冒泡排序 依次比较相邻的元素，若发现逆顺序，则交换。小的向前换，大的向后换，本次循环完毕之后再次从头开始扫描，直到某次扫描中没有元素交换，说明每个元素都不比它后面的元素大，至此排序完成。 import java.util.Arrays; public class BubbleSort {public static void main(String[] args) {int[] arr=new int[] {5,7,2,9,4,1,0,5,7};System.out.println(Arrays.toString(arr));bubbleSort(arr);System.out.println(Arrays.t...
1.堆排序堆排序是用堆这种数据结构所设计的一种排序算法，近似一颗完成二叉树，同时具有一个特性，父节点的值大于（小于）子节点的值。 堆分两种，父节点比子节点大的叫最大堆，父节点比子节点小的叫最小堆 下面就是一个最大堆 2.堆排序步骤 以最大堆为例，假设有n个元素, 1)构造最大堆 2）交换根节点与第n个节点的值 3）将当前的堆调整为最大堆 4）n减一，继续2）3）步骤，直到n==1 3.如何构造最大堆由最大堆的性质可知，每个父...
基本算法-堆排序及其Java实现 (二叉)堆(heap)数据结构是一种数组对象，可以视作一颗完全二叉树，从该二叉树的根开始层次遍历这颗二叉树就可以得到其对应的数组。树的根节点为A[0]，对于树中某个节点的坐标i，其左右孩子节点和父亲节点的坐标可以很方便的求得： LEFT(i)=2*i+1; RIGHT(i)=2*i+2; PARENT(i)=i/2 . 有两种二叉堆：最大堆和最小堆。最大堆中，每个节点存储的数值都大于等于其左右两个孩子节点存储的数值,亦即A[i]...
1.堆 堆，其实是一个完全二叉树，分为大顶堆和小顶堆。 大顶堆：每个节点的值都大于或者等于其左右子节点的值 小顶堆：每个节点的值都小于或者等于其左右子节点的值 注意：堆中某个节点的左右子节点的值的大小关系没有要求，即左子节点的值可以大于、可以等于、也可以小于右子节点的值。 升序采用大顶堆、降序采用小顶堆。 2.堆排序 首先将 n 个元素的待排序序列构建成一个大顶堆，这样待排序序列的第一个元素(即大顶堆的根节点)就...
堆排序 ?? 此算法特性 此算法适用场景代码实现 def percDown(arr,start_node,end_node): # 堆下沉函数root_node = start_nodechild_node = root_node*2 + 1 # 左子节点while child_node <= end_node:if child_node + 1 <=end_node and arr[child_node+1] > arr[child_node]: # 如果右子节点大于左子节点.父节点往比较到大的子节点进行下沉child_node = child_node + 1if arr[child_node] > arr[root_node]:arr[root_node],arr[chil...
#堆排序的python版本代码#堆排序的向下调整函数#大根堆的建立方函数def sift(li,low,high): #li是指列表，low是指根节点位置，high是指最后一个元素位置 i=low #最开始跟节点的位置 j=2*i+1 #左边下一层孩子节点 tmp=li[low] #把堆顶元素存下来 while j<=high: #只要j位置有节点，有数字便可以一直循环 if j+1<high and li[j+1]>li[j]: #右边孩子有并且右边更大 j=j+1 #把j指向j+1，右边孩...
堆排序算法及应用Github代码连接：堆排序算法 堆的性质： 1. 完全二叉树 2.堆中每个节点值都必须大于等于（或小于等于）子树中每个节点的值。 完全二叉树非常适合用数组来存储，节省空间，不需要存左右子节点的指针，通过下标就可定位左右节点和父节点。 方便理解，以一个从1开始存储的数组为例，左节点2i，右节点2i+1，父节点i/2。（如果数组下标0开始计算，则左子节点为2i+1，右子节点为2i+2，父节点为(i-1)/2） 堆存在的操作： ...
1. heapq堆排序算法 堆(heap)是一个树形数据结构，其中子节点与父节点有一种有序关系。二叉堆(binary heap)可以使用一个有组织的列表或数组表示，其中元素N的子元素位于2*N+1和2*N+2(索引从0开始)。这种布局允许原地重新组织堆，从而不必再添加或删除元素时重新分配大量内存。 最大堆(max-heap)确保父节点大于或等于其两个子节点。最小堆(min-heap)要求父节点小于或等于其子节点。Python的heapq模块实现了一个最小堆。 1.1 创建堆 ...
二叉堆/堆排序概念理解以及Java语言实现（学习笔记） 1.基础概念介绍 （1）满二叉树：每一层都达到了最大节点数，高度为h的满二叉树节点数为pow(2,h)-1 ( pow(x,y)代表x^y ) 如图所示：（2）完全二叉树：高度为h的二叉树每一个节点都和高度为h的满二叉树节点编号一一对应，那么它就是满二叉树。 如图所示：[1] 高度为h的完全二叉树节点数取值范围[pow(2,h-1),pow(2,h)-1],可见完全二叉树的高度是O( log(n) )[2] 满二叉树是特殊的完...
插入元素: 取出元素: 白板编程:实现堆
class Heap {constructor (data) {this.data = data}sort () {let iArr = this.datalet n = iArr.lengthif (n <= 1) {return iArr} else {// 循环是为了遍历每一个可能要调整的节点，maxHeapify内部递归是为了回复被破坏的堆for (let i = Math.floor(n / 2); i >= 0; i--) {Heap.maxHeapify(iArr, i, n)}for (let j = 0; j < n; j++) {Heap.swap(iArr, 0, n - 1 - j)Heap.maxHeapify(iArr, 0, n - 1 - j - 1)}return iArr}}static ...
public class SortClass {//堆排序public void heapSort(int[] nums) {//首先要建立一个大根堆或者小根堆int length = nums.length;for (int i = 0;i < length;i++) {insertMaxHeap(nums,i);}//每次将最大或者最小的值固定，然后将剩下的元素重新构建堆，再去选出最大或者最小的元素while (length > 1) {//把现在位于堆顶的元素固定到尾部swap(nums,0,length-1);length--;//继续构建buildHeap(nums,0,length);}}private void swap(...
归并排序 使用分治法：分而治之 分：递归地拆分数组,直到它被分成两对单个元素数组为止. 然后,将这些单个元素中的每一个与它的对合并,然后将这些对与它们的对等合并，直到整个列表按照排序顺序合并为止.治：将2个排序列表合并为另一个排序列表是很简单的. 简单地通过比较每个列表的头,删除最小的,以加入新排序的列表. O(n) 操作图示：动图：实现# 合并 def merge(a, b):c = []while len(a) > 0 and len(b) > 0:if a[0] < b[0]:c.ap...
堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。分为两种方法：大顶堆：每个节点的值都大于或等于其子节点的值，在堆排序算法中用于升序排列； 小顶堆：每个节点的值都小于或等于其子节点的值，在堆排序算法中用于降序排列； 堆排序的平均时间复杂...
堆排序2019-11-10 11:45:11 by冲冲 1、概念 堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法，堆排序是一种选择排序，它的最坏，最好，平均时间复杂度均为O(nlogn)，它也是不稳定排序。首先简单了解下堆结构。 堆 堆是具有以下性质的完全二叉树：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：同时，我们对堆中的结点按层进行编号，将这种逻...