以下是最近学习各种算法的代码实现：#include #include #include #include typedef int EleType;typedef int (*CompFunc)(void *,void *);int IntComp(void * a,void *b){ if(*...
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2014-07-08 00:15:54
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第3节 堆排序把n个元素建立一个堆，首先将这n个结点以自顶向下、从左到右的方式从1到n编码，这样可以把n个结点转换成一颗完全二叉树紧接着从最后一个非叶子结点（结点编号为n/2）开始到根节点（结点编号为1），逐个扫描所有结点，根据需要将当前结点向下调整，直到以当前结点为根结点的子树符合堆的特性。#in...
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2014-06-27 18:35:05
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在前面的文章STL之heap相关操作算法中介绍了堆的相关操作算法，由于堆的注意主要作用是用于排序，我们也知道堆排序的时间复杂度为o(nlogn)，是一种不稳定的排序算法，利用堆这一数据结构，我们可以很快第获取一个大数据中最大（或最小）的k个数。同时，上篇文章中，也提出了相关heap算法的一些问题...
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2014-06-27 08:16:59
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前段时间将排序算法从新整理了一下，并对工作原理，时间复杂度，空间复杂度进行了一些简单分析。内容主要包括快速排序，堆排序，归并排序等三种常用排序算法。...
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2014-06-25 06:59:49
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heapq模块实现了python中的堆排序，并提供了有关方法。让用Python实现排序算法有了简单快捷的方式。
heapq的官方文档和源码：8.4.heapq-Heap queue algorithm
下面通过举例的方式说明heapq的应用方法
实现堆排序
#! /usr/bin/evn python
#coding:utf-8
from heapq import *
def ...
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2014-06-24 18:47:47
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堆排序思想：
堆排序，顾名思义，就是基于堆。堆分为最大堆和最小堆，其实就是完全二叉树。最大堆要求节点的元素都要大于其孩子，最小堆要求节点元素都小于其左右孩子，两者对左右孩子的大小关系不做任何要求，其实很好理解。有了上面的定义，我们可以得知，处于最大堆的根节点的元素一定是这个堆中的最大值。其实我们的堆排序算法就是抓住了堆的这一特点，每次都取堆顶的元素，将其放在序列最后面，然后将剩余的元素重新调整为...
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2014-06-24 15:43:29
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假设要实现非递减排序，则需要用要大顶堆。此处设计到三个大顶堆的操作：（1）自顶向下调整操作：MaxHeapify（对应堆的SiftDown操作）、（2）利用数组建立大顶堆：BuildMaxHeap、（3）不断交换堆顶元素（堆的最大元素）和堆的末尾元素，实现非递减排序。
优先队列分为最大优先队列和最小优先队列，分别借助于大顶堆和小顶堆。
优先队列有以下基本操作：（1）提取队列中的最大（小）元素；（2）提取队列中的最大（小）元素并从队列中删除；（3）将队列中元素为x的关键字减少（增大）到k，这里假设k的值不大（...
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2014-06-22 20:58:26
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前面写了js的排序实现，总得玩玩java的哈。同样，冒泡、选择、快速（这三个之前实现过也写过文章）、堆排序，然后做比较。主要遇到的难点：- -||想轻松点写个封装计时的逻辑，不想每调用一个排序就要写一个计时代码。想想，还是javascript写起来方便；java的话，我想到的方法是写一个抽象类：抽象...
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2014-06-22 12:28:04
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本文章用七种思路来查找无序数组中的前k个最小（最大）元素，复杂度随着问题的分析变得越来越低，思路也随着分析变得越来越的。贯穿讲解了快速排序和堆排序的应用，对这两种的排序在阅读本文后会有更深刻的理解。...
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2014-06-22 00:06:29
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