基本思想： 在一个长度为N的无序数组中。在第一趟遍历N个数据，找出当中最小的数值与第一个元素交换，第二趟遍历剩下的N-1个数据，找出当中最小的数值与第二个元素交换……第N-1趟遍历剩下的2个数据，找出当中最小的数值与第N-1个元素交换。至此选择排序完毕。
/2 2. 如果2 * i + 1 小于节点个数，则节点i存在左孩子下标，且为2 * i + 1，否则没有左孩子；如果2 * i + 2小于节点个数，则节点i存在右孩子下标，且为2 * i + 2，否则没有右孩子。
堆排序（Heap Sort）是一种基于二叉堆数据结构的排序算法，它通过将元素构建成一个最大堆或最小堆，然后重复从堆中移除根节点，直到堆为空，从而得到有序数组。堆排序是一种原地排序算法，具有稳定的时间复杂度，通常效率较高。本文将详细介绍堆排序的工作原理和Python实现。
tar命令可以为linux的文件和目录创建档案。利用tar，可以为某一特定文件创建档案（备份文件），也可以在档案中改变文件，或者向档案中加入新的文件。tar最初被用来在磁带上创建档案，现在，用户可以在任何设备上创建档案。利用tar命令，可以把一大堆的文件和目录全部打包成一个文件，这对于备份文件或将几个文件组合成为一个文件以便于网络传输是非常有用的。
堆是一种重要的数据结构，为一棵完全二叉树, 底层如果用数组存储数据的话，假设某个元素为序号为i(Java数组从0开始,i为0到n-1), 如果它有左子树，那么左子树的位置是2i+1，如果有右子树，右子树的位置是2i+2，如果有父节点，父节点的位置是(n-1)/2取整。分为最大堆和最小堆，最大堆的任意子树根节点不小于任意子结点，最小堆的根节点不大于任意子结点。所谓堆排序就是利用堆这种数据结构来对数组排序，我们使用的是最大堆。处理的思想和冒泡排序，选择排序非常的类似，一层层封顶，只是最大元素的选取使用了最大堆。最大堆的最大元素一定在第0位置，构建好堆之后，交换0位置元素与顶即可。堆排序为原位排序(空间小), 且最好与最坏运行时间是都是O(nlogn)。而且堆排序还是原地算法（in-place algorithm），是渐进最优的比较排序算法。
堆排序是一种高效的排序算法，基于二叉堆数据结构实现。它具有稳定性、时间复杂度为O(nlogn)和空间复杂度为O(1)的特点。
堆排序是一种基于二叉堆数据结构的排序算法，它的特点是不同于传统的比较排序算法，它是通过建立一个堆结构来实现的。堆排序分为两个阶段，首先建立堆，然后逐步将堆顶元素与堆的最后一个元素交换并调整堆，使得最大（或最小）元素逐步沉到堆的末尾，完成排序。
总的来说，堆是一种高效的数据结构，它在实现优先队列、堆排序等场景中发挥着重要作用。
# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-03-26 16:46 # @Author : Jayce Wong # @ProjectName : leetcode # @FileName : sorting.py # @Blog : https://blog.51cto.com/jayce1111 # @Github : https://github.com/SysuJayce import random
堆排序(Heapsort)是指利用堆积树（堆）这种数据结构所设计的一种排序算法，它是选择排序的一种。它是通过堆来进行选择数据。需要注意的是排升序要建大堆，排降序建小堆。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （58）-- 算法导论6.4 2题
堆排序（Heap Sort）是一种基于堆数据结构的比较排序算法。堆是一棵完全二叉树，具有堆属性：对于最大堆，每个节点的值都大于或等于其子节点的值；对于最小堆，每个节点的值都小于或等于其子节点的值。堆排序利用了堆的这一特性来实现高效的排序。
在C语言编程中，堆排序是一种高效的排序算法。它利用堆这种数据结构来进行排序，其时间复杂度为
堆排序（Heap Sort）是一种基于堆的排序算法，它利用了堆的性质来进行排序。堆是一个完全二叉树，并且满足堆属性，即每个节点的值都大于或等于（或小于或等于）其子节点的值。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （56）-- 算法导论6.3 2题
堆排序 文章目录 堆排序 基本介绍 大顶堆举例说明 堆排序的基本思想: 简单的思路 代码实现 将一个数组(二叉树), 调整成一个大顶堆 //编写一个堆排序的方法 完整代码 总结: 图解: 基本介绍 堆排序是利用堆这种数据结构二设计的一种排序算法,堆排序是一种选择排序,他的最好最坏,平均复杂度都为O(nlogn)， 它也是不稳定排序 堆是具有一下性质的完全二叉树:每个节点的值都大于或者等于其左右孩子节点的值,称为大顶堆,没有要求结点的左孩子的值和右孩子的值的关系 每个结点的值都小于或等于其左右
F(h) = 2^0*2^1+2^1*2^2+...+2^(h-2)*2^(h-1)
当我们删除一个最大堆的堆顶（并不是完全删除，而是替换到最后面），经过自我调节，第二大的元素就会被交换上来，成为最大堆的新堆顶。
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这两种方案呢其实都可以，但在这里建议大家选择从1开始。 为什么呢？ 因为如果我们认为根节点的层次是0，那要表示空树就是-1了。 而如果从1开始，那空树的层次就是0，空树是0 是不是好像更符合我们正常的逻辑啊。 当然只是建议，两种都可以。
堆排序和计数排序是两种高效的排序算法，用于将一个无序列表按照特定顺序重新排列。本篇博客将介绍堆排序和计数排序的基本原理，并通过实例代码演示它们的应用。
如果有一个关键码的集合K = { k1，k2 ，k3 ，…，kn-1 }，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：ki <=k(2i+1 )且 ki<=k(2i+2) ( ki >=k(2i+1 )且 ki>=k(2i+2) ) 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。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （55）-- 算法导论6.3 1题
