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小顶堆。因为在堆排序筛选法建立初始堆中，如果选择小顶堆，那么堆顶元素就是最小的元素，可以直接将其取出并放到已排序序列的末尾。而如果选择大顶堆，则需要将最大元素取出后，再将其与堆中最后一个元素交换位置，然后再进行调整。相比之下，小顶堆可以减少一次交换操作，因此更加高效。
堆排序是一种原地的、时间复杂度为 O(nlogn) 的排序算法。堆是一种特殊的树。 只要满足这两点，它就是一个堆：对于每个节点的值都大于等于子树中每个节点值的堆，我们叫做 “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，我们叫做 “小顶堆” 。完全二叉树比较适合用数组来...
那么，堆究竟是怎样的一种数据结构呢？让我们先从它的定义开始。堆实质上是一棵完全二叉树，这棵树的每个节点，除了叶子节点外，都是满的。而且，所有节点的值都遵循大小传递性，即所有节点的值大于或等于其子节点的值。根据大小的特性不同，堆可以分为大顶堆和小顶堆，其中大顶堆的根节点是最大值...
每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值，称为大顶堆。或者 每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值，称为小顶堆。如下图1为大顶堆：下图为小顶堆：我们用简单的公式来描述一下堆的定义就是：大顶堆： arr[i] >= arr[2i] && arr[i] >= arr[2i+1]小顶堆： arr[i] <= ...
堆（Heap）堆是一种特殊的树形结构，常用于实现优先队列。它分为大顶堆和小顶堆两种，分别用于实现最大堆和最小堆。图（Graph）图是由顶点和连接每对顶点的边所构成的图形。它常用于表示具有复杂关系的数据，如社交网络中的好友关系等。图在存储数据上有着比较复杂和高效的算法，如邻接矩阵、邻接表等...
堆的判定条件为，对于队中的任意子树其根元素和其左右孩子元素之间的关系需要符合堆的定义，例如大顶堆需要保证根结点的值大于等于其左右孩子的值，小顶堆则反之。算法如下：1. 指定一个树的根结点，判断根结点与左孩子以及右孩子的关系是否满足堆的要求。2. 若不满足则返回不是堆 3. 若满足则递归...
将待插入的元素首先放置在最后一个位置上,以保证他是一个完全二叉树,然后将该元素与其父节点(i/2向下取整)比较,如果比其父节点小,就将两者互换,互换后再和新的父节点比较,这种方式称为 上滤(percolate up),得到一个小顶堆(min heap),如果比较的时候是较大的值向上走,就会得到一个大顶堆(max heap) 比如向...
快速排序的时间复杂度为平均O(nlogn)，最佳O(n)，最差O(nlogn)，空间复杂度为O(n)，排序方式In-place，稳定性为稳定。归并排序的时间复杂度同样为O(nlogn)，空间复杂度为O(n)，排序方式为非In-place，稳定性为稳定。堆排序通过维护一个大小为K的大顶堆实现TopK问题。它将数据读入内存后，维护...
std::priority_queue是一个C++标准库中的容器适配器，它提供了一种灵活且高效的方式来处理优先队列。以下是关于std::priority_queue的详细解答：默认行为：底层容器：默认情况下，std::priority_queue使用std::vector作为其底层容器。比较方式：默认比较方式是通过operator<，因此优先队列实现为大顶堆结构，...
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张3
发布于 2025-08-08
