二叉堆

《Algorithms 4th Edition》读书笔记——2.4 优先队列(priority queue)-Ⅲ

2.4.3 堆的定义 数据结构二叉堆能够很好地实现优先队列的基本操作。在二叉堆的数组中，每个元素都要保证大于等于另两个特定位置的元素。
·2015-11-11 12:30

映射二叉堆

1 namespace MappingBinaryHeap{ 2 /* 3 DS: 4 Datastructure to show the value 5 Heap: 6 1.Ds:value 7 2.idx:index 8 pos: 9 The position for ea
·2015-11-11 11:30

每日一“酷”之heapq

二叉堆是一种特殊的堆，二叉堆是完全二元树（二叉树）或者是近似完全二元树（二叉树）。可以使用以下如下方式组织的列表或数表示，即元素N的子元素位于2*N+1和2*N+2。
·2015-11-11 11:44

常用排序算法之——堆排序

堆与堆排序的原理，参考该博客： 白话经典算法系列之七 堆与堆排序   二叉堆是个完全二叉树，可以用一个数组来保存节点，不会浪费空间，能快速定位；本人用一个vector来代替数组，
·2015-11-11 10:51

堆排序

通常所说的堆是指二叉堆，其定义为： n个元素的序列{k1，k2，…，kn}当且仅当满足下列关系时，被称为堆：ki <= k2i 并且 ki <= k2i+1 , 或者 ki >= k2i
·2015-11-11 10:50

SDUT 2128 树结构练习——排序二叉树的中序遍历

题目链接 目测二叉堆就是用的排序二叉树。然后还恶搞一下AC代码。
·2015-11-11 10:38

排序算法----堆排序

堆排序算法使用二叉堆实现排序，树上的每一个节点对应数组中的一个元素。 第一步：使用MAX_HEAPIFY维护一个最大堆（所有孩子节点都必须小于或等于其父节点）。
·2015-11-11 09:12

白话经典算法系列之七 堆与堆排序

学习堆排序前，先解说下什么是数据结构中的二叉堆。 二叉堆的定义 二叉堆是全然二叉树或者是近似全然二叉树。
·2015-11-11 08:49

使用二叉堆实现优先队列

      本文将先简单的介绍一下二叉堆，然后再使用二叉堆实现优先队列。
·2015-11-11 02:09

二叉树的遍历

二叉树常被用作二叉查找树和二叉堆或是二叉排序树。二叉树的每个结点至多只有二棵子树(不存在出度大于2的结点)，二叉树的子树有左右之分，次序不能颠倒。
·2015-11-11 01:57

二叉堆（最小堆）（数据结构与算法分析的代码实现）

“堆是一棵被完全填满的二叉树，可能的例外是在底层，底层上的元素从左到右填入。这样的树称为完全二叉树” “因为完全二叉树很有规律，所以可以用一个数组表示而不需要使用链” 上面两句是摘自《数据结构与算法分析》 书中代码的上滤和下滤的实现比算法导论的好，算法导论通过递归，每一次都交换不合适的节点，书本的代码则是通过循环找到节点正在要移动到的位置。 参考算法导论的代码：http://www.cnb
·2015-11-11 01:51

白话经典算法系列之七 堆与堆排序

学习堆排序前，先解说下什么是数据结构中的二叉堆。 二叉堆的定义 二叉堆是全然二叉树或者是近似全然二叉树。
·2015-11-10 21:56

BUAA 415 合并果子（并查集+二叉堆）

题目链接：http://acm.buaa.edu.cn/problem/415/ 题意：n个数，每次合并两个数，代价为这两个数的和。已知在第i次合并前有一些修改。每次合并时合并两个最小的数字。问最后的代价为多少？ 思路：维护一个小根堆，记录每一个数在堆中的编号。 struct node { int id; i64 cnt; }; struct
·2015-11-09 14:06

《算法导论》第六章----堆排序

二叉堆有两种：最大堆和最小堆。 最大堆的特性是指除了根以外每个节点的值最多和其父节点的值一样大。 堆可以被看成是一棵树，其高度为。
·2015-11-09 12:11

堆与堆排序

学习堆排序前，先讲解下什么是数据结构中的二叉堆。 二叉堆的定义 二叉堆是完全二叉树或者是近似完全二叉树。 二叉堆满足二个特性： 1．父结点的键值总是大于或等于（小于或等于）任何一
·2015-11-08 15:04

二项堆(一)之 图文解析 和 C语言的实现

概要 本章介绍二项堆，它和之前所讲的堆(二叉堆、左倾堆、斜堆)一样，也是用于实现优先队列的。和以往一样，本文会先对二项堆的理论知识进行简单介绍，然后给出C语言的实现。
·2015-11-08 15:40

