数据流中的中位数        中位数 是有序整数列表中的中间值。如果列表的大小是偶数，则没有中间值，中位数是两个中间值的平均值。例如，[2,3,4] 的中位数是 3[2,3] 的中位数是 (2+3)/2=2.5设计一个支持以下两种操作的数据结构：voidaddNum(intnum) -从数据

假设数组arr[]={5,7,4,2,0,3,1,6},请通过插入排序的方式，实现从小到大排列：方法：①利用完全二叉树构建大顶堆；     ②对顶元素和堆底元素进行交换，除堆底元素之外其余元素继续构造大顶堆；     ③重复步骤②，直到所有元素都不参与构建，整个数组排序完成【完全

一、堆排序概述        堆排序是一种基于二叉堆数据结构的高效排序算法。它具有稳定的时间复杂度为O(nlogn)，适用于大规模数据的排序。堆排序具有原地排序的特点，即不需要额外的存储空间，几个指针变量使用O(1)空间，元素交换和堆化操作都是在原数组上进行的。然而，堆排序的

堆排序有两个过程下标为i的节点的父节点下标：(i-1)/2整除下标为i的节点的左孩子下标：i*2+1下标为i的节点的右孩子下标：i*2+2待排序序列为：​ 23814910716141.建大顶堆​ 首先建立无序堆 然后建立大顶堆：从右往左，从下往上，递归的选择子节点最大的往上浮首先14大

有一个数组，要求找出最大的3个数，最小的4个数。 小顶堆，从大到小排序，筛选最小的N个数。//创建一个小顶堆std::priority_queue<int,std::vector<int>,std::greater<int>>min_heap;  大顶堆，从小到大排序，筛选最大的N个数。//创建一个大顶堆std::priori

题目描述思路：Top-K问题+大顶堆使用大顶堆求第K小的元素。方法一：classSolution{publicintkthSmallest(int[][]matrix,intk){//1.使用大顶堆PriorityQueue<Integer>heap=newPriorityQueue<>((e1,e2)->e2-e1);for(inti

好吧，不得不承认的是，我之前对于堆的知识确实没理解，现在急用它，就急学！一般的习题的话，就是要求我们判断某个序列，是不是大顶堆或者小顶堆。小顶堆要求，k(i)≤k(2i)且k(i)≤k(2i+1)大顶堆要求，k(i)≥k(2i)且k(i)≥k(2i+1)就只需要这两个条件就能判断顶堆是否成立啦～～

堆分为小顶堆和大顶堆，其本质是一颗完全二叉树，不同点在于：除叶子节点外，小顶堆的每个父节点的key都要比其左右两个子节点的key小；大顶堆的每个父节点的key都要比其左右两个子节点的key大。其中，key是节点的取值，index为节点在树中的索引或者位置。小顶堆/大顶堆的特点在于，其根节点一定

1.什么是堆、大顶堆和小顶堆堆是一种非线性结构，可以把堆看作一棵二叉树，也可以看作一个数组，即：堆就是利用完全二叉树的结构来维护的一维数组。堆可以分为大顶堆和小顶堆：

一、大顶堆大顶堆是一种数据结构，它是一颗完全二叉树，并且满足以下性质：每个节点的值都大于或等于它的子节点的值因此，大顶堆的根节点（也称为堆顶）总是最大的元素二、小

大顶堆/小顶堆转载：https://www.cnblogs.com/remixnameless/p/15906978.html概念堆这种数据结构的应用场景非常多，最经典的莫过于堆排序。堆排序是一种原地的、时间复杂

JavaPriorityQueue类是一种队列数据结构实现它与遵循FIFO（先进先出）算法的标准队列不同。//默认为小顶堆PriorityQueue<Integer>minHeap=newPriorityQueue<>(k,(a,b

简介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