当我使用大于10的数组时，为什么我的堆排序不起作用？c#_当我使用这行代码时，为什么我得不到10的所有倍数？_当我的随机数大于我写的数时，为什么我的计数变成0？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Java开发 2019秋招面经整理

Java的类加载器类加载器加载一个类的过程有哪些新建一个对象时怎么分配内存 HashMap为什么在数据较多时用红黑树而不是链表快排和堆排序，什么情况下用快排，数组比较有序的情况下用什么排序程序运行慢...，怎么排查红黑树的特点数组和链表的区别，删除数组的最后一位和删除链表的最后一位哪个更快，为什么？...接口和类的区别构造方法和一般方法的区别手写代码两个链表求交叉节点给定长度为n的数组，给定k，求出其中出现次数大于n/k的手写两个线程，一个发送消息，一个接收消息给定字符串，找出第一个只出现一次的字符...手写单例模式传入一个数组，把数组中的元素转为单链表反转单链表传入一个数组，如果一个元素为0，则对应行和列都置位0 最大连续子数组和找出出现次数大于数组长度一半的数字 m行n列，从左上角到右下角有多少种走法...写sql 语句，找出平均分大于80分的课程。

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堆和堆排序

尽管这两种排序算法的时间复杂度都是 image.png ，甚至堆排序比快速排序的时间复杂度还要稳定，但是，在实际的软件开发中，快速排序的性能要比堆排序好，这是为什么呢？...我罗列了两点要求，只要满足这两点，它就是一个堆。堆是一个完全二叉树；堆中每一个节点的值都必须大于等于（或小于等于）其子树中每个节点的值。我分别解释一下这两点。第一点，堆必须是一个完全二叉树。...当我们删除堆顶元素之后，就需要把第二大的元素放到堆顶，那第二大元素肯定会出现在左右子节点中。然后我们再迭代地删除第二大节点，以此类推，直到叶子节点被删除。这里我也画了一个分解图。...第一种建堆思路的处理过程是从前往后处理数组数据，并且每个数据插入堆中时，都是从下往上堆化。而第二种实现思路，是从后往前处理数组，并且每个数据都是从上往下堆化。...我的代码 https://gitee.com/kaiLee/struct/tree/master/src/main/java/com/s11/heap 参考 28 | 堆和堆排序：为什么说堆排序没有快速排序快

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堆排序（向下调整法，向上调整法详解）

一、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。...三、数组存储、顺序存储的规律如果要用数组存储二叉树，那么必须要符合顺序存储中父子存储的规律此处可能会有疑问，左右孩子的父节点计算为什么可以归纳为一个结论了？...child表示当前要进行向上调整的节点的索引。在堆排序中，当我们向堆中插入一个新的元素时，这个新元素通常被放置在数组的末尾，然后可能需要通过向上调整来确保它满足堆的性质。...parent表示当前要调整的节点的索引。在堆排序中，当我们从堆中移除堆顶元素并与堆的最后一个元素交换时，我们需要对新的堆顶元素进行向下调整以确保堆的性质得到维护。...有一个数列，请用堆排序升序排列如果使用向下调整法建小堆，先把0视为堆根，0和3交换，然后当3视为堆根时：所以要建大堆： 堆排序的时间复杂度与向上调整法建堆时差不多子节点大于父节点时交换，建大堆，

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堆和堆排序

首先堆的前提条件是一个完全二叉树，所以我们可以采用数组进行实现，如下图所示堆，我们可以变成数组为{10,7,6,3,4,5,2}，但是我们怎么来知道他们之间的关系呢？比如7和6的父是10，怎么知道呢？...，所以可能不满足堆，我们可以找到他的子节点中的最大值，和他进行交换，交换完毕以后再找子节点中最大的进行交换，直到到了叶子结点，也就是i*2+1大于数组的长度时结束，如下图所示，我们删除7这个数据时。...其中我用橙色标记的就是下标，我们现在2开始，下一次就是1，再下一次就是0，所以为什么要做递减，而2就是5/2-1。...我写了一份Java代码实现如下所示。 Java实现堆排序 ?...4.时间复杂度和空间复杂度首先堆排序是一个不稳定的排序算法，因为再交换后会继续堆化，所以会改变相同值的前后顺序，堆排序是一个原地排序算法，因为只是使用了一些临时变量，空间复杂度为O(1)；建堆过程的时间复杂度是

