数据结构第十二弹---堆的应用
1、堆排序 要学习堆排序，首先要学习堆的向下调整算法，因为要用堆排序，你首先得建堆，而建堆需要执行多次堆的向下调整算法。 但是，使用向下调整算法需要满足一个前提： 若想将其调整为小堆，那么根结点的左右子树必须都为小堆。 若想将其调整为大堆，那么根结点的左右子树必须都为大堆。 ...
数据结构——堆的应用 Topk问题
解题思路 正常思路 将这N个数建成一个大堆，然后Popk次，就可以找出最大的前k个 ； 但是如果N非常大以亿计（10亿个整数所占空间大概4G）那么就会非常耗时耗力，难以计算。 这里给出一种更好的解决办法： ①将前k个数建成小堆；（必须是小堆哦~） ②后面N-k个数依次比较，如果比堆顶的数据大，就替换...
数据结构——堆的应用 堆排序详解
在土土的上篇博客二叉树堆的介绍与实现中，我们发现测试代码是升序；今天我们就来分析堆的重要应用——**堆排序**。升序实现如下： #include"Heap.h" int main() { Heap hp; HeapInit(&hp); int a[] = { 65,...
数据结构-堆的实现及应用(堆排序和TOP-K问题)（下）
五.建堆上面的代码可以让我们从无到有建立堆但是如果我们要把一个数组改造成堆,而且不能浪费其他空间,只能在原数组上改造,那该怎么办呢?这里我们需要建堆这里以建小堆为例1.自顶向下的建堆方式(利用向上调整算法)根据上文可知进行向上调整算法后,数组中[0,child]区间就变为小堆了,所以我们可以用一个f...
数据结构-堆的实现及应用(堆排序和TOP-K问题)（上）
一.堆的基本知识点1.知识点1.堆的知识点:堆的知识点 堆的逻辑结构是一颗完全二叉树 堆的物理结构是一个数组 也就是说,给我们是一个数组,可是我们要把它想象成一个完全二叉树来做 通过下标父子结点关系 leftchild = parent * 2 + 1; rightchild = parent * ...
数据结构之堆的应用
在我们学习了堆之后我们知道，无论是大堆还是小堆，堆顶的元素要么最大，要么最小。对于堆插入的时间复杂度为O（logn）也就是向上调整算法的复杂度，删除一个堆中的元素为O（logn），堆在我们日常生活中还是常用到的。1.top k问题（优质筛选问题）...
【数据结构】TopK,堆排序, --堆的初始化与应用
Halo，这里是Ppeua。平时主要更新C语言，C++，数据结构算法......感兴趣就关注我吧！你定不会失望。🌈个人主页：主页链接🌈算法专栏：专栏链接 我会一直往里填充内容哒！🌈LeetCode专栏：专栏链接目前...
【数据结构与算法】堆的应用：堆排序和topk问题
一.堆排序我们知道冒泡算法的时间复杂度是O（N^2），在数据量很多的时候，N^2是个很可怕的数字，二分算法的时间复杂度是O(logn)，但是二分算法有限制条件，实用性并不高，那怎样才能高效实用的排序呢？堆排序就能很好解决上述问题，堆排序的时间复杂度是O(lo...
数据结构入门（C语言版）二叉树的顺序结构及堆的概念及结构实现应用（下）
向上调整(AdjustUp)代码如下：void AdjustUp(int* a, int child) { assert(a); int parent = (child - 1) / 2; while (child > 0) { if (a[child] < a[parent]) { ....
数据结构入门（C语言版）二叉树的顺序结构及堆的概念及结构实现应用（上）
二叉树的顺序结构普通的二叉树是不适合用数组来存储的，因为可能会存在大量的空间浪费。而完全二叉树更适合使用顺序结构存储。现实中我们通常把堆(一种二叉树)使用顺序结构的数组来存储，需要注意的是这里的堆和操作系统虚拟进程地址空间中的堆是两回事，一个是数据结构，一个是操作系统中管理内存的一块区域分段。堆的概...
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