【数据结构排序算法篇】----堆排序【实战演练】
作为一名对技术充满热情的学习者，我一直以来都深刻地体会到知识的广度和深度。在这个不断演变的数字时代，我远非专家，而是一位不断追求进步的旅行者。通过这篇博客，我想分享我在某个领域的学习经验，与大家共同探讨、共同成长。请大家以开放的心态阅读，相信你们也会在这段知识之旅中找到启示。 前言...
数据结构排序——选择排序与堆排序（c语言实现）
1.选择排序1.1基本介绍选择排序（Selection Sort）:是一种简单直观的排序算法.它的基本思想是在未排序序列中找到最小（大）的元素，放到序列的起始位置，然后再从剩余未排序元素中找到最小（大）的元素，放到已排序序列的末尾。重复这个过程，直到所有元素都排好序。选择排序的特性：直接选择排序思考非常好理解，但是效率不是很好,所以很少使用时间复杂度：O(N^2)空间复杂度：O(1)稳定性：不稳....
【数据结构】树结构应用（堆排序、赫夫曼树、赫夫曼编码）
一、堆排序 1、堆排序概述 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，每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值，称...
数据结构堆排序中堆的建立、调整、插入、删除等操作的详解（题目讲解 简单易懂）
堆的定义首先我们要明确堆是个什么东西，简而言之堆就是一个具有特殊性质的完全二叉树完全二叉树：一棵深度为k的有n个结点的二叉树，对树中的结点按从上至下、从左到右的顺序进行编号，如果编号为i（1≤i≤n）的结点与满二叉树中编号为i的结点在二叉树中的位置相同，则这棵二叉树称为完全二叉树堆的特殊性质体现在结点与子结点的大小关系上，当父结点的值大于等于其子节点的值时候就是大根堆，反之就是小根堆堆的操作在堆....
【408数据结构与算法】—堆排序（二十一）
一、堆的定义从堆的定义可以看出，堆实质是满足如下性质的完全二叉树，二叉树中任一非叶子结点均小于（大于）它的孩子结点C语言代码实现#include <stdio.h> #include <malloc.h> void HeapAdjust(int a[],int s,int m)//一次筛选的过程 { int rc,j; rc=a[s]; for(j...
数据结构-堆的实现及应用(堆排序和TOP-K问题)（下）
五.建堆上面的代码可以让我们从无到有建立堆但是如果我们要把一个数组改造成堆,而且不能浪费其他空间,只能在原数组上改造,那该怎么办呢?这里我们需要建堆这里以建小堆为例1.自顶向下的建堆方式(利用向上调整算法)根据上文可知进行向上调整算法后,数组中[0,child]区间就变为小堆了,所以我们可以用一个for循环来扩展这个区间让这个区间从[0,1]一直扩到[0,n-1]于是我们可以写出如下代码for ....
数据结构-堆的实现及应用(堆排序和TOP-K问题)（上）
一.堆的基本知识点1.知识点1.堆的知识点:堆的知识点 堆的逻辑结构是一颗完全二叉树 堆的物理结构是一个数组 也就是说,给我们是一个数组,可是我们要把它想象成一个完全二叉树来做 通过下标父子结点关系 leftchild = parent * 2 + 1; rightchild = parent * 2 + 2; parent = (child - 1) / 2;(child可以是左孩子,也可以是....
【初阶数据结构】——堆排序和TopK问题
建堆插入数据向上调整算法建堆上篇文章中我们就实现了这个步骤，在主函数中创建了个数组然后将数组中的每个数据使用插入函数和向上调整算法函数依次插入动态开辟的空间中，每插入一个数据作为孩子和父亲相比较，根据大小交换位置，最终实现大/小堆。插入函数void HPPush(HP* php, HPDatatype x) { assert(php); if (php->size == php-&....
【数据结构】堆排序（C代码实现 码源）
一、AdjustUp的基本函数思路//向上调整，从child开始向上调整 void AdjustUp(HPDataType* a,int child) { int parent = (child - 1) / 2; while (child>0) { if (a[child] > a[parent]) { Swap(&a[child], &...
数据结构-堆排序及其复杂度计算
上节内容，我们讲了堆的实现，同时还包含了向上调整法和向下调整法，最后我们用堆实现了对数据的排序：int main() { HP hp; HeapInit(&hp); int arr[] = { 65,100,70,32,50,60 }; int i = 0; for (i = 0; i < sizeof(arr) / sizeof(int); i++) { ...
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