文章目录🍀优先级队列🐱👤优先级队列的概念🌳堆的由来🐱🐉堆的概念🐱👓堆的性质🐱🏍堆的存储方式🌲堆的创建🐱👤堆向下调整🐱🐉代码实现📌代码测试结果展示🌴建堆的时间复杂度⭕总结🍀优先级队列🐱👤优先级队列的概念前面介绍过队列，队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构，但有些情况下，操作的数据可能带有优先级，一般出队列时，可能需要优先级高的元素先出队列，该中场景下，使用队列显然不合适。比如：在手机上玩游戏的时候，如果有来电，那么系统应该优先处理打进来的电话；初中那会班主任排座位时可能会让成绩好的同学先挑座位。在这种情况下，数据结构应该提供两个最基本的操作，一个是返回最高优先级对象，一个是添加
目录引子 一、堆的概念二、堆的性质 三、堆的操作🍑向下调整算法🍑小根堆的创建🍑向上调整算法🍑堆的插入 🍑堆的删除（堆顶元素的删除）四、优先级队列的模拟实现（小根堆）引子 我们之前学过队列，那么什么是优先级队列呢？🌰举个例子队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，但是有些情况下，操作的数据可能带有优先级，一般出队列时，可能需要优先级高的元素先出队列，在这种情况下使用队列就不行了，比如玩游戏的时候突然女朋友一通电话，游戏屏幕瞬间被电话占领，这时候就应该优先处理电话。在这种情况下，我们的数据结构应该提供两个最基本的操作，一个是返回最高优先级对象，一个是添加新对象，这种数据结构就是优先级队列（Pr
目录 树概念及结构树的相关概念树的表示 二叉树的概念及结构 堆堆的实现 结构体建立初始化 添加元素 打印堆 删除堆首元素 返回首元素 判断是否为空空间销毁 刷题找工作的好网站——牛客网牛客网-找工作神器|笔试题库|面试经验|实习招聘内推，求职就业一站解决_牛客网 树概念及结构 树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。有一个特殊的结点，称为根结点，根节点没有前驱结点除根节点外，其余结点被分成M(M>0)个互不相交的集合T1、T2、……、Tm，其中每一个集合Ti(
个人主页：个人主页个人专栏：《数据结构》《C语言》文章目录一、堆二、实现思路1.结构的定义2.堆的构建(HeapInit)3.堆的销毁(HeapDestroy)4.堆的插入(HeapPush)5.堆的删除(HeapPop)6.取堆顶的数据(HeapTop)7.堆的数据个数(HeapSize)8.堆的判空(HeapEmpty)三、代码实现总结一、堆当一颗完全二叉树用顺序表来存储时，其被称为堆。堆总是一棵完全二叉树堆的某个节点的值总是不大于(大堆)或不小于(小堆)其父节点的值其可以被用来解决topk问题或堆排序下面就是要实现的堆的功能重点在于堆的插入和堆的删除//堆的构建voidHeapInit(
个人主页：个人主页个人专栏：《数据结构》《C语言》文章目录堆排序建堆堆的删除思想排序代码实现topk问题思路代码实现总结堆排序堆排序即是先将数据建堆，再利用堆删除的思想来排序。将待排序数组建堆将堆顶数据与数组尾部数据交换调整新的堆顶数据，使其保证堆的结构不变重复2,3步直到堆中没有数据结束。建堆降序建小堆(父节点小于等于子节点)升序建大堆(父节点大于等于子节点)建堆有两种思路，向上建堆和向下建堆。其中向下建堆优于向上建堆。向下建堆：从最后一个子节点的父节点开始向前遍历待排序数组，不断向下调整。如下：对数组{16,72,31,94,53,23}建小堆为什么不能从数组首元素开始呢？因为向下调整的前
目录1.堆的概念及结构2.堆的实现2.1初始化堆2.2销毁堆2.3取堆顶元素2.4返回堆的大小2.5判断是否为空2.6打印堆2.7插入元素2.8堆的向上调整2.9弹出元素2.10堆的向下调整3.建堆时间复杂度4. 堆的应用4.1堆排序4.2TOP-K问题1.堆的概念及结构堆是一种数据结构，它是由一组元素组成的，并按照一定的规则进行排序和访问。堆可以看作是一个完全二叉树，其中每个节点的值都大于或等于其子节点（对于最大堆）或小于或等于其子节点（对于最小堆）。堆通常用来解决具有优先级的问题，例如找到最大或最小的元素。 堆的性质：堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值；堆总是一棵完全二叉树。2
二叉树的顺序结构及堆的概念及结构实现二叉树的顺序结构堆的概念及结构堆的实现1、堆向下调整算法2、堆的创建3、堆的插入4、堆的实现向上调整(AdjustUp)向下调整(AdjustDown)堆的初始化(HeapInit)堆的销毁(HeapDestroy)堆的插入(HeapPush)堆的删除(HeapPop)取堆顶的数据(HeapTop)堆的打印(HeapPrint)堆的判空(HeapEmpty)堆的数据个数(HeapSize)堆排序的简易例子结语二叉树的顺序结构普通的二叉树是不适合用数组来存储的，因为可能会存在大量的空间浪费。而完全二叉树更适合使用顺序结构存储。现实中我们通常把堆(一种二叉树)使
二叉树的顺序结构及堆的概念及结构实现二叉树的顺序结构堆的概念及结构堆的实现1、堆向下调整算法2、堆的创建3、堆的插入4、堆的实现向上调整(AdjustUp)向下调整(AdjustDown)堆的初始化(HeapInit)堆的销毁(HeapDestroy)堆的插入(HeapPush)堆的删除(HeapPop)取堆顶的数据(HeapTop)堆的打印(HeapPrint)堆的判空(HeapEmpty)堆的数据个数(HeapSize)堆排序的简易例子结语二叉树的顺序结构普通的二叉树是不适合用数组来存储的，因为可能会存在大量的空间浪费。而完全二叉树更适合使用顺序结构存储。现实中我们通常把堆(一种二叉树)使
堆的概念如果有一个关键码的集合K={，，，…，}，把它的所有元素按完全二叉树的顺序存储方式存储在一个一维数组中，并满足：=且>=)i=0，1，2…，则称为小堆(或大堆)。将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。性质：堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值堆总是一棵完全二叉树堆的实现（大堆）接口//堆初始化voidHeapInit(HP*hp);//堆销毁voidHeapDestroy(HP*hp);//入堆voidHeapPush(HP*hp,HPDataTypex);//出堆voidHeapPop(HP*hp);//堆数据打印voidHeapPrint(
堆的概念如果有一个关键码的集合K={，，，…，}，把它的所有元素按完全二叉树的顺序存储方式存储在一个一维数组中，并满足：=且>=)i=0，1，2…，则称为小堆(或大堆)。将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。性质：堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值堆总是一棵完全二叉树堆的实现（大堆）接口//堆初始化voidHeapInit(HP*hp);//堆销毁voidHeapDestroy(HP*hp);//入堆voidHeapPush(HP*hp,HPDataTypex);//出堆voidHeapPop(HP*hp);//堆数据打印voidHeapPrint(