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【初阶数据结构】理解堆的特性与应用：深入探索完全二叉树的独特魅力

初阶数据结构笔记专栏：初阶数据结构笔记喜欢的诗句:无人扶我青云志我自踏雪至山巅一、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。...以下代码部分是根据建小堆来走，如果需要建大堆可以修改直接的大于小于号。堆总是一颗完全二叉树，对于搭建完全二叉树的结构，一般采用数组作为存储结构，而完全二叉树作为逻辑结构。...堆向下调整算法只用于根节点不满某种条件时，使用向下调正算法进行调整，至于使用向下调整算法不能达到我们的预期，比如现在建小堆，从根节点和根左右节点调整，由于左右子树不是一个小堆，无法保证此时的根就是最小的值...3.5.1 挪移数据覆盖删除挪移数据覆盖会导致堆发生严重BUG，整棵树的父子关系全乱，也就是需要维持大小关系乱了(我拿你当兄弟，你却像当我爹) 3.5.2 首尾交换再删除对于堆的删除，我们采用另外一种方法...上面对于堆的调整不是叫做堆排序，堆排序是对数组元素进行操作的 堆排序即是运用堆的思想进行排序，总共分为两个步骤:建堆和利用堆删除思想进行排序 1.建堆 (后面有解释) 升序：建大堆降序：建小堆

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三刷”数组中的第K个最大元素“，我终于学会了堆排序

() 方法也用的不亦乐乎，但是提起堆排序肯定是马马虎虎，因为我也是，leetcode有这么一道题，我刷了3遍，终于弄明白了堆排序，今天和大家分享一下，如果能帮到你，那真是太好了！...但是直到，参加高德地图的面试，上来就是问的原题，返回数组中第K个最大元素，使用堆排序。...我一时语塞，半天没说话，这不按套路出牌啊面试官，继续发问，有听说堆排序吗我说听说，但没有写过面试官：好吧，那就不问了 ......结果当然是凉凉了于是痛定思痛，决心一定要搞清楚堆排序 第三次刷...看到了leetcode的题解，大大得写着一句话所以今天带着大家一起用堆排序重刷一遍前置知识堆 heap 完全二叉树父节点内容大于子节点内容堆必须满足以上两个条件，必须是完全二叉树，且父节点大于子节点...父节点内容大于子节点内容故名思义，每个父节点的内容，都大于它的子节点的值，就不展开解释了怎样用代码表示一个堆用数组可以表示一个堆因为堆是从上至下，从左至右构建的，我们可以给每个节点加上标识正好可以用一个数组来存储这些标识

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面试中的排序算法（Part 3）

大根堆和小根堆堆树的定义如下：堆树是一颗完全二叉树堆树的当前节点总是不大于或者不小于其孩子节点的值，如果不大于其孩子节点，叫做小根堆。...大根堆和小根堆那么我们知道了堆的特性之后，我们就可以使用堆的结构对一个列表进行排序，通常为了编程和实现简单，我们会使用数组来模拟堆结构，假设原始数组为a={4,1,3,2,16,9,10,14,8,7...大根堆结构建立堆以及调整堆那么我们如何使用数组来表述堆这种结构呢？...i+1，如果超过索引，则没有左节点右节点索引为：2*i+2，如果超过索引，则没有右节点当我们清楚的知道这些关系后，我们就可以通过一个数组建立起一个大根堆，核心思路为：边建立边调整，我们遍历整个数组...当我们得到了这两种堆的操作后，我们就可以完成我们的堆排序了，算法思路很简单，因为难得我们已经说过了！

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堆排序算法

排序---堆排序 一：定义作为选择排序的改进版，堆排序可以把每一趟元素的比较结果保存下来，以便我们在选择最小/大元素时对已经比较过的元素做出相应的调整。...二：堆排序算法作为选择排序的改进版，堆排序可以把每一趟元素的比较结果保存下来，以便我们在选择最小/大元素时对已经比较过的元素做出相应的调整。...堆排序是一种树形选择排序，在排序过程中可以把元素看成是一颗完全二叉树，每个节点都大（小）于它的两个子节点，当每个节点都大于等于它的两个子节点时，就称为大顶堆，也叫堆有序；当每个节点都小于等于它的两个子节点时...在构造有序堆时，我们开始只需要扫描一半的元素（n/2-1 ~ 0）即可，为什么?...发现以结点5为根的子树不是最大堆，我们需要进行调整 ? 完成最大堆的构建 ? 四：图解演示：堆排序（堆存储在数组中）第一步：将最大值和最后的一个元素交换 ? 第二步：将剩余的结点再次进行堆构造 ?