优先队列(堆)

优先队列可以用链表、二叉查找树、二叉堆等实现。 二叉堆 1. 结构性质 堆(heap)是一棵完全被填满的二叉树，有可能的例外是在底层，底层上的元素从左向右填入。这样的树称之为完全二叉树。
·2015-11-08 13:36

算法导论 第6章 堆排序（简单选择排序、堆排序）

堆数据结构实际上是一种数组对象，是以数组的形式存储的，可是它能够被视为一颗全然二叉树，因此又叫二叉堆。
·2015-11-08 13:02

堆基础总结（算法导论）

0.二叉堆排序和顺序统计学中的堆排序所用到的堆，是一棵完全二叉树。
罗磐·2015-11-08 12:43

算法导论：二叉堆

1、二叉堆的定义。 二叉堆是按照二叉树进行组织和操作的数组对象。二叉堆节点i的左儿子为节点2i，右儿子为节点2i+1，且i节点值总是大于等于它的两个儿子。
·2015-11-08 11:08

POJ 3253 Fence Repair【二叉堆】

和上一题果子合并一样，只不过这一题用long long 学习的手写二叉堆的代码，再好好理解= = 1 #include<iostream> 2 #include<
·2015-11-07 14:19

左式堆

简介   设计一种堆结构像二叉堆那样高效的支持合并操作而且只使用一个数组似乎很困难。原因在于，合并似乎需要把一个数组拷贝到另一个数组中去，对于相同大小的堆，这将花费O(N)。
·2015-11-07 14:16

二项队列

虽然左式堆每次操作花费O(logN)，这有效的支持了合并，插入和DeleteMin，但还是有改进的余地，因为我们知道，二叉堆以每次操作花费常数平均时间支持插入。
·2015-11-07 14:15

优先队列之二叉堆与d-堆

二叉堆简介   平时所说的堆，若没加任何修饰，一般就是指二叉堆。同二叉树一样，堆也有两个性质，即结构性和堆序性。
·2015-11-07 14:14

结构之美——优先队列基本结构（四）——二叉堆、d堆、左式堆、斜堆

实现优先队列结构主要是通过堆完成，主要有：二叉堆、d堆、左式堆、斜堆、二项堆、斐波那契堆、pairing 堆等。   1. 二叉堆  1.1.
·2015-11-07 14:12

GOJ 1132[树状数组]

这里说的树状并不是指物理空间上的树状,就像用数组来实现二叉堆一样,数组怎么可能是"堆"呢.下面是树状数组的结构图,对树状数组的解释百度百科上已经很详细了,这里不再详细.树状数组可以用来快速求出某个范围内数据之和
·2015-11-07 10:02

二叉树类的C++实现

二叉树常被用于实现二叉查找树和二叉堆。 　　二叉树的每个结点至多只有二棵子树(不存在度大于2的结点)，二叉树的子树有左右之分，次序不能颠倒。
·2015-11-07 10:00

堆排序

【0】README0.1）本文总结于数据结构与算法分析，但源代码均为原创；旨在理清堆排序的具体步骤；0.2）这里用到了到二叉堆（优先队列）的下滤操作（不过它是percolateDownFromZero版本
PacosonSWJTU·2015-11-05 11:00

最小堆的介绍以及实现

最大堆和最小堆是二叉堆的两种形式。最大堆：根结点的键值是所有堆结点键值中最大者。最小堆：根结点的键值是所有堆结点键值中最小者。而最大-最
Liuchuang_MFC·2015-11-03 21:00

算法导论 第六章 思考题 6-3 d叉堆

d叉堆的实现相对于二叉堆变化不大，首先看它如何用数组表示。 考虑一个索引从1开始的数组，一个结点i最多可以有d个子结点，编号从id - (d - 2) 到 id + 1。
·2015-11-02 16:53

白话经典算法系列之七 堆与堆排序

学习堆排序前，先解说下什么是数据结构中的二叉堆。 二叉堆的定义 二叉堆是全然二叉树或者是近似全然二叉树。
·2015-11-02 15:06

数据结构之Treap

这里需要注意的是，Treap并不是二叉堆，二叉堆必须是完全二叉树，而Treap可以并不一定是。 2. Treap基本操作 为了使Treap 中的节点同时满足BST性质和最小
·2015-11-02 14:12

ZJFC-1236

简单的单源最短路径 使用二叉堆+邻接表+DIJ实现~~~     1 #include < iostream >   2 #include
·2015-11-02 11:56

堆（Heap）和二叉堆（Binary heap）

堆（Heap） The operations commonly performed with a heap are: create-heap: create an empty heap heapify: create a heap out of given array of elements find-max or find-min: find the max
·2015-11-02 11:18

