如何在堆排序中使用用户输入数组

在堆排序中使用用户输入数组的步骤如下：

首先，接收用户输入的数组，并进行合法性检查，确保输入的是一个有效的数组。
创建一个最大堆（或最小堆），用于存储数组元素。最大堆是指父节点的值大于或等于其子节点的值，最小堆则相反。
将用户输入的数组元素依次插入最大堆中。插入元素的过程中，需要保持堆的性质，即父节点的值大于或等于其子节点的值。
当所有元素都插入堆中后，堆顶元素即为最大（或最小）值。将堆顶元素与数组末尾元素交换位置，并将堆的大小减1。
对交换后的堆顶元素进行堆化操作，使其满足堆的性质。
重复步骤4和步骤5，直到堆的大小为1，即所有元素都已排序完成。

以下是堆排序的优势和应用场景：

优势：

堆排序具有稳定的时间复杂度，无论是最好情况、最坏情况还是平均情况，都能保持O(nlogn)的时间复杂度。
堆排序是一种原地排序算法，不需要额外的存储空间。
堆排序适用于大数据量的排序，因为它不需要对整个数组进行排序，而是通过堆的性质逐步筛选出最大（或最小）值。

应用场景：

堆排序常用于对大规模数据进行排序，如数据库中的排序操作。
在优先级队列中，堆排序可以用于实现高效的插入和删除操作。
堆排序也可以用于求解Top K问题，即从大量数据中找出前K个最大（或最小）的元素。

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题目是这样的：假设，我们想在大量的数据，如 100 亿个整型数据中，找到值最大的 K 个元素，K 小于 10000。对此，你会怎么做呢？...示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 经典的TopK问题还有：最大（小...也就是说，100亿个整型元素大约需要占用40GB的内存空间，这听起来就不像是普通民用电脑能干的事情，（一般的民用电脑内存比这个小，比如我写文章用的电脑内存是 32GB）。...因此，快速排序的时间复杂度是优于堆排序的。但是快速排序是新建数组，空间复杂度是 O(n) ，远低于堆排序的 O(1) 。对于庞大的数据量，应该优先选择堆排序。...TopK问题就像搜索引擎每天会接收大量的用户搜索请求，它会把这些用户输入的搜索关键词记录下来，然后再离线地统计分析，得到最热门的Top10搜索关键词，啥啥惹事就出来了。

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拜托，别再问我什么是堆了!

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要进大厂，至少要把这些Android高端技术面试题搞清楚！

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(left + 1) : (right + 1); } 1.5 如何在排序的数组中，找出给定数字出现的次数其实我的想法是通过hashmap来实现，其实也没必要在乎数组是否是排序的。...数组从栈中分配空间，自由度小；链表从对中分配内存，自由度大，但管理麻烦。数组中的数据在内存中时顺序存储的，链表是随机存储的。数组便于查询；链表便于插入删除。...nlog^2n) O(1) 不稳定归并排序 O(nlog(n)) O(nlogn) O(nlogn) O(n) 稳定快速排序 O(nlogn) O(nlogn) O(n^2) O(logn) 不稳定 堆排序...JS 实现一个柯里化函数用 JS 实现一个栈实现一个 TS 类，如 Partial 、Tick JS 任务执行机制给出一段 Promise+setTimeout 的代码，写出输出顺序 Promise...Error 不会终止成员运行 async / await 如果右边的方法执行出错了该怎么办（百度一面2020) 方式一使用Promise 的catch 方法捕获异常不完善方式二在async 函数中使用

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topK问题

给定一个字符串数组，让你找出前k个出现次数最多的字符串比如：输入： 3 1 2 4 5 6 5 8 6 6 9 输出： No.1:6, times：3 No.2:5, times：2 No....3:2, times：1 输入： 3 abc abc aaa snfh asnfdk aaa kjsda asd 123 输出： No.1:abc, times：2 No.2:aaa, times...：2 No.3:123, times：1 第一行的整数代表是要显示出现次数前k名的字符串第二行输入字符串，每个字符串用空格分开如果出现次数相同，任意选取即可 import java.io.BufferedReader...= 0) { // 因为父节点是从0开始的，所以index-1，如果不减1，到了偶数如2，父节点应该是0却被算成1 int parent = (index...，最后堆排序完成输出就满足了要求。

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