目录一.堆的概念及结构二.接口实现A.初始化 Heapinit 销毁HeapdestroyB.插入Heappush向上调整 AdjustUp1.Heappush2.AdjustUpC.删除Heappop 向下调整 AdjustDownD.堆的判空 Heapempty 堆顶数据 Heaptop 堆的大小 Heapsize三.源码Heap.hHeap.ctest.c一.堆的概念及结构1.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
目录一.堆的概念及结构二.接口实现A.初始化 Heapinit 销毁HeapdestroyB.插入Heappush向上调整 AdjustUp1.Heappush2.AdjustUpC.删除Heappop 向下调整 AdjustDownD.堆的判空 Heapempty 堆顶数据 Heaptop 堆的大小 Heapsize三.源码Heap.hHeap.ctest.c一.堆的概念及结构1.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
堆的shiftdown本小节将介绍如何从一个最大堆中取出一个元素，称为shiftdown，只能取出最大优先级的元素，也就是根节点，把原来的62取出后，下面介绍如何填补这个最大堆。第一步，我们将数组最后一位数组放到根节点，此时不满足最大堆的定义。调整的过程是将这个根节点16一步一步向下挪，16比子节点都小，先比较子节点52和30哪个大，和大的交换位置。继续比较16的子节点28和41，41大，所以16和41交换位置。继续16和孩子节点15进行比较，16大，所以现在不需要进行交换，最后我们的shiftdown操作完成，维持了一个最大堆的性质。四、Java实例代码源码包下载：Downloadsrc/r
堆的shiftdown本小节将介绍如何从一个最大堆中取出一个元素，称为shiftdown，只能取出最大优先级的元素，也就是根节点，把原来的62取出后，下面介绍如何填补这个最大堆。第一步，我们将数组最后一位数组放到根节点，此时不满足最大堆的定义。调整的过程是将这个根节点16一步一步向下挪，16比子节点都小，先比较子节点52和30哪个大，和大的交换位置。继续比较16的子节点28和41，41大，所以16和41交换位置。继续16和孩子节点15进行比较，16大，所以现在不需要进行交换，最后我们的shiftdown操作完成，维持了一个最大堆的性质。四、Java实例代码源码包下载：Downloadsrc/r
堆的shiftup本小节介绍如何向一个最大堆中添加元素，称为shiftup。假设我们对下面的最大堆新加入一个元素52，放在数组的最后一位，52大于父节点16，此时不满足堆的定义，需要进行调整。首先交换索引为5和11数组中数值的位置，也就是52和16交换位置。此时52依然比父节点索引为2的数值41大，我们还需要进一步挪位置。这时比较52和62的大小，52已经比父节点小了，不需要再上升了，满足最大堆的定义。我们称这个过程为最大堆的shiftup。Java实例代码源码包下载：Downloadsrc/runoob/heap/HeapShiftUp.java文件代码：packagerunoob.heap
堆的shiftup本小节介绍如何向一个最大堆中添加元素，称为shiftup。假设我们对下面的最大堆新加入一个元素52，放在数组的最后一位，52大于父节点16，此时不满足堆的定义，需要进行调整。首先交换索引为5和11数组中数值的位置，也就是52和16交换位置。此时52依然比父节点索引为2的数值41大，我们还需要进一步挪位置。这时比较52和62的大小，52已经比父节点小了，不需要再上升了，满足最大堆的定义。我们称这个过程为最大堆的shiftup。Java实例代码源码包下载：Downloadsrc/runoob/heap/HeapShiftUp.java文件代码：packagerunoob.heap
堆的基本存储一、概念及其介绍堆(Heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一棵完全二叉树的数组对象。堆满足下列性质：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。二、适用说明堆是利用完全二叉树的结构来维护一组数据，然后进行相关操作，一般的操作进行一次的时间复杂度在O(1)~O(logn)之间，堆通常用于动态分配和释放程序所使用的对象。 若为优先队列的使用场景，普通数组或者顺序数组，最差情况为O(n^2)，堆这种数据结构也可以提高入队和出队的效率。 入队出队普通数组O(1)O(n)顺序数组O(n)O(1)堆O(logn)O(log)三、结构图
堆的基本存储一、概念及其介绍堆(Heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一棵完全二叉树的数组对象。堆满足下列性质：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。二、适用说明堆是利用完全二叉树的结构来维护一组数据，然后进行相关操作，一般的操作进行一次的时间复杂度在O(1)~O(logn)之间，堆通常用于动态分配和释放程序所使用的对象。 若为优先队列的使用场景，普通数组或者顺序数组，最差情况为O(n^2)，堆这种数据结构也可以提高入队和出队的效率。 入队出队普通数组O(1)O(n)顺序数组O(n)O(1)堆O(logn)O(log)三、结构图
目录传统艺能😎堆的概念与结构🤔堆的实现🤔向上（向下）调整算法🤔调整算法的时间复杂度对比🤔建堆时间复杂度🤔堆排序🤔Topk问题🤔传统艺能😎小编是双非本科大一菜鸟不赘述，欢迎大佬指点江山（QQ：1319365055）此前博客点我！点我！请搜索博主【知晓天空之蓝】乔乔的gitee代码库（打灰人）欢迎访问，点我！🎉🎉非科班转码社区诚邀您入驻🎉🎉小伙伴们，打码路上一路向北，背后烟火，彼岸之前皆是疾苦一个人的单打独斗不如一群人的砥砺前行这是我和梦想合伙人组建的社区，诚邀各位有志之士的加入！！社区用户好文均加精（“标兵”文章字数2000+加精，“达人”文章字数1500+加精）直达：社区链接点我堆的概念与结构
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