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搜索关键字:堆排序 完全二叉树    ( 2516个结果
0038数据结构之堆和优先队列
优先队列:出队顺序和入队顺序无关,而是和优先级有关(优先级高的先出队) 如果使用普通线性结构或者顺序线性结构实现优先队列,出队或者入队总有一方是O(n)级别的;如果使用堆实现优先队列,能使入队和出队的时间复杂度都是O(logn),效率是极高的。 二叉堆是一颗完全二叉树,不一定是满二叉树,但是确实节点 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-29 10:59:11    阅读次数:94
完全二叉树和满二叉树的区别
完全二叉树和满二叉树的区别 二叉树分类很多,其中满二叉树和完全二叉树又有点特殊,这两种二叉树的效率又有点高,以下是它们的区别: 满二叉树:从形象来看的话满二叉树是一个绝对的三角形,最后一层全部是叶子节点,其它各层是非叶子节点,节点数的计算n=2^k - 1,k表示深度,也就是层数,第i层的节点数n= ...
分类:其他好文   时间:2019-12-26 17:51:22    阅读次数:89
C# 排序算法
前言: 排序算法是我们编程中遇到的最多的算法。目前主流的算法有8种。 平均时间复杂度从高到低依次是: 冒泡排序(o(n2)),选择排序(o(n2)),插入排序(o(n2)),堆排序(o(nlogn)), 归并排序(o(nlogn)),快速排序(o(nlogn)), 希尔排序(o(n1.25)),基数 ...
分类:编程语言   时间:2019-12-26 00:01:35    阅读次数:88
堆排序
堆排序终于搞明白了,我知道过几天肯定会忘,希望这篇文章和代码能让我快速回忆起。 堆排序的思想就是,构造一个大顶堆或者小顶堆,然后把堆顶元素换到末尾,调整堆,重复。把过程分解为两步,第一步:建堆。第二步:排序。 大顶堆对应升序;小顶堆为降序。 代码如下: package heap; /* * 堆排序 ...
分类:编程语言   时间:2019-12-25 02:00:34    阅读次数:85
初探二叉搜索树
二叉搜索树 二叉搜索树很明显来自于一种思想:二分查找。 二叉搜索树 很明显: 二叉搜索树并不要求是一棵完全二叉树 则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值;右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值; 它的左、右子树也分别为二叉搜索树。 对于二叉搜索树而言,有以下典型的操作: 1 插入,删除 2 查... ...
分类:其他好文   时间:2019-12-23 20:34:48    阅读次数:82
优先队列及(二叉)堆
数据结构书籍与算法书(包括 "算法导论" 、 "算法设计" )通常将优先队列(Priority Queue)与堆(Heap)放在一起讲,算法导论上先讲堆这个特殊的数据结构,后讲堆的两个应用,堆排序与优先队列。算法设计这本书先讲优先队列是个什么样的数据结构,有什么性质,为什么需要优先队列这种数据结构, ...
分类:其他好文   时间:2019-12-22 00:19:43    阅读次数:145
堆排序
#include<iostream> #include<cstdlib> #include<stack> #include<string> #include<vector> using namespace std; void HeapAdjust(vector<int> &A, int beginI ...
分类:编程语言   时间:2019-12-21 20:55:52    阅读次数:69
堆和栈的区别
内存中的堆和栈 堆: 是程序员手动申请的空间,空间用完需要程序员自己手动释放,也可能会由OS回收,分配方式类似链表; 堆比较大,地址向上增长; 堆一般存放对象 栈: 是系统申请的空间,空间用完系统会自动释放; 栈比较小,地址向下增长; 栈一般存放局部变量 数据结构中的堆和栈 堆: 可以看做一颗树,比 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-20 18:58:12    阅读次数:118
C++生成完全二叉树
C++生成完全二叉树 2019-12-20 By Gauss 1.背景介绍 完全二叉树是效率很高的数据结构,完全二叉树是由满二叉树而引出来的。对于深度为K的,有n个结点的二叉树,当且仅当其每一个结点都与深度为K的满二叉树中编号从1至n的结点一一对应时称之为完全二叉树。 2.特点: 叶子结点只可能在最 ...
分类:编程语言   时间:2019-12-20 18:11:00    阅读次数:154
排序-堆排序
堆排序 最大堆调整:将堆的末端子节点作调整,使得子节点永远小于父节点 创建最大堆:将堆中的所有数据重新排序 堆排序:移除位在第一个数据的根节点,并做最大堆调整的递归运算 ...
分类:编程语言   时间:2019-12-19 23:19:17    阅读次数:103
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