什么是堆?
堆(Heap):堆可以看做是一颗用数组实现的二叉树,所以它没有使用父指针或者子指针。堆根据“堆属性”来排序,“堆属性”决定了树中节点的位置。
堆的特性
1.堆是完全二叉树,除了树的最后一层节点不需要是满的,其它的每一层从左到右都是满的,如果最后一层节点不是满的,那么要求左满右不满。
2.它通常用数组来实现
具体方法就是将二叉树的节点按照层级顺序放入数组中,根结点在位置1,它的子节点在位置2和3,而子节点的子节点则分别在位置4、5、6和7,以此类推。
比如,一个节点的位置为k,则它的父节点的位置为k/2,而它的两个子节点的位置分别为2k和2k+1。这样,在不使用指针的情况下,可以通过数组的索引在树中上下移动:向上一层就令k为k/2,向下一层就令k等于2k或者2k+1.
insert插入方法的实现
由于堆是用数组完成数据元素的存储,由于数组的底层是一串联系的内存地址,所以从数组索引依次往后存放数据,但堆中的元素的顺序是有要求的,每一个结点的数据要大于等于它的两个子节点的数据(注意这点和树的方式不同),所以每次插入一个元素,都会使得堆中的数据顺序变乱,这个时候就需要额外的方法将刚插入的数据放入和合适的位置。
所以,如果往堆中插入新元素,我们只需要不断的比较新节点k和它的父节点k/2的大小,然后根据结果完成元素的交换,来实现堆的有序调整。
代码实现:
//判断堆中索引i处的元素是否小于索引j处的元素private boolean less(int i,int j){return items[i].compareTo(items[j])<0; //i如果小于j compaerto结果就为负数 --那么就返回true}//交换堆中的i索引和j索引处的值private void exchange(int i,int j){T temp=items[i];items[i]=items[j];items[j]=temp;}/*** 插入元素方法*/public void insert(T t){items[++N]=t; //先++的原因是 此处数组索引0处 不存储元素 从索引1开始swim(N);}/*** 元素浮动方法* 时元素上浮到合适的位置*/public void swim(int k){while (k>1){//索引1表示根节点 如果浮动到根节点 那么就不需要再浮动了if (less(k/2,k)){ //如果插入元素比父节点大那么就需要交换//父节点比子节点小 那么就需要交换exchange(k/2,k);}k=k/2; //然后使k上浮一层 进入下一次判断}}
deleteMax删除最大值方法的实现
由堆的特性可以知道,索引1处的元素,也就是根节点就是最大的元素,当我们把根节点的元素删除后,需要有一个新的根节点出现,这时候可以暂时把堆中的最后一个元素放到索引1处暂时充当根节点,但是这样有可能不满足堆的有序性要求,这时候就需要通过元素下沉让新的根节点放入到合适的位置。
所以删除最大元素后,只需要将最后一个元素放到索引1处,并不断拿当前节点k与它的子节点2k和2k+1比较,然后与较大者交换位置,即可完成堆的有序性调整。
代码实现:
/*** 删除最大值 也就是根节点*/public T deleteMax(){T max=items[1]; //索引1处为根节点exchange(1,N); //索引1根节点 与最后一个节点交换items[N]=null;N--;slink(1);return max;}/*** 元素下沉**/public void slink(int k){while (2*k<=N){ //当2*k>N时 就表示该k节点没有子节点了 跳出循环int max; //找到两个子节点中最大的if (2*k+1<=N){ //如果存在右子节点if (less(2*k,2*k+1)){//比较两个子节点max=2*k+1;}else {max=2*k;}}else { //如果不存在右子节点 那么只有左子结点的情况max=2*k;}//到此两个子节点中的较大者已经比较出 然后将将其比较 如果需要交换的节点比较大者要大 那么就可以结束循环if (!less(k,max)){return;}//如果当前节点 比大子节点小 那么就进行交换exchange(k,max);k=max;}}
测试结果:
public static void main(String[] args) {Heap<String> heap = new Heap<String>(20);heap.insert("A");heap.insert("B");heap.insert("C");heap.insert("D");heap.insert("E");heap.insert("F");heap.insert("G");
// heap.insert("A");
// heap.insert("T");
// heap.insert("P");
// heap.insert("R");String del;while((del=heap.deleteMax())!=null){System.out.print(del+",");}}
//运行结果
G,F,E,D,C,B,A,
相关文章:

什么是堆?
堆(Heap):堆可以看做是一颗用数组实现的二叉树,所以它没有使用父指针或者子指针。堆根据“堆属性”来排序,“堆属性”决定了树中节点的位置。 堆的特性 1.堆是完全二叉树,除了树的最后一层节点不需要是满的…...

微距动物和植物摄影后期森系风格Lr调色教程,手机滤镜PS+Lightroom预设下载!
调色教程 微距动物和植物摄影后期采用森系风格的 Lightroom 调色,将微距下的动植物世界打造成充满自然气息和梦幻感的画面。这种调色风格旨在突出动植物的细腻之美,同时营造出宁静、清新的森林氛围。 预设信息 调色风格:森系风格预设适合类…...