图解数据结构（9）——左偏树

十三、左偏树（Leftist Tree）树这个数据结构内容真的很多，上一节所讲的二叉堆，其实就是一颗二叉树，这次讲的左偏树（又叫“左翼堆”），也是树。
·2015-11-01 14:52

图解数据结构（8）——二叉堆

十二、二叉堆（Binary Heap）经历了上一篇实现AVL树的繁琐，这篇就显得非常easy了。
·2015-11-01 14:51

A星算法

没有采用二叉堆算法优化, 学习了几天终于搞除了一个demo, 这个列子如果点击按钮生成的方块大小不正确,可以先设置下预设调成相应的大小 只能上下左右走   using UnityEngine
·2015-11-01 13:20

算法导论-堆排序

  一、堆 二叉堆是一个数组，可看成一个近似的完全二叉树，树上的每个结点对应数组中的一个元素。除了最底层外，该树是完全充满的，而且是从左到右填充。
·2015-11-01 12:32

堆及堆排序

学习堆排序前，先讲解下什么是数据结构中的二叉堆。 二叉堆的定义 二叉堆是完全二叉树或者是近似完全二叉树。
·2015-11-01 12:53

白话经典算法系列之七 堆与堆排序

学习堆排序前，先解说下什么是数据结构中的二叉堆。 二叉堆的定义 二叉堆是全然二叉树或者是近似全然二叉树。
·2015-11-01 09:53

【数据结构】二叉堆

学习堆排序前，先讲解下什么是数据结构中的二叉堆。 二叉堆的定义 二叉堆是完全二叉树或者是近似完全二叉树。 二叉堆满足二个特性： 1．父结点
·2015-11-01 08:25

在A*寻路中使用二叉堆

http://www.javaeye.com/topic/119793 有序和无序的开启列表：简单的方法 最简单的方法就是顺序存储每个节点，然后每次需要提取最低耗费元素的时候都遍历整个列表。这提供可快速的插入速度，但是移除速度可能是最慢的，因为你需要检查每个元素才能够确定哪个才是F值最低的。 通常你可以保持你列表处于有序状态来提升效率。这花费了稍微多一点的预处理时间，因为你每次插入新元素都
·2015-10-31 19:09

容器

stack) 5、队列(queue) 6、双向队列(deque) 7、优先级队列(priority queue) 8、树(tree) 9、二叉查找树(binary search tree) 10、二叉堆
·2015-10-31 16:06

二叉堆（一）：基础

原来对堆虽然理论比较了解但只打过几个堆排序，最近复习一下吧。 POJ3253 { FJ要把一条木棒切成给定长度的n根木条，每次的花费是木棒的长度，求总花费 和合并果子基本一样，但是题目描述是逆向的，需要一点思考，可以把切割看成合并，贪心得合并最小的木条并记录最花费 虽然用队列是最优的，但就用来练习基本的heap操作吧，支持下滤，返回并删除最小元 2011-06-19 22:41
·2015-10-31 13:48

算法导论 第六章 思考题6-3 Young氏矩阵

这题利用二叉堆维持堆性质的办法来维持Young氏矩阵的性质，题目提示中写得很清楚，不过确实容易转不过弯来。 a,b两问很简单。
·2015-10-31 12:59

英语阅读推荐：创建Silverlight用户控件 & A*路径搜索中使用二叉堆

本期Random Clippings推荐两篇文章，一篇关于时下热门的Silverlight，而另一篇则是相对学术风格的二叉堆使用方法介绍。
·2015-10-31 11:35

《数据结构与算法分析：C语言描述》复习——第五章“堆”——二叉堆

2014.06.15 22:14 简介： 　　堆是一种非常实用的数据结构，其中以二叉堆最为常用。二叉堆可以看作一棵完全二叉树，每个节点的键值都大于（小于）其子节点，但左右孩子之间不需要有序。
·2015-10-31 11:12

二叉树遍历，递归和非递归，广度优先，深度优先，求二叉树深度

二叉树是每个节点至多有两个子树，常被用来二叉查找树和二叉堆，在面试的过程中经常会被问到。
·2015-10-31 11:25

可合并优先队列：左偏树和斜堆

有时候需要合并优先队列，对于二叉堆，只能以O(N)的复杂度建堆，因为它除了键值和堆序性质其它什么都没有。 要想把合并的复杂度降为O(LogN)，可以用斜堆（左偏树），二项堆等数据结构。
·2015-10-31 11:52

排序算法之 Heap Sort

===========最好时间复杂度　　O(nlogn)平均时间复杂度　　O(nlogn)最坏时间复杂度　　O(nlogn)空间复杂度　　　　O(1)是否稳定　　　　　否　　Heap Sort利用的是二叉堆
·2015-10-31 10:25
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