当前位置: 首页 > news >正文

数据结构与算法——Java实现 32.堆

目录

大顶堆

威廉姆斯建堆算法

Floyd建堆算法

Floyd建堆算法复杂度

大顶堆代码实现


人的想法和感受是会随着时间的认知改变而改变,

原来你笃定不会变的事,也会在最后一刻变得释然

                                                                —— 24.10.10

堆是基于二叉树实现的数据结构

大顶堆任意一个父节点的权值要大于两个孩子的权值,同一层节点的权值大小无关

小顶堆任意一个父节点的权值要小于两个孩子的权值,同一层节点的权值大小无关


大顶堆

威廉姆斯建堆算法

不断的向堆中添加节点,添加时与堆最末尾元素进行比较,如果权值大于最末尾元素,则不断上调与其(最末尾元素,不断更新)父元素比较,直到找到小于堆中某元素的值或更新到堆顶元素

时间复杂度为O(n*logn)


Floyd建堆算法

1.找到最后一个非叶子节点 索引【size / 2 - 1】

2.从后向前,对每个结点执行下潜(与其左右孩子节点中的较大值进行交换)

Floyd建堆算法复杂度

复杂度与堆的高度h有关,高度从下往上由1开始依次相加,交换次数为h-1,总交换次数为每个节点的总高度除以结点所在每一层的高度 *(高度-1)之和

i指的是结点的高度

h指的是堆的总高度

推导出

        O(n) = 2^h-h-1

        ∵ 2^h ≈ n,h ≈ log2n

因此Floyd建堆算法的时间复杂度为O(n)


大顶堆代码实现

一、建堆方法(buildHeap

该方法通过从最后一个非叶子节点开始,逐个节点进行下潜操作,确保堆的性质。循环从size / 2 - 1开始是正确的,因为这是最后一个非叶子节点的索引。对于每个节点,调用down方法进行下潜操作,以确保节点的值不小于其子节点的值。

二、下潜方法(heapifyDown

  1. 正确地计算了当前节点的左子节点索引left = parent * 2 + 1和右子节点索引right = left + 1
  2. 找到当前节点及其两个子节点中的最大值索引(max),并与当前节点索引(parent)进行比较。如果找到了更大的子节点,则进行交换,并递归地对新的位置进行下潜操作。

三、交换方法(swap

该方法简单地交换两个索引处的元素值

四、获取堆顶元素方法(peek

如果堆为空(size == 0),返回 -1,否则返回堆顶元素(array[0]

五、删除堆顶元素方法(poll

  1. 如果堆为空,返回 -1。
  2. 保存堆顶元素,将堆顶元素与最后一个元素交换,然后减小堆的大小。
  3. 对新的堆顶元素进行下潜操作,以维持堆的性质。

六、删除指定索引处的元素方法(poll(int index)

  1. 如果堆为空,返回 -1。
  2. 保存指定索引处的元素,将其与最后一个元素交换,然后减小堆的大小。
  3. 对交换后的元素从指定索引处进行下潜操作,以维持堆的性质。