Qt6.8安卓Android开发环境配置
时隔多年,重拾QtCreator下Android开发。发现Qt6下安卓开发环境配置变简单不少!只需三步即可在QtCreator下进行Android开发: 一、使用Qt Mantenance Tool进行Android模块的安装: 如果感觉安装网速较慢,可以查看本人另外…...

RK3568部署yolo8记录
本教程记录自己一下在RK3568上部署yolo8的步骤 板端驱动 在板端,首先查看rknpu驱动是否安装、存在。若键入下面的命令有返回则,证明驱动已安装。 dmesg | grep -i rknpu 瑞芯微官方说,驱动版本最好大于0.9.2。但是我看有的博主说ÿ…...

数据可视化复习2-绘制折线图+条形图(叠加条形图,并列条形图,水平条形图)+ 饼状图 + 直方图
目录 目录 一、绘制折线图 1.使用pyplot 2.使用numpy 编辑 3.使用DataFrame 编辑 二、绘制条形图(柱状图) 1.简单条形图 2.绘制叠加条形图 3.绘制并列条形图 4.水平条形图 编辑 三、绘制饼状图 四、绘制散点图和直方图 1.散点图 2…...
JavaScript原生深拷贝方法 structuredClone使用
structuredClone 简介 structuredClone 是现代浏览器提供的原生 JavaScript 方法,用于深拷贝对象。它可以处理各种复杂数据结构,包括嵌套对象、数组、Date、Map、Set 等,且支持循环引用。 语法 const clone structuredClone(value);value:…...

SpringBoot无法使用jkd8问题
1. 解决SpringBoot无法使用jdk8问题 创建一个高 jkd 版本,如 jkd21 在创建项目后,将 pom.xml中的 jdk 版本改为8,找到下图所在位置修改即可。 此外将 SpringBoot 的版本修改为 2 开头的 如2.7.4 ,然后 刷新 Maven 项目即可。 在 …...

使用 Jina Embeddings v2 在 Elasticsearch 中进行后期分块
作者:来自 Elastic Gustavo Llermaly 在 Elasticsearch 中使用 Jina Embeddings v2 模型并探索长上下文嵌入模型的优缺点。 在本文中,我们将配置和使用 jina-embeddings-v2,这是第一个开源 8K 上下文长度嵌入模型,首先使用 semant…...

QT简易项目 数据库可视化界面 数据库编程SQLITE QT5.12.3环境 C++实现
案例需求: 完成数据库插入,删除,修改,查看操作。 分为 插入,删除,修改,查看,查询 几个模块。 代码: widget.h #ifndef WIDGET_H #define WIDGET_H#include <QWidget…...
python json.dump()和json.dumps()的区别
用人话总结一下 json.dump()是针对文件的json和python的转换 json.dumps()主要是针对内容数据 json.dumps(obj, skipkeysFalse, ensure_asciiTrue, check_circularTrue, allow_nanTrue, clsNone, indentNone, separatorsNone, encoding“utf-8”, defaultNone, sort_keysFalse…...

网络流学习笔记
注:笔者是蒟蒻,所以本文几乎是干货,枯燥无味甚至可能会引人不适,请读者谨慎阅读。 为了笔者快爆掉的肝点个赞好吗??? Part.1 网络流基础定义 一个有向带权图 G ( V , E ) G(V,E) G(V,E) 是…...
Mybatis PLUS查询对List使用OR模糊查询
Mybatis PLUS查询对List使用OR模糊查询 1、版本2、代码3、效果 1、版本 Mybatis PLUS版本:3.5.7 注意:版本3.1.2及以下是需要return的 因当前为高版本,代码中已将 return 注释。 2、代码 QueryWrapper<Object> queryWrapper new Que…...
Debezium日常分享系列之:Debezium Engine
Debezium日常分享系列之:Debezium Engine 依赖打包项目在代码中输出消息格式消息转换消息转换谓词高级记录使用引擎属性异步引擎属性数据库模式历史属性处理故障 Debezium连接器通常通过部署到Kafka Connect服务来运行,并配置一个或多个连接器来监视上游…...

I.MX6U 裸机开发20. DDR3 内存知识
I.MX6U 裸机开发20. DDR3 内存知识 一、DDR3内存简介1. DDR发展历程SRAMSDRAMDDR1DDR2DDR3DDR4DDR5 2. 开发板资源3. DDR3的时间参数1. 传输速率2. tRCD3. CL 参数作用取值范围工作原理4. tRC参数原理单位与取值5. tRAS重要性及作用 二、I.MX6U MMDC 控制器1. MMDC简介…...

