含C和D，而A的实际大小为A、C、D三者之和。而A的深堆大小为A与D之和，由于对象C还可以通过对象B访问到，因此不在对象A的深堆范围内。
42920编辑于 2023-10-15 - 来自专栏机械之心
堆
# 堆 # 什么是堆？ 堆（Heap）是一个可以被看成近似完全二叉树的数组。 堆是一个完全二叉树。完全二叉树要求，除了最后一层，其他层的节点个数都是满的，最后一层的节点都靠左排列。 堆中每一个节点的值都必须大于等于（或小于等于）其子树中每个节点的值。 堆可以分为大顶堆和小顶堆。 对于每个节点的值都大于等于子树中每个节点值的堆，叫作 “大顶堆”。 对于每个节点的值都小于等于子树中每个节点值的堆，叫作 “小顶堆”。 # 如何实现堆 完全二叉树比较适合用数组来存储。用数组来存储完全二叉树是非常节省存储空间的。 堆常见的操作： HEAPIFY 建堆：把一个乱序的数组变成堆结构的数组，时间复杂度为 O (n) 。 堆和优先级队列非常相似：往优先级队列中插入一个元素，就相当于往堆中插入一个元素；从优先级队列中取出优先级最高的元素，就相当于取出堆顶元素。
85320编辑于 2023-04-07 - 来自专栏codechild
堆
堆的实现 堆类型的创建 堆的物理结构本质上是顺序存储的，是线性的。但在逻辑上不是线性的，是完全二叉树的这种逻辑储存结构。 堆的这个数据结构，里面的成员包括一维数组，数组的容量，数组元素的个数。 这里我们用堆的向上调整算法。 4 : hp->capacity * 2; HPDataType* newarr = (HPDataType*)realloc(hp->arr, newcapcity * sizeof(HPDateType 对于删除堆头的数据，我们是把堆尾的数据覆盖头，元素个数减1，然后用堆的向下调整算法，进一步调整成堆。 降序——建小堆 堆顶一定是最小的，那么我们每一次把堆顶的元素和堆尾的数据进行交换，那么最后一个元素为最小的元素，最后再次调整成堆的形式，这样依次可以得到次小的，最后的最后得到一个降序的数组。
42140编辑于 2023-05-30 - 来自专栏总栏目
堆
堆的定义： 堆的由来：要从优先队列说起，优先队列的定义：一般的队列取出的值是先进先出，是按入队顺序去出的。那么优先队列则是按照元素的优先权的大小，比如总是取出一组数据中的最大数。 如下： 最好的办法就是完全二叉树来实现优先队列，我们知道完全二叉树最好的存储方式就是数组，而不是链表，可以说堆是集结了完全二叉树和搜索二叉树的特点。 堆的主要函数有如下： 其中最重要的函数就是插入和删除函数，本来我想自己给这几个函数写出来，写一个自己的算法堆，时间有限，直接放上课程的标准代码，以后有时间我在自己去写出来。 typedef struct HNode *Heap; /* 堆的类型定义 */ struct HNode { ElementType *Data; /* 存储元素的数组 */ int Size; /* 堆中当前元素个数 */ int Capacity; /* 堆的最大容量 */ }; typedef Heap MaxHeap; /* 最大堆 */
42910编辑于 2022-09-05 - 来自专栏用户3029758的专栏
堆
//数据结构-堆，用C++类实现，这里以小顶堆为例，所谓的堆，是一种以完全二叉树为基础的数据结构，二话不说，上代码； #include<iostream> #include<cstdlib> #include
49020发布于 2019-09-04 - 来自专栏酒楼
堆
4.堆的应用场景： 优先队列： 堆能够快速找到最大或最小元素，因此被广泛应用于实现优先队列。 图算法： 在一些图算法中，堆可以用于实现 Dijkstra 等最短路径算法。 [ 4, 10, 3, 5, 1] 继续向前： 对节点 ( 0 ) 进行同样的比较和交换操作。 [ 10,5, 3, 4, 1 ] 此时，我们已经完成了建堆的阶段，得到了一个最大堆。 [ 1, 5, 3, 4, 10 ] 向下调整： 对新的根节点 (1) 进行向下调整，使得堆重新保持最大堆的性质。 [ 5, 4, 3, 1, 10 ] 第二次交换： 将堆的根节点 (5) 与倒数第二个元素 (4) 交换。 [ 4, 1, 3, 5, 10 ] 继续交换和调整： 重复以上步骤，直到堆的大小为 (1)，整个数组就排好序了。
37200编辑于 2023-12-02 - 来自专栏山行AI
jvm 堆外堆内浅析