七、替换堆顶元素方法(replace

将新元素赋值给堆顶元素,然后对堆顶元素进行下潜操作,以维持堆的性质。

八、添加元素方法(offer

  1. 如果堆已满,返回 false。
  2. 将新元素添加到堆的末尾,然后调用up方法对新元素进行上浮操作,以维持堆的性质。最后增加堆的大小。

九、上浮方法(heapifyUp

从新添加元素的索引位置开始,向上比较新元素与父节点的值。如果新元素大于父节点,则交换它们,并继续向上比较,直到新元素小于父节点或者到达堆顶。

import java.util.Arrays;public class MaxHeap {int[] heapArray;int size;public MaxHeap(int capacity) {heapArray = new int[capacity];}public MaxHeap(int[] initialArray) {heapArray = new int[initialArray.length];System.arraycopy(initialArray, 0, heapArray, 0, initialArray.length);size = initialArray.length;buildHeap();}private void buildHeap() {for (int i = size / 2 - 1; i >= 0; i--) {heapifyDown(i);}}private void heapifyDown(int index) {int leftChildIndex = 2 * index + 1;int rightChildIndex = 2 * index + 2;int largestIndex = index;if (leftChildIndex < size && heapArray[leftChildIndex] > heapArray[largestIndex]) {largestIndex = leftChildIndex;}if (rightChildIndex < size && heapArray[rightChildIndex] > heapArray[largestIndex]) {largestIndex = rightChildIndex;}if (largestIndex!= index) {swap(index, largestIndex);heapifyDown(largestIndex);}}private void swap(int i, int j) {int temp = heapArray[i];heapArray[i] = heapArray[j];heapArray[j] = temp;}public int peek() {if (size == 0) {return -1;}return heapArray[0];}public int poll() {if (size == 0) {return -1;}int maxValue = heapArray[0];heapArray[0] = heapArray[size - 1];size--;heapifyDown(0);return maxValue;}public int poll(int index) {if (size == 0 || index >= size) {return -1;}int removedValue = heapArray[index];heapArray[index] = heapArray[size - 1];size--;heapifyDown(index);return removedValue;}public void replace(int newValue) {if (size == 0) {return;}heapArray[0] = newValue;heapifyDown(0);}public boolean offer(int value) {if (size == heapArray.length) {return false;}heapArray[size] = value;heapifyUp(size);size++;return true;}private void heapifyUp(int index) {int parentIndex = (index - 1) / 2;while (index > 0 && heapArray[index] > heapArray[parentIndex]) {swap(index, parentIndex);index = parentIndex;parentIndex = (index - 1) / 2;}}public static void main(String[] args) {int[] initialArray = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};MaxHeap maxHeap = new MaxHeap(initialArray);System.out.println(Arrays.toString(maxHeap.heapArray));// [7, 5, 6, 4, 2, 1, 3]maxHeap.replace(5);System.out.println(Arrays.toString(maxHeap.heapArray));// [6, 5, 5, 4, 2, 1, 3]maxHeap.poll(2);System.out.println(Arrays.toString(maxHeap.heapArray));// [6, 5, 3, 4, 2, 1, 3]System.out.println(maxHeap.peek());// 6maxHeap.poll();System.out.println(Arrays.toString(maxHeap.heapArray));// [5, 4, 3, 1, 2, 1, 3]System.out.println(maxHeap.offer(5));// trueSystem.out.println(Arrays.toString(maxHeap.heapArray));// [5, 4, 5, 1, 2, 3, 3]maxHeap.poll();System.out.println(Arrays.toString(maxHeap.heapArray));// [5, 4, 3, 1, 2, 3, 3]maxHeap.offer(9);System.out.println(Arrays.toString(maxHeap.heapArray));// [9, 4, 5, 1, 2, 3, 3]}
}

相关文章:

数据结构与算法——Java实现 32.堆

目录 堆 大顶堆 威廉姆斯建堆算法 Floyd建堆算法 Floyd建堆算法复杂度 大顶堆代码实现 人的想法和感受是会随着时间的认知改变而改变&#xff0c; 原来你笃定不会变的事&#xff0c;也会在最后一刻变得释然 —— 24.10.10 堆 堆是基于二叉树实现的数据结构 大顶堆任意一个父节…...

深度学习 .dot()

在 MXNet 中&#xff0c;.dot() 是用于计算两个数组的点积&#xff08;矩阵乘法&#xff09;的方法。这个方法适用于一维和二维数组&#xff0c;并返回它们的点积结果。 语法 ndarray1.dot(ndarray2) 参数 ndarray1: 第一个输入数组。ndarray2: 第二个输入数组&#xff0c;…...

idea2024 git merge 时丢失 Merge remote-tracking branch问题

idea2024 git merge 时丢失 Merge remote-tracking branch问题 处理建议 直接修改本地git的配置 git config --global merge.ff false 分析 在 IntelliJ IDEA 中进行 Git merge 操作时&#xff0c;有时你可能会遇到提交历史中丢失 Merge remote-tracking branch 的信息&#…...

pdf怎么删除多余不想要的页面?删除pdf多余页面的多个方法

pdf怎么删除多余不想要的页面&#xff1f;在日常办公或学习中&#xff0c;我们经常会遇到需要处理PDF文件的情况。PDF文件因其格式稳定、不易被篡改的特点而广受青睐&#xff0c;但在编辑方面却相对不如Word等文档灵活。有时&#xff0c;在接收或创建的PDF文件中&#xff0c;可…...

树莓派应用--AI项目实战篇来啦-3.OpenCV 读取写入和显示图像

1. 介绍 在计算机视觉和图像处理领域&#xff0c;读取和显示图像是最基础且常见的操作之一&#xff0c;OpenCV作为一个强大的计算机视觉库&#xff0c;提供了丰富的功能来处理图像数据。 读取、显示和写入图像是图像处理和计算机视觉的基础&#xff0c;即使裁剪、调整大…...

一句话就把HTTPS工作原理讲明白了

号主&#xff1a;老杨丨11年资深网络工程师&#xff0c;更多网工提升干货&#xff0c;请关注公众号&#xff1a;网络工程师俱乐部 上午好&#xff0c;我的网工朋友。 在当今互联网高度发达的时代&#xff0c;信息安全已成为不容忽视的重要议题。 随着越来越多的个人信息和敏感…...

CPU 和处理核心(Core)中间有3个缓存

一、CPU 和处理核心&#xff08;Core&#xff09;的关系 CPU和处理核心之间的关系是整体与部分的关系。随着多核技术的发展&#xff0c;现代CPU通过包含多个处理核心来提高其并行处理能力和整体性能&#xff0c;同时在核心之间实现资源的有效共享和独立使用。这种架构的进步使…...