我们知道，堆分为"最大堆"和"最小堆"。最大堆通常被用来进行"升序"排序，而最小堆通常被用来进行"降序"排序。 鉴于最大堆和最小堆是对称关系，理解其中一种即可。本文将对最大堆实现的升序排序进行详细说明。
堆排序，顾名思义是一个利用堆来完成排序的一个操作。在之前，小编在[C语言学习系列–＞【关于qsort函数的详解以及它的模拟实现】] 谈到冒泡排序，但是冒泡排序的时间复杂度（O（n2))着实有点高，堆排序的时间复杂度相对低很多，O（log2N）。
1、内存泄漏：严格来说，只有对象不会再被程序用到了，但是GC又不能回收他们的情况，才叫内存泄漏，由于这些对象不能被垃圾收集掉，这样的对象多了，有可能就会OOM。
前面几节介绍了Java中的基本容器类，每个容器类背后都有一种数据结构，ArrayList是动态数组，LinkedList是链表，HashMap/HashSet是哈希表，TreeMap/TreeSet是红黑树，本节介绍另一种数据结构 - 堆。 引入堆 之前我们提到过堆，那里，堆指的是内存中的区域，保存动态分配的对象，与栈相对应。这里的堆是一种数据结构，与内存区域和分配无关。 堆是什么结构呢？这个我们待会再细看。我们先来说明，堆有什么用？为什么要介绍它？ 堆可以非常高效方便的解决很多问题，比如说： 优先级队列
生活中我们经常需要使用电脑与朋友之间的文件传送，但往往会受到文件大小的限制而无法发出去，此时需要将文件压缩后再发送，那么有小伙伴会问rar和zip又有什么区别？
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （61）-- 算法导论6.4 5题
本文的学习任务：关于堆的实现以及相关的基础操作，包括向上调整算法和向下调整算法，同时利用该算法解决常见的topk问题，之后再对两种算法的时间复杂度进行分析，加深理解。
（二叉）堆物理上是一个数组，逻辑上是一棵完全二叉树，树上的每一个结点对应数组中的一个元素。 设表示堆的数组 ，其包含两个属性：
像BAT这种巨型互联网公司每天都要出来海量数据。假设从服务器上产生的数据条目数为n，这个值是事先不知道的，唯一确定的是这个值非常大，假定项目需要快速从这n条数据中查找第k小的条目，其中k的值是事先能确定的，请你设计一个设计一个满足需求并且兼顾时间和空间效率的算法。 这个题目的难度有若干处，第一是数据数n无法确定，你无法动态的分配合适的空间来存储数据。其次是数据条目数n相当大，如果直接根据n来分配内存会产生巨大的损耗，第三是速度要足够快，但要在海量级数据中实现快速查找不是一件容易的事情。 解决这道题的关键在于
import sys print (sys.version) # 3.5.2 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Jul 5 2016, 11:41:13) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] 1、交换排序—冒泡排序 通过两两交换，小的先冒出来，大的后冒出来。O(N2)，稳定，排序过程如下： 代码如下： def bubble_sort(num): n = len(num) for i in range(n):
写在前面： 博主是一名大数据的初学者，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一天的生活就是一生的缩影。
策略模式是一种行为设计模式，它能让你定义一系列算法，并将每种算法分别放入独立的类中，以使算法的对象能够相互替换。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （60）-- 算法导论6.4 4题
问题导读 1.什么是机器学习模型？ 2.机器学习数学符号是如何认识的？ 3.损失函数的作用是什么？ 我们可能听说过机器学习、深度学习。可是我们可能觉得非常神秘或则难懂。有这种感觉，是因为对人工智能缺乏了解造成的。深度学习和我们的传统编程其实是差不多的，关键是我们要懂里面的逻辑，或则说知识，或则说门道，懂了这些，我们机器学习就会比较简单了。这里给大家说说，我们经常听到的“模型”，什么是机器学习模型，模型训练，怎么个训练法。 提前说明的是，这里我们举例，举例的时候大家可能看到一些特殊的符号就懵逼了，其实这都是我们的错觉造成的，比如2的N次方，我们知道它是2*2*2.。N，这是它表示的含义。可能当我们看到
在排序当中，堆排序是一种时间复杂度较低的排序，要远优于冒泡排序，在使用堆排序时，要使用向下调整算法，这样我们就可以最大限度的减少时间的使用
数据结构中的堆区别于内存分配的堆，我们说的用于排序的堆是一种表示元素集合的结构，堆是一种二叉树。
堆排序 前言 堆排序相比冒泡排序、选择排序、插入排序而言，排序效率是最高的，本文从堆的属性和特点出发采用图文形式进行讲解并用JavaScript将其实现，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文? 堆属性 堆分
堆排序算法是一种经典的排序算法，它可以用来探索现代监控软件的功能与价值，尤其是在处理海量数据和实时监控方面。那么，咱们一起来看看怎么用堆排序的思路来揭开现代监控软件的神秘面纱吧！
堆是一种特殊的树形数据结构，具有完全二叉树的特性。在堆中，父节点的值总是大于或等于（大顶堆）或小于或等于（小顶堆）其子节点的值。堆通常用于实现优先队列，其中每个元素都有一个优先级，优先级最高的元素总是位于堆的根节点。堆的插入和删除操作的时间复杂度都是O(log n)，因此堆是一种高效的数据结构。此外，堆还可以用于实现内存管理，例如垃圾回收和内存分配等。
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