【R安装】VSCODE安装及R语言环境配置
目录 VSCODE下载及安装VSCODE上配置R语言环境参考 Visual Studio Code(简称“VSCode” )是Microsoft在2015年4月30日Build开发者大会上正式宣布一个运行于 Mac OS X、Windows和 Linux 之上的,针对于编写现代Web和云应用的跨平台源代码编辑器&…...
ES更新问题 Failed to close the XContentBuilder异常
问题描述 使用RestHighLevelClient对文档进行局部更新的时候报错如下: Suppressed: java.lang.IllegalStateException: Failed to close the XContentBuilderat org.elasticsearch.common.xcontent.XContentBuilder.close(XContentBuilder.java:1011)at org.elast…...
svn-git下载
windows: svn 客户端:-------------- TortoiseSVN 安装 下载地址:https://tortoisesvn.net/downloads.html, 页面里有语言包补丁的下载链接。 目前最新版为 1.11.0 下载地址: https://osdn.net/projects/tortoisesvn/storage/1.…...

10个Word自动化办公脚本
在日常工作和学习中,我们常常需要处理Word文档(.docx)。 Python提供了强大的库,如python-docx,使我们能够轻松地进行文档创建、编辑和格式化等操作。本文将分享10个使用Python编写的Word自动化脚本,帮助新…...
Paddle Inference部署推理(十八)
十八:Paddle Inference推理 (C)API详解 3. 使用 CPU 进行预测 注意: 在 CPU 型号允许的情况下,进行预测库下载或编译试尽量使用带 AVX 和 MKL 的版本 可以尝试使用 Intel 的 MKLDNN 进行 CPU 预测加速,默…...
Redis开发02:redis.windows-service.conf 默认配置文件解析与注解
文件位置:redis安装目录下的 redis.windows-service.conf ,存放了redis服务的相关配置,下面列举出默认配置的含义: 配置项含义bind 127.0.0.1限制 Redis 只监听本地回环地址,意味着只能从本地连接 Redis。protected-m…...
KubeSphere 容器平台高可用:环境搭建与可视化操作指南
Linux_k8s篇 欢迎来到Linux的世界,看笔记好好学多敲多打,每个人都是大神! 题目:KubeSphere 容器平台高可用:环境搭建与可视化操作指南 版本号: 1.0,0 作者: 老王要学习 日期: 2025.06.05 适用环境: Ubuntu22 文档说…...
基于大模型的 UI 自动化系统
基于大模型的 UI 自动化系统 下面是一个完整的 Python 系统,利用大模型实现智能 UI 自动化,结合计算机视觉和自然语言处理技术,实现"看屏操作"的能力。 系统架构设计 #mermaid-svg-2gn2GRvh5WCP2ktF {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-…...

Debian系统简介
目录 Debian系统介绍 Debian版本介绍 Debian软件源介绍 软件包管理工具dpkg dpkg核心指令详解 安装软件包 卸载软件包 查询软件包状态 验证软件包完整性 手动处理依赖关系 dpkg vs apt Debian系统介绍 Debian 和 Ubuntu 都是基于 Debian内核 的 Linux 发行版ÿ…...

2.Vue编写一个app
1.src中重要的组成 1.1main.ts // 引入createApp用于创建应用 import { createApp } from "vue"; // 引用App根组件 import App from ./App.vue;createApp(App).mount(#app)1.2 App.vue 其中要写三种标签 <template> <!--html--> </template>…...

【CSS position 属性】static、relative、fixed、absolute 、sticky详细介绍,多层嵌套定位示例
文章目录 ★ position 的五种类型及基本用法 ★ 一、position 属性概述 二、position 的五种类型详解(初学者版) 1. static(默认值) 2. relative(相对定位) 3. absolute(绝对定位) 4. fixed(固定定位) 5. sticky(粘性定位) 三、定位元素的层级关系(z-i…...
大模型多显卡多服务器并行计算方法与实践指南
一、分布式训练概述 大规模语言模型的训练通常需要分布式计算技术,以解决单机资源不足的问题。分布式训练主要分为两种模式: 数据并行:将数据分片到不同设备,每个设备拥有完整的模型副本 模型并行:将模型分割到不同设备,每个设备处理部分模型计算 现代大模型训练通常结合…...

【数据分析】R版IntelliGenes用于生物标志物发现的可解释机器学习
禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者! 文章目录 介绍流程步骤1. 输入数据2. 特征选择3. 模型训练4. I-Genes 评分计算5. 输出结果 IntelliGenesR 安装包1. 特征选择2. 模型训练和评估3. I-Genes 评分计…...
rnn判断string中第一次出现a的下标
# coding:utf8 import torch import torch.nn as nn import numpy as np import random import json""" 基于pytorch的网络编写 实现一个RNN网络完成多分类任务 判断字符 a 第一次出现在字符串中的位置 """class TorchModel(nn.Module):def __in…...

【Linux手册】探秘系统世界:从用户交互到硬件底层的全链路工作之旅
目录 前言 操作系统与驱动程序 是什么,为什么 怎么做 system call 用户操作接口 总结 前言 日常生活中,我们在使用电子设备时,我们所输入执行的每一条指令最终大多都会作用到硬件上,比如下载一款软件最终会下载到硬盘上&am…...
基于 HTTP 的单向流式通信协议SSE详解
SSE(Server-Sent Events)详解 🧠 什么是 SSE? SSE(Server-Sent Events) 是 HTML5 标准中定义的一种通信机制,它允许服务器主动将事件推送给客户端(浏览器)。与传统的 H…...