前后分离项目记录

一.前端设置 1.打包问题 打包报错 Thread Loader时&#xff0c;增加以下代码&#xff1a; 2.上线时api设置 二.Nginx问题 1.缓存问题&#xff1a;添加如下代码以禁止缓存&#xff0c;否则在关闭nginx后仍然可以访问页面 2.跨域问题在后端加CrossOrigin注解即可 3.上线时co…...

一句话木马的多种变形方式

今天来和大家聊一聊&#xff0c;一句话木马的多种变形方式。 经常有客户的网站碰到被上传小马和大马&#xff0c;这里的“马”是木马的意思&#xff0c;可不是真实的马。 通常&#xff0c;攻击者利用文件上传漏洞&#xff0c;上传一个可执行并且能被解析的脚本文件&#xff0c;…...

【NestJS入门到精通】装饰器

目录 方法装饰器通过prototype添加属性、方法 属性装饰器拓展 方法装饰器参数装饰器 方法装饰器 ClassDecorator 定义了一个类装饰器 a&#xff0c;并将其应用于类 A。装饰器 a 会在类 A 被定义时执行。 const a:ClassDecorator (target:any)>{console.log(target,targe…...

XML 编辑最简单好用的 QXmlEdit 软件已经完整中文化

XML 编辑最简单好用的 QXmlEdit 软件已经完整中文化 简介一、软件界面二、安装下载2.1 QXmlEdit 官方网站下载2.2 QXmlEdit 源代码下载2.3 QXmlEdit 软件中文版下载 三、QXmlEdit 编辑 ADCP 测量项目的 MMT 文件3.1 应用 XML 文件缩进3.2 使用 QXmlEdit 缩进编辑保存后&#xf…...

ref标签、style的scope

ref标签 作用&#xff1a;用于注册模板引用。 用在普通DOM标签上&#xff0c;获取的是DOM节点。用在组件标签上&#xff0c;获取的是组件实例对象。 DOM&#xff1a; <template><div class"person"><h2 ref"title2">上海</h2>&l…...

22年408数据结构

第一题&#xff1a; 解析&#xff1a; 观察一下这个程序&#xff1a;我们注意到最外层的循环是从i1开始的&#xff0c;每次ii*2&#xff0c;直到i<n为止&#xff0c;假设程序总共执行k次执行&#xff0c;则有2^(k1)>n。则k1>log(2)n这里是以2为底n的对数, k>log(2)…...

ubuntu 虚拟机将linux文件夹映射为windows网络位置

在使用虚拟机时可以选择将windows的文件夹设置为共享文件夹方便在虚拟机中访问windows中的文件,同理,也可以将linux的文件夹共享为一个网络文件夹,通过windows的添加一个网络位置功能,将linux的文件夹映射到windows本地,方便windows访问使用linux的文件夹 参照如下:https://blo…...

Pytho逻辑回归算法:面向对象的实现与案例详解

这里写目录标题 Python逻辑回归算法&#xff1a;面向对象的实现与案例详解引言一、逻辑回归算法简介1.1 损失函数1.2 梯度下降 二、面向对象的逻辑回归实现2.1 类的设计2.2 Python代码实现2.3 代码详解 三、逻辑回归案例分析3.1 案例一&#xff1a;简单二分类问题问题描述数据代…...

AWS WAF实战指南:从入门到精通

1. 引言 Amazon Web Services (AWS) Web Application Firewall (WAF) 是一款强大的网络安全工具,用于保护Web应用程序免受常见的Web漏洞攻击。本文将带您从入门到精通,深入探讨AWS WAF的实际应用策略,并提供具体案例,帮助您更好地保护您的Web应用程序。 2. AWS WAF基础 …...

k8s的部署

一、K8S简介 Kubernetes中文官网&#xff1a;Kubernetes GitHub&#xff1a;github.com/kubernetes/kubernetes Kubernetes简称为K8s&#xff0c;是用于自动部署、扩缩和管理容器化应用程序的开源系统&#xff0c;起源于Google 集群管理工具Borg。 Kubernetes集群组件逻辑图…...

C# 两个进程/exe通讯方式 两个应用程序通讯方式

C# 两个exe通讯方式 两个应用程序通讯方式 1. 命名管道&#xff08;Named Pipes&#xff09; 1.1. 概述 命名管道是一种用于在同一台机器或网络中不同进程之间进行双向通信的机制。它支持同步和异步通信&#xff0c;适用于需要高效数据传输的场景。 1.2. 特点 双向通信&am…...

ubuntu下打开摄像头

ubuntu下打开摄像头 在Ubuntu下,你可以使用cheese,这是一个开源的摄像头应用程序。如果你还没有安装它,可以通过以下命令安装: sudo apt-get updatesudo apt-get install cheese 安装完成后,你可以通过命令行启动它: cheese 或者,你也可以使用ffmpeg来打开摄像头并进…...

