花费 693ms 找到519689条记录
1 自己实现一个大顶
2015年05月19 - heap.h #ifndef HEAP_H #define HEAP_H #include <vector> class Heap{ public: Heap(std::vector<int> &);//Constructor function
2 用Python实现大顶
2017年05月11 - #!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed May 10 18:52:57 2017 @author: zz """ class MaxHeap: def __init__(self, data)
3 大顶(c++实现
2015年07月14 - 大顶的性质】 大顶是一棵完全二叉树,且树中的每个节点的值都不小于它的孩子节点的值。我们可以用一个heap数组来表示它。 【大顶的插入、删除】 大顶的插入:首先初始化插入位置为最后,然后从下往上调整堆(调整插入元素的位置)。在调整过程中,若当前节点的父亲节点小于
4 大顶的简单实现(java)
2017年03月30 - 实现主要有两点: (1)建,将一个无序序列建成一个。 (2)在输出顶元素之后,调整剩余元素成为一个新的。 这两个过程主要做了同一件事情,就是的调整,即将当前节点与其左右子节点进行比较,选出最大的元素值并与当前节点值交换(若当前节点最大,则不用交换
5 大顶(c++实现
2015年07月14 - 大顶的性质】大顶是一棵完全二叉树,且树中的每个节点的值都不小于它的孩子节点的值。我们可以用一个heap数组来表示它。【大顶的插入、删除】大顶的插入:首先初始化插入位置为最后,然后从下往上调整堆(调整插入元素的位置)。在调整过程中,若当前节点的父亲节点小于插入元素,则将其父亲节点的值赋
6 Java实现 大顶 和 小顶
2017年06月06 - Comparable<T>> {private List<T> mHeap; // 存放元素的动态数组public MaxHeap() {this.mHeap = new ArrayList<>();}/** * 大顶的向上调整算法(添加节点的时候调用) 注:数组实现中,第N
7 Java实现大顶和小顶
2017年08月11 - package com.datastructure;/*** * 需求:Java实现大顶和小顶 * * 备注: * 1、左节点的坐标等于父节点的坐标*2,右节点的坐标等于父节点的坐标*2+1 * 2、变量j是2的倍数,也就是说j是左子节点 * 3、【如果小顶,则在看while
8 java写一个堆排序(大顶
2017年08月28 - java写一个堆排序(大顶) 堆排序的时间复杂度,最好,最差,平均都是O(nlogn),空间复杂度O(1),是不稳定的排序(或二叉),类似于完全二叉树,除叶子节点外,每个节点均拥有左子树和右子树,同时左子树和右子树也是。 小顶:父节点的值 <= 左右孩子节点的值 大顶:父节点
9 Python实现最大堆(大顶
2018年05月01 - 最大堆是指最大的元素在顶的。 Python自带的heapq模块实现的是最小堆,没有提供最大堆的实现。虽然有些文章通过把元素取反再放入,出时再取反,把问题转换为最小堆问题也能间接实现最大堆,但是这样的实现只适合数值型的元素,不适合自定义类型。 下面给出实现
10 大顶进行升序排序的python实现
2016年04月07 - [max],lists[i-1]=lists[i-1],lists[max] heap_adjust(lists,max+1,l) #子树有可能变成非大顶堆了,继续调整 def heap_sort(lists): # 将lists调整成一个大顶 for i

 
© 2014-2019 ITdaan.com 粤ICP备14056181号