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探秘结构

一、概述   此处所说的为数据结构中的,而非内存分区中的通常可以被看做是树结构,满足两个性质:1)中任意节点的值总是不大于(不小于)其子节点的值;2)是一棵完全树。...常见的结构,有二叉、左倾、斜、二项、斐波那契等。斐波那契在前文算法导论第十九章 斐波那契已经作了讲述。本文主要对其余几种结构做宏观上的概述,并说明它们的异同点。...这种结构《算法导论》上没有提及,大概是因为太简单了吧。因为其本质是一棵二叉树,不像二项和斐波那契一样,具有复杂的结构。...二叉是非常平衡的树结构,左倾,从名字上来看,这种结构应该是整体往左倾,不平衡,那是什么导致它往左倾,孩子节点个数?不可能,比如下面这棵树: ?...如前所述,这些结构的提出,主要是解决简单二叉中Union操作的低性能的。

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数据结构——

对于接触编程的人员来说,这个词经常会听到,经常和一群名次混合区,栈区,静态区等等,面试的时候可能经常也会遇到一个算法,排,今天小编主要和大家一起来看看这个数据结构。 ?...学习要有两个前提 1:你学过二叉树,不需要很精通,但是基本的结构你要知道 2:你学过线型表,随便一种(链表 顺序表)都可以,为了理解容量这个概念。...实际上是在满二叉树基础上做的一个延拓,我们来看看满二叉树 ? 如果你第一次接触我们就来看个图 ?...排的原理就将是通过的调整,找到最大(或最小的)数,之后把他和最后的数交换,并让这个大小减一,那么这个最大(或最小的数)就不再参与的调整了.我们为啥做这么多函数呢?...就是为了实现这个排过程中的移动。当然还需要一个函数就是将这个顶取出来然后将最后的元素补上去再向下调整。

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数据结构

结构的不同形态,、线段树、字段树、并查集,四种不同的树形数据结构。 1、优先队列,本身就是一种队列。普通队列,先进先出,后进后出。...类别 入队 出队(拿出最大元素) 普通线性结构(数组、链表等) O(1),直接将新的元素扔进去。 O(n),需要扫描一遍元素,找出其优先级最高的元素,拿出队列。...对于数据结构来说,如果有一项操作是O(n)级别的,那么进行n个元素的操作,整个过程就会是n的平方的过程,相对来说,比较慢的。...顺序线性结构(维持线性结构的顺序,动态数组、链表等) O(n),入队操作,需要找到需要插入的线性结构的位置。 O(1),只需要拿出队首或者队尾的元素即可。...中元素的上浮,最后的效果如下所示: ? 5、取出中的最大元素和Sift Down。

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JVM--内存结构

接着上篇文末,来详细了解,这也是我们做性能优化时针对的地方 上次提到中存放着实例化的对象,我们知道c语言中没有类的概念,只有结构体,Java中的类最底层实际上也是一个结构体,实例化的类,我们又称为引用型对象...,实际就是一个指针指向结构体的内存,结构体内存是连续的空间 下面的c代码计算了结构体的内存大小: #include #include //结构体 定义方法:struct...,只不过节点中有一个指针指向下一个节点的内存首地址),而Java中,一般情况下,实例化的对象都会存在中,有时也可以存放在栈中。...接下来开始正片内容 一、中的内存结构 内存结构 中内存分为两部分:新生代(young gen)和老年代(old gen),而新生代中又分为三部分:eden区、from区、to区,其中form区和...优点:每次都是对整个半区进行内存回收,内存分配时也就不用考虑内存碎片等复杂情况,只要移动顶指针,按顺序分配内存即可,实现简单,运行高效。

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Python数据结构——

理解和掌握(Heap)数据结构对于解决各种问题非常重要。是一种特殊的树形数据结构,常用于高效地维护一组元素中的最大值或最小值。...本文将详细介绍Python中数据结构的使用,包括最小堆和最大堆,以及它们的应用场景。 什么是是一种树形数据结构,其中每个节点的值满足属性,通常是最大堆或最小堆。...数据结构在许多算法和问题中有广泛的应用,以下是一些常见的应用场景: 优先队列:可用于实现优先队列,确保最高优先级的元素首先出队。...Top K问题:查找最大或最小的K个元素,通常使用来解决。 总结 是一种非常有用的数据结构,用于高效地找到最大值或最小值,并在许多算法和问题中发挥关键作用。...Python的 heapq 模块提供了操作的支持,使得的使用变得非常便捷。了解数据结构及其应用场景将有助于你更好地处理和解决各种编程问题。

