一，堆排序介绍 堆是一个优先级队列，对于大顶堆而言，堆顶元素的权值最大。将 待排序的数组 建堆，然后不断地删除堆顶元素，就实现了排序。关于堆，参考：数据结构--堆的实现之深入分析 下面的堆排序算法将数组中的元素从小到大排序，用大顶堆来实现。 二，堆排序算法分析 现给定了一维数组，需要将数组中的元素使 ...
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2016-05-24 10:28:01
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堆排序是一种常见的排序算法，其时间复杂度为O(logN)，重要思想为建堆取极值，根据需求进行排序，如下图：值得思考的是，二次建堆的过程中，实际上是没有必要将所有元素都进行下调，只需要将根进行下调：实现代码如下：template<classT>//建立仿函数模板满足排序需求
str..
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2016-05-11 20:14:18
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堆对象的创建与实现的核心思想就是上调（adjustup）与下调（adjustdown）的算法思想，上调用于创建堆时，从第一个非叶子节点开始向根节点根据需求调整为大堆或者小堆下调如图示：当我们进行插入时，会影响堆的结构，这时我们用尾插，然后上调如图示：接下来就可以创建堆类，代..
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2016-05-08 20:01:36
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一，介绍 以前在学习堆时，写了两篇文章：数据结构--堆的实现(上) 和 数据结构--堆的实现(下)， 感觉对堆的认识还是不够。本文主要分析数据结构 堆(讨论小顶堆)的基本操作的一些细节，比如 insert(插入)操作 和 deleteMin(删除堆顶元素)操作的实现细节、分析建堆的时间复杂度、堆的优 ...
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2016-05-07 17:55:35
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在C++程序中建立和删除堆对象使用两个运算符：new和delete.
运算符new的功能是动态分配内存，或者称为动态创建堆对象，语法形式为：
new 数据类型（初始化参数列表）；
1.如果建立的对象是一个基本类型变量，初始化过程就是赋值。
例如：
int *point；
point=new int(2);
动态分配了用于存放int类型数据的内存空间，并将初值2存入该空间中，然后将首地址...
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2016-05-07 10:06:51
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【适配器模式】由于建立大堆和建立小堆方式相同，代码相似，所以可以通过添加一个比较器（利用Compare,定义伪函数Less和Greater）实现大小数据的比较，防止大量代码重复。template<classT>
structLess//小堆调用
{
booloperator()(constT&L,constT&R)
{
retu..
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2016-05-03 00:40:11
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堆数据结构是一种数组对象，它可以被视为一棵完全二叉树结构。堆结构的二叉树存储：大堆：每个父节点的都大于孩子节点；小堆：每个父节点的都小于孩子节点。建堆：由于堆被视为完全二叉树，故在h-1层找到第一个（从后往前找）非叶子结点，进行堆的下调建大堆时，从下往上依次判..
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2016-04-28 07:08:16
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我们举例，假若从10000万个数里选出前100个最大的数据。首先我们先分析：既然要选出前100个最大的数据，我们就建立一个大小为100的堆（建堆时就按找最大堆的规则建立，即每一个根节点都大于它的子女节点），然后再将后面的剩余数据若符合要求就插入堆中，不符合就直接丢弃该数..
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2016-04-27 07:04:04
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每两个做输入，先在输入中比大小； 较小者去比较最小记录，较大者去比较最大记录； 建堆； 取K次最大 要求取最大/最小； 可增加、删除元素； 取最大/最小 O(logN) 增加/删除 O(logN) 冲突解决方法： 线性探测法，开链法（申请、释放内存，效率低） 当填充因子较大，需要再哈希 某个； 知前 ...
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2016-04-23 13:25:06
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注意：使用小根堆排序后是递减数组，要得到递增数组，可以使用大根堆。 在堆排序好后再添加元素，需要重新建堆并且排序。 由于每次重新恢复堆的时间复杂度为O(logN)，共N - 1次重新恢复堆操作，再加上前面建立堆时N / 2次向下调整，每次调整时间复杂度也为O(logN)。二次操作时间相加还是O(N ...
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2016-04-23 11:45:07
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