堆外快还是堆内快 普遍的说法是堆外内存会快一些，原因主要有: 直接内存 可以禁掉GC 在java进行IO读写的时候 java的bytes需要做一个copy copy到c堆的bytes 直接内存没有这一步 (注意这个copy不是 用户态和内核态的那个,java堆是-Xmx指定的,C堆是jvm的) 堆外内存优势在 IO 操作上，对于网络 IO，使用 Socket 发送数据时，能够节省堆内存到堆外内存的数据拷贝 堆外内存的回收 堆外最底层是通过malloc方法申请的，但是这块内存需要进行手动释放，JVM并不会进行回收，幸好Unsafe提供了另一个接口freeMemory可以对申请的堆外内存进行释放,可以使用 - clean方法，通过这个方法可以手动进行堆外内存回收，是堆外内存回收的关键。 上面我们知道，在申请堆外内存不足时会进行System.gc，既然要调用System.gc，那肯定是想通过触发一次gc操作来回收堆外内存，不过我想先说的是堆外内存不会对gc造成什么影响(这里的System.gc
1.7K20发布于 2019-09-25 堆(建堆算法，堆排序)
child; child = parent * 2 + 1; } else break; } } ★如果是小堆只需要把if条件里兄弟节点的大小关系和父子节点的大小关系改变一下就行 4. 4 : 2 * ps->cap; HpDataType* pnew = realloc(ps->arr, sizeof(HPDataType)*pnc); assert(pnew); ps- 时间复杂度为O(N*logN) 代码示例： #include<stdio.h> #include"Heap.h" int main() { int arr[] = { 1,9,3,7,6,4,2,10,8,5 代码示例： #include<stdio.h> #include"Heap.h" int main() { int arr[] = { 1,9,3,7,6,4,2,10,8,5 }; int size 代码示例： #include<stdio.h> #include"Heap.h" int main() { int arr[] = { 1,9,3,7,6,4,2,10,8,5 }; int size
21510编辑于 2025-11-15- 来自专栏OverThinker的专栏
初识数据结构——优先级队列（堆！堆！堆！）
大根堆 父节点 ≥ 子节点 堆排序（升序）、TopK最小 小根堆 父节点 ≤ 子节点 堆排序（降序）、TopK最大 二叉堆 完全二叉树实现，常用数组存储 最常用实现 斐波那契堆 更优的理论时间复杂度， ) O(1) 需要向下调整(shiftDown) 查看(peek) O(1) O(1) 直接返回堆顶元素 建堆 O(N) O(1) 自底向上调整比逐个插入更高效 // 向下调整示例（小根堆） void 堆的应用场景总结 应用场景 使用的堆类型 原因说明 堆排序 大根堆/小根堆 升序用大根堆，降序用小根堆 TopK最大元素 小根堆 维护K个元素的小根堆，淘汰小的 TopK最小元素 大根堆 维护K个元素的大根堆 ，淘汰大的 任务调度（优先级高的先执行） 大根堆 优先级高的在堆顶 合并K个有序链表 小根堆 每次取最小节点，效率O(logK) Dijkstra算法 小根堆 每次取距离最小的节点 八、总结：堆的"堆 我"堆"数据结构理解好深！ 当你写堆代码：这bug怎么"堆"了这么多！ 当你面试被问堆：面试官，咱们能"堆"心一点吗？
32110编辑于 2025-10-29 - 来自专栏又见苍岚
Python 堆
本文记录 Python 内置实现的小顶堆模块。 堆 堆是一种特殊的树,它每个结点都有一个值，堆的特点是根结点的值最小（或最大），且根结点的两个子树也是一个堆。 就类似一堆东西一样，按照由大到小（或由小到大）“堆”起来。 Python 内置的堆将数据放在下标从0开始的序列中，并且使用小顶堆结构，因此 heap[0] 是最小的值，同时 heap.sort() 不会改变堆。 弹出元素 heapq.heappop(heap) 从堆中弹出并返回最小的项目，保持堆不变。如果堆为空，则会引发 IndexError。 要访问最小的项目而不弹出它，请使用 heap[0]。 替换元素 heapq.heapreplace(heap, item) 从堆中弹出并返回最小的项目，并推送新项目。堆大小不会改变。如果堆为空，则会引发 IndexError。
1K10编辑于 2022-08-09 - 来自专栏开发笔记
关于堆
关于堆 堆本质上是用数组实现的二叉树。 大根堆：一棵完全二叉树，满足任一节点都比其子节点大；用于升序排列 小根堆：一棵完全二叉树，满足任一节点都比其他子节点小；用于降序排列 如何用数组实现堆？ + 2 [ 10, 7, 2, 5, 1 ] Node Array index (i) Parent index Left child Right child 10 0 -1 1 2 7 1 0 3 4 2 2 0 5 6 5 3 1 7 8 1 4 1 9 10 使用数组索引代替指针，节约了空间，但是需要进行更多的计算。
