- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏以终为始
7-5 堆中的路径 （25 分)
7-5 堆中的路径 （25 分) 将一系列给定数字插入一个初始为空的小顶堆H[]。随后对任意给定的下标i，打印从H[i]到根结点的路径。 下一行给出区间[-10000, 10000]内的N个要被插入一个初始为空的小顶堆的整数。最后一行给出M个下标。 输出格式: 对输入中给出的每个下标i，在一行中输出从H[i]到根结点的路径上的数据。 输入样例: 5 3 46 23 26 24 10 5 4 3 输出样例: 24 23 10 46 23 10 26 10 &:这题完全是运用了堆的性质，虽然没有直接建堆，但是可以用个数组来模拟一下。
20720编辑于 2023-03-09 - 来自专栏刷题笔记
7-5 字符串循环左移
点这里 7-5 字符串循环左移 输入一个字符串和一个非负整数N，要求将字符串循环左移N次。 输入格式： 输入在第1行中给出一个不超过100个字符长度的、以回车结束的非空字符串；第2行给出非负整数N。
1.1K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 买地攻略 (25 分)
数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块，每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地，除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。
19900发布于 2021-09-11 - 来自专栏刷题笔记
7-5 小字辈 (25 分)
点这里 7-5 小字辈 (25 分) 本题给定一个庞大家族的家谱，要请你给出最小一辈的名单。
88710发布于 2019-11-08 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 买地攻略 (25 分)
数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块，每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地，除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。
32320编辑于 2021-12-06 - 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。 make_heap() 用给定的数据建立一个堆，默认大顶堆，小顶堆要设置比较函数，保证最大值在所给范围的最前面，其他值的位置不确定 push_heap() 往堆中压入一个元素 pop_heap() 排出堆顶元素 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。
98020发布于 2020-10-23 - 来自专栏指点的专栏
堆
我们在很多情况下都听到“堆”这个计算机术语，那么“堆”到底是什么呢？ 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。 这是一个很重要的规律，对堆的操作基本上是基于这个规律来进行的 Ok，接下来我们看两个新概念：最小堆和最大堆。 最小堆：堆顶元素小于堆的任何一个直接子节点。 最大堆：堆顶元素大于堆的任何一个直接子节点。 注意： ①堆中任一子树亦是堆。 这里提示一下堆排序：每一次取出堆顶元素，然后把堆的最后一个元素提到堆顶，然后调用对应的建立最小（最大）堆的方法来维护这个堆，不断重复，直到整个堆为空。
78820发布于 2019-01-18 - 来自专栏java学习java
浅堆深堆解读
浅堆的大小只与对象的结构有关，与对象的实际内容无关。也就是说，无论字符串的长度有多少，内容是什么，浅堆的大小始终是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。 一个对象的深堆指只能通过该对象访问到的（直接或间接）所有对象的浅堆之和，即对象被回收后，可以释放的真实空间。 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。
44720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。
87020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。 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。 创建成堆 升序——建大堆 堆顶一定是最大的，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大的元素，最后再次调整成堆的形式，这样依次可以得到次大的，最后的最后得到一个升序的数组 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。
43240编辑于 2023-05-30 - 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
49320发布于 2019-09-04 - 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 */
43610编辑于 2022-09-05 - 来自专栏酒楼
堆
堆 1.堆是一种常见的数据结构，通常用于实现优先队列等应用。 数组表示： 堆可以通过数组来表示，通过数组下标之间的关系实现堆的父子关系。 堆的操作： 堆主要支持两种基本操作：插入（Insert）和删除（Delete）。插入操作将新元素添加到堆中，而删除操作通常删除堆中的最大或最小元素，然后重新调整堆以保持堆的性质。 堆的应用： 堆广泛应用于各种算法和数据结构中。优先队列就是堆的一种应用，它能够以 O(log n) 的时间复杂度实现插入和删除最大或最小元素的操作。 堆排序： 堆排序是一种使用堆的排序算法。 建堆（Heapify）： 在建堆阶段，我们将无序数组构建成一个二叉堆。通常采用自底向上的方式，从最后一个非叶子节点开始，逐步向上调整，保持堆的性质。
38000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)
一.什么是堆？ 1.堆 堆就是完全二叉树，而且是一种特殊的完全二叉树，它需要满足每一个父节点都大于子节点，称为大堆，或每一个父节点都小于子节点，称为小堆。 和取堆顶数据和顺序表的操作是一样的这里重点来学一下堆的插入，堆的删除。 在学习建堆算法的时候我们以对数组建堆为例，就是把数组的数据之间的关系做成一个堆结构，一般有两种方法，向上调整建堆和向下调整建堆，具体怎么做我们来看下面。 1.向上建堆法 向上建堆法也就是通过向上调整建堆，我们拿到一个数组后可以把数组的首元素当做堆，第二个元素当做把新的元素插入堆，然后通过向上调整构成新的堆，以此类推下去把数组遍历完后一个堆就建成了 有一个很优的方法就是只取出文件的前K个数建成一个大堆，也就是说这个堆只用储K个元素，那么堆顶就是这个堆的最大元素，然后继续遍历文件每遍历一个元素都与堆顶元素作比较，如果比堆顶元素小就更新一下堆顶元素(把小的那个变成堆顶元素
22310编辑于 2025-11-15- 来自专栏freesan44
PTA 7-5 实验室使用排期 (25 分)
受新冠疫情影响，当前大家的活动都必须注意保持充分的社交距离，国家实验室的使用也同样受到了严格的限制。假设规定任何一个时间点上，实验室内最多只能有 1 个人，且每个人都必须提前申请实验室的使用，只有申请被批准后才能进入。现给定一批第二天的实验室使用申请，你需要写个程序自动审批，使得能够被批准的申请数量最大化。
61900发布于 2021-09-10 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 实验室使用排期 (25 分)
受新冠疫情影响，当前大家的活动都必须注意保持充分的社交距离，国家实验室的使用也同样受到了严格的限制。假设规定任何一个时间点上，实验室内最多只能有 1 个人，且每个人都必须提前申请实验室的使用，只有申请被批准后才能进入。现给定一批第二天的实验室使用申请，你需要写个程序自动审批，使得能够被批准的申请数量最大化。
47510编辑于 2021-12-06 - 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？
34310编辑于 2025-10-29 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-5 文件传输 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727502 7-5 文件传输 (25 分) 当两台计算机双向连通的时候，文件是可以在两台机器间传输的
43120发布于 2019-11-07 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 子串与子列 (25 分)
子串是一个字符串中连续的一部分，而子列是字符串中保持字符顺序的一个子集，可以连续也可以不连续。例如给定字符串 atpaaabpabtt，pabt是一个子串，而 pat 就是一个子列。
45740发布于 2021-09-10
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号