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数据结构

思考 假如需要设计一种数据结构,用来存放整数,要求提供3个接口: 添加元素 获取最大值 删除最大值 如果使用动态数组、双向链表和二叉树实现这个数据结构对应的时间复杂度如下表所示: ?...有没有更优的数据结构?使用,可以使得获取最大值的时间复杂度为O(1)、删除最大值和添加元素的时间复杂度为O(logn)。...的介绍 (Heap)也是一种树状的数据结构(不要跟java内存模型中的“空间”混淆),常见的实现有: 二叉(Binary Heap,完全二叉) 多叉(D-heap、D-ary Heap...二叉(Binary Heap) 二叉的逻辑结构就是一棵完全二叉树,所以也叫完全二叉。 鉴于完全二叉树的一些特性,二叉的底层(物理结构)一般用数组实现即可。 ?...isEmpty(); void clear(); E get(); void add(E e); E replace(E e); E remove(); } 的数据结构

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数据结构(Heap)

就是用数组实现的二叉树,所以它没有使用父指针或者子指针。根据“属性”来排序,“属性”决定了树中节点的位置。...的常用方法: 构建优先队列 支持堆排序 快速找出一个集合中的最小值(或者最大值) 在朋友面前装逼 属性 分为两种:最大堆和最小堆,两者的差别在于节点的排序方式。...属性非常有用,因为常常被当做优先队列使用,因为可以快速地访问到“最重要”的元素。 注意:的根节点中存放的是最大或者最小元素,但是其他节点的排序顺序是未知的。...来自数组的树 用数组来实现树相关的数据结构也许看起来有点古怪,但是它在时间和空间上都是很高效的。 我们准备将上面例子中的树这样存储: [ 10, 7, 2, 5, 1 ] 就这么多!...继续化直到该节点没有任何子节点或者它比两个子节点都要大为止。对于我们的,我们只需要再有一次交换就恢复了属性: ? 删除任意节点 绝大多数时候你需要删除的是的根节点,因为这就是的设计用途。

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数据结构

介绍 (英语:heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。通常是一个可以被看做一棵树的数组对象。...总是满足下列性质: 中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值; 总是一棵完全二叉树。 将根节点最大的叫做最大堆或大根,根节点最小的叫做最小堆或小根。常见的堆有二叉、斐波那契等。...(ki = k2i,ki >= k2i+1), (i = 1,2,3,4…n/2) 数据结构 在介绍中说,是一颗完全二叉树,那么你当然可以用二叉树的...新建一个 新建一个,有两种思路: 先将第一个数据作为原始的,然后不断执行”insert”操作. 直接将所有数据形成完全二叉树,然后不断调整,使其符合的特性....删除元素 删除元素是指移除顶元素,一般采用的方式是将顶元素和的最后一个元素交换,然后的元素减1. 之后,将顶元素下沉到合适的位置. ? 获取顶元素. 直接返回数组在[0]的元素即可.

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数据结构 - (Heap)

数据结构 - (Heap) 1.的定义 的形式满足完全二叉树的定义: 若 i < ceil(n/2) ,则节点i为分支节点,否则为叶子节点 叶子节点只可能在最大的两层出现,而最大层次上的叶子节点都依次排列在该层最左侧的位置上...如果有度为1的节点,那么只可能有一个,且该节点只有左孩子 根据定义的不同,分为大根和小根: 大根每个节点的值都大于其子节点的值 小根每个节点的值都小于其子节点的值 除此之外还有一个重要的内容...: 单节点也符合的特质 2.的初始化 的初始化可以可以分为如下几个步骤(以初始化最大根为例): 首先初始化为完全二叉树形式。...从最后一个具有孩子节点的节点进行调整,如果以该元素为根的子树是最大根,则不进行操作,否则将该子树调整为最大根(调整思路为不断与子节点进行比较和交换,直至满足最大根要求为止)。...= A[i]; } B[9] = 44;//插入44 AdjustUp(B,9,9); PrintfElementArray(B,9); } 参考文档 [1] 数据结构可视化

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数据结构-- Heap

堆排序(不稳定排序) 3.1 建 方法1:一个一个的插入这种方式 方法2:从倒数第一个有叶子节点的节点开始,检查其子节点是否满足,依次往前,直到顶,建的复杂度O(n) ?...优先出队,就是顶取出 a. 合并有序小文件 把多个有序的小文件的第一个元素取出,放入中,取出顶到大文件,然后再从小文件中取出一个加入到,这样就把小文件的元素合并到大文件中了。...采用小顶,最先执行的放在顶,就只需要在顶时间到时执行顶任务即可,避免无谓的扫描。 4.2 用求 Top K(前K大数据) a....针对静态数据(数据不变) 建立大小为K的小顶,遍历数组,数组元素与顶比较,比顶大,就把顶删除,并插入该元素到 b....插入数据到某个里后,两个数据量(应相等或者大堆比小堆多1)若不满足括号要求,则将某个顶元素移动到另一个,直到满足括号要求,化复杂度O(lgn),大堆的顶就是中位数,求中位数复杂度O(1)

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【数据结构】简单认识:

数据结构 1.是什么? 2.的特性。 3.的操作原理 ①的插入原理 ②的删除原理 1.是什么?...是特殊的队列,不同于普通队列,从中取出元素是依照元素的优先级大小,而不是元素进入队列的先后顺序,也可以称为“优先队列”。 2.的特性。 特性①:用数组表示完全二叉树。...最常用完全二叉树来表示,因为高为h的完全二叉树有2h-1到2h-1个节点,且节点分布十分规律,也正因如此,可以用数组来实现的存储。...最大堆( a ),最小堆( b ) 示例: 3.的操作原理 (以最大堆为例) ①的插入原理 向最大堆插入新元素后,需要保证的是: —依旧是一颗完全二叉树; —中各节点与其子节点的关系依旧符合最大堆性质...---- ②的删除原理 删除元素实际上就是取出根节点的最大值元素,再删除一个节点。删除元素后,需要保证的是: —依旧是一颗完全二叉树; —中各节点与其子节点的关系依旧符合最大堆性质。

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Java结构PriorityQueue完全解析

在堆排序这篇文章中千辛万苦的实现了结构和排序,其实在Java 1.5版本后就提供了一个具备了小根性质的数据结构也就是优先队列PriorityQueue。...下面详细了解一下PriorityQueue到底是如何实现小顶的,然后利用PriorityQueue实现大顶。...PriorityQueue的数据结构 PriorityQueue的逻辑结构是一棵完全二叉树,存储结构其实是一个数组。逻辑结构层次遍历的结果刚好是一个数组。...4然后从下往上调整堆为小顶。...下面是poll()之后的操作 删除元素后要对进行调整: 中每次删除只能删除头节点。也就是数组中的第一个节点。 将最后一个节点替代头节点然后进行调整。

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结构体创建在

结构体创建在区 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include #include #include //结构体嵌套...num; }; struct teacher { char* name; //字符串指针 int age; stu t; }*t1; void test() { t1 = NULL; //结构体创建在区...字符串拷贝函数是将一块内存上的字符串拷贝到另一块内存上 //也可以内存重叠拷贝 //无法将一块内存上的字符串地址赋值给指针 //strcpy(t1->name, "hello"); //所以虽然结构体在区开辟了一块内存...,但是字符串指针只是在区找了一块内存存放了一个指针 //此指针并没有指向任何一块内存,所以需要再区再给它开辟一块内存,用来拷贝常量区的字符串到区,方便修改 t1->name = (char*)...,手动释放 //要先释放年龄,再释放结构体本身 if (t1->name !

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JS数据结构

介绍 通常情况下,指的是二叉,它是一颗完全二叉树。完全二叉树指的是要么是满二叉树(都填满了),要么最底层从左向右排列。...这里给出一个例子: 二叉除了需要满足是一个完全二叉树之外,还必须满足下方的数据永远比上方的大(或小),也被称为序性质。...由于序性质,我们可以很方便地在一个中求最小(或最大)值,所以它在需要动态插入数据并且求出最值的时候就显得非常有用了。...整体结构 我们这里来实现一个最小堆,就是根节点是最小值的,定义如下: class Heap { vals = [ NaN ] get length() { return this.vals.length...实际应用 对于求最大的k个元素,我们可以维护一个最小堆:如果中元素的数量还不到k个,那就直接把它加入中;否则,如果当前值比中的最小值大,那么就弹出的最小值,并且把当前值放入中。

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数据结构: 树和

许多实际问题抽象出来的数据结构往往是二叉树的形式,即使是一般的树也能简单地转换为二叉树,而且二叉树的存储结构及其算法都较为简单,因此二叉树显得特别重要。... 数据集合如果有序,将为各种操作带来便利。但是有些应用并不要求数据全部有序,或者在操作开始前就完全有序。...对于这类应用,我们期望的数据结构应能支持插入操作,并能方便地从中取出具有最大或最小关键码的记录,这样的数据结构即为优先级队列(priority queue)。...在优先级队列的各种实现中,(heap)是最高效的一种数据结构。...前者任一结点的关键码均小于或等于它的左、右子女的关键码,位于顶的结点是整个集合中最小的,所以称它为最小堆。 ?

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【数据结构的实现

前言 在上一篇关于树和二叉树的博客中,最后提到了。有小根和大根。 左边的结构是我们想象出来的,右边才是实际存储的结构。 这次来实现。 2....的实现 用数组来实现,这里以实现小堆为例子,它的特点是父节点小于子节点。 先定义一个结构体:为了方便扩容,加了size。...那么需要处理吗? 在小堆中父亲节点小于子节点。 通过当前位置,计算父节点的下标来判断一下,是否需要调整,显然28是小于30的这里就不需要调整了。...2.3.1 分析 这时删除顶的数据,那么顶就是次小的值。 这里要保持删除之后还是小堆。 如果使用挪动数据覆盖,删除根,此时整棵树的父子关系全乱了,大小关系也乱了,这样是不可行的。...HP; void HeapInit(HP* php); void HeapDestroy(HP* php); void HeapPush(HP* php, HPDataType x); // 规定删除

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