62430发布于 2020-01-22 - 来自专栏JavaEE
JVM --- 堆&栈&堆参数调优
所以栈中的p1、p2存储的是实例在堆中地址值。 三. 堆： 1. 堆基本介绍： 一个JVM实例只存在一个堆，堆的内存大小可以调节，存放的是new出来的实例和数组。 基本介绍： JVM调优，其实就是堆参数的调整。 ? 常见堆参数： -Xms：堆内存(新生区+养老区)的初始大小，默认为物理内存的1/64； -Xmx：堆内存(新生区+养老区)的最大值，默认为物理内存的1/4； -Xmn：新生区的大小 -XX:PermSize 从堆信息可以发现，堆确实上述由新生区、养老区和元空间构成，而且，新生区305664k加上养老区的699392k刚好等于981M，也说明了物理上堆只分为新生区和养老区，元空间是逻辑上的存在。 3. OOM异常： 上面说了，如果堆内存被占用满了，就会出现OOM异常。但是默认情况下xmx是内存的1/4，不容易出现这个异常。
77830发布于 2021-03-26 - 来自专栏量子位
堆料堆不出电视头部玩家
比如这两年中再次被推至台前的视觉屏显技术，4K 120Hz高刷就成为绕不过去的技术名词。 比如一些电影、游戏等场景，包括实现他们的载体——电视、PC、手机等厂商，这些都早早参与到了这场视觉竞速当中。 但事实是，并非所有标榜的产品都能完全实现4K 120Hz的视觉标准。 「场景势能」的典型案例 之前提到的4K 120Hz屏显之卷，最核心的作用力就在电视上。 电视，无疑也是近几年遭遇技术冲击的最典型产品，相较于其他新兴消费电子产品而言，它所经历的技术变革更为激烈。 但反过来看，虽然手握万余件专利和创新技术、做得出Q72这样的高端产品，创维却并没有选择继续往电视中堆参数，而是针对性地创新和推出了不同配置的产品。 毕竟堆料最终的结果，往往是用户为冗余配置买单。 例如针对观影和游戏重度玩家，创维特意给A63配备了Smart MiniLED显示技术与ADS Pro屏体，同时支持全通道4K 144Hz高刷及至多288Hz HSR高刷，这样无论是游戏中的画面流畅度、还是电影暗场景显示效果
48910编辑于 2022-12-08 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
斜堆
斜堆的介绍斜堆(Skew heap)也叫自适应堆(self-adjusting heap)，它是左倾堆的一个变种。和左倾堆一样，它通常也用于实现优先队列。它的合并操作的时间复杂度也是O(log n)。 相比于左倾堆，斜堆的节点没有"零距离"这个属性。除此之外，它们斜堆的合并操作也不同。斜堆的合并操作算法如下： (01) 如果一个空斜堆与一个非空斜堆合并，返回非空斜堆。 (02) 如果两个斜堆都非空，那么比较两个根节点，取较小堆的根节点为新的根节点。将"较小堆的根节点的右孩子"和"较大堆"进行合并。 (03) 合并后，交换新堆根节点的左孩子和右孩子。 第(03)步是斜堆和左倾堆的合并操作差别的关键所在，如果是左倾堆，则合并后要比较左右孩子的零距离大小，若右孩子的零距离 > 左孩子的零距离，则交换左右孩子；最后，在设置根的零距离。 很多都是和左倾堆很相似的！
98010编辑于 2022-09-03 - 来自专栏技术趋势
jvm堆
java堆的内存结构是什么？ ? 注意以上是1.8及以上的版本内存结构，jdk1.8以前是永久代。 堆空间有：年轻代、老年代、元空间 ? :1:1 老年代占整个堆空间的 2/3 元空间属于堆外空间也是方法区; 几种垃圾回收的区别？ -XX:MaxNewSize（-Xmn） 设置新生代最大空间大小方法区 -XX:NewRatio 新生代和老年代的比值，值为4新生代:老年代=1:4，即年轻代占堆的1/5 -XX:SurvivorRatio java堆是连续的吗？ java堆理论上是连续的，但是官方给出来的说法是非连续的，整体是连续，但是存在不连续的地方。 模拟内存溢出实例 如果计算需要的堆多于自动存储管理系统可以提供的堆，则Java虚拟机将抛出一个 OutOfMemoryError。
55730发布于 2021-04-29 - 来自专栏xingoo, 一个梦想做发明家的程序员
堆实例
} } heap.PrintHeap(); } int main(int argc, char* argv[]) { // MaxHeap<int> h(4)
81090发布于 2018-01-17
腾讯云开发者
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