ABAP 表转JSON格式

FUNCTION ZRFC_FI_SEND_PAYPLAN2BPM. *"---------------------------------------------------------------------- *"*"本地接口&#xff1a; *" IMPORTING *" VALUE(INPUT) TYPE ZSRFC_FI_SEND_PAYBPM_IN *" EXPORTING *" VAL…...

oceanbase的日志量太大,撑爆磁盘,修改下日志级别

oceanbase的日志量太大&#xff0c;撑爆磁盘&#xff0c;修改下日志级别&#xff1a; [adminlnpg ~]$ obclient -h127.0.0.1 -uroot -P2881 -plinux123 Welcome to the OceanBase. Commands end with ; or \g. Your OceanBase connection id is 3221561020 Server version: O…...

【C++11】lambda表达式

前言&#xff1a; 随着 C11 的发布&#xff0c;C 标准引入了许多新特性&#xff0c;使语言更加现代化&#xff0c;开发者编写的代码也变得更加简洁和易于维护。Lambda 表达式是其中一个重要的特性&#xff0c;它提供了一种方便的方式来定义匿名函数&#xff0c;这在函数式编程范…...

前端学习-css的背景(十六)

提示&#xff1a;文章写完后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 目录 前言 背景颜色 语法格式 背景图片 语法格式 背景平铺 语法格式 背景图片位置 语法格式 参数代表的意思 参数是方位名词 参数是精确单位 参数是混合单位 背…...

使用Postman搞定各种接口token实战

现在许多项目都使用jwt来实现用户登录和数据权限&#xff0c;校验过用户的用户名和密码后&#xff0c;会向用户响应一段经过加密的token&#xff0c;在这段token中可能储存了数据权限等&#xff0c;在后期的访问中&#xff0c;需要携带这段token&#xff0c;后台解析这段token才…...

ssh连接慢的问题或远程连接服务超时

问题原因&#xff1a; 在SSH登录过程中&#xff0c;服务器会通过反向DNS查找客户端的主机名&#xff0c;然后与登录的IP地址进行匹配&#xff0c;以验证登录的合法性。如果客户端的IP没有域名或DNS服务器响应缓慢&#xff0c;这可能导致SSH登录过慢。为了解决这个问题&#xf…...

基于卷积神经网络的蔬菜识别系统,resnet50,mobilenet模型【pytorch框架+python源码】

更多目标检测和图像分类识别项目可看我主页其他文章 功能演示&#xff1a; 基于卷积神经网络的蔬菜识别系统&#xff0c;resnet50&#xff0c;mobilenet【pytorch框架&#xff0c;python&#xff0c;tkinter】_哔哩哔哩_bilibili &#xff08;一&#xff09;简介 基于卷积神…...

数据结构与算法:栈与队列的高级应用

目录 3.1 栈的高级用法 3.2 队列的深度应用 3.3 栈与队列的综合应用 总结 数据结构与算法&#xff1a;栈与队列的高级应用 栈和队列是两种重要的线性数据结构&#xff0c;它们在计算机科学和工程的许多领域都有广泛的应用。从函数调用到表达式求值&#xff0c;再到任务调度…...

macos php开发环境之macport安装的php扩展安装,php常用扩展安装,port中可用的所有php扩展列表

macos中&#xff0c;我们使用了port 安装了php后&#xff0c;默认只带有php基本的核心扩展的&#xff0c; 如果需要使用其他的扩展&#xff0c;如 redis, https&#xff0c; xdebug等扩展就需要我们手动来安装对应的扩展。 macos php开发环境 macport安装的php的方法见macos 中…...

使用Pytorch+Numpy+Matplotlib实现手写字体分类和图像显示

文章目录 1.引用2.内置图片数据集加载3.处理为batch类型4.设置运行设备5.查看数据6.绘图查看数据图片(1)不显示图片标签(2)打印图片标签(3)图片显示标签 7.定义卷积函数8.卷积实例化、损失函数、优化器9.训练和测试损失、正确率(1)训练(2)测试(3)循环(4)损失和正确率曲线(5)输出…...

kimi帮我解决ubuntu下软链接文件夹权限不够的问题

我的操作如下 ubuntuubuntu-QiTianM420-N000:~$ ln -s /media/ubuntu/4701aea3-f883-40a9-b12f-61e832117414 code ubuntuubuntu-QiTianM420-N000:~$ ls -l 总用量 636 drwxrwxr-x 2 ubuntu ubuntu 4096 5月 7 17:16 bin drwxrwxrwx 2 ubuntu ubuntu 4096 5月 8 13…...