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【数据结构】排序算法系列——堆排序（附源码+图解）

堆排序 堆排序基于一种常见的**[[二叉树]]结构**：堆我们前面讲到选择排序，它在待排序的n个记录中选择一个最小的记录需要比较n一1次。...但是当我们根据[[二叉树]]的遍历来进行输出时，会发现同一个父节点的子节点之间以及其中一个子节点的子节点实际上是无序的，例如60和10，它们之间是大于的关系；而60的子节点又都比10大，那么在遍历的时候...所以堆实际上并不是完全有序的，而我们使用堆排序这个算法，也并非是根据这样的特征来进行的。...我们可以看到，实际上堆排序的核心思想就是将第一个根节点（最大值）与数组末尾的元素来进行交换（目的是为了构建无需新开辟空间就能直接构建有序数组，末尾元素被交换后也不会影响大顶堆的重新构建），然后重新构造堆...，那么此时的第二个根节点就仅次于第一个根节点的大小，这么以此类推，最终将所有节点根据大、次大、第三大的顺序排序在数组中，那么也就成功构建出了有序的数组。

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为什么说堆排序没有快速排序快？

尽管这两种排序算法的时间复杂度都是 O(nlogn)，甚至堆排序比快速排序的时间复杂度还要稳定，但是，在实际的软件开发中，快速排序的性能要比堆排序好，这是为什么呢？...我罗列了两点要求，只要满足这两点，它就是一个堆。堆是一个完全二叉树；堆中每一个节点的值都必须大于等于（或小于等于）其子树中每个节点的值。我分别解释一下这两点。第一点，堆必须是一个完全二叉树。...当我们删除堆顶元素之后，就需要把第二大的元素放到堆顶，那第二大元素肯定会出现在左右子节点中。然后我们再迭代地删除第二大节点，以此类推，直到叶子节点被删除。这里我也画了一个分解图。...第一种建堆思路的处理过程是从前往后处理数组数据，并且每个数据插入堆中时，都是从下往上堆化。而第二种实现思路，是从后往前处理数组，并且每个数据都是从上往下堆化。...解答开篇现在我们来看开篇的问题，在实际开发中，为什么快速排序要比堆排序性能好？我觉得主要有两方面的原因。第一点，堆排序数据访问的方式没有快速排序友好。对于快速排序来说，数据是顺序访问的。

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常用排序算法代码兑现

当我们详细研究了这些常用排序算法的基本实现原理之后，是时候写出这些排序算法的源代码了，也许这些代码在网上有更高效的实现，不过下面写的这些都是和之前说的算法原理和图都解密切相关，一一对应的，主要是方便大家的理解...使用了 Java 语言和 C# 语言实现了这些算法，下面一一列出。...，函数参数代表的含义一般统一定义为： array：待排序的数组，类型为一维整形数组 n：元素个数 i：一般为外层循环索引，或表示排序区或未排序的开始或结束索引 j ：一般为内层循环索引，或表示未排序区或排序的结束或开始索引...lo：数组计算区间的开始索引 hi：数组计算区间的结束索引 d ：分组长度 k：分组索引 03 — 冒泡排序 //bubble sort public static void bubbleSort...，它选取一个轴点，每轮计算时，凡是轴点的移动都会空出一个位置，这个位置就是被调整后的关键码所代替，经过这种调整后，一轮下来轴点前的关键码都小于轴点，后的都大于。

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堆排序

因此，当我们完成堆的构建之后，最大的元素就在二叉树的根节点上。此时，就该进行第二步了。...，但与第一次构建堆时不同的是，这次下沉的范围应该把最后一个位置排除掉，因为那里放着最大的元素，那个就是它最终的位置。...不断重复这个过程，下沉排序的范围也在一直缩小，最终只剩下了根节点自己，堆排序也就完成了。...堆（二叉堆）：二叉堆是一组能够用堆有序的二叉树排序的元素，并在数组中按照层级存储（不适用数组第一个位置） 为什么不适用第一个位置：为了方便表示结点的父结点和子结点。...只要不适用第一个结点也就是下标为0的位置，那么任何一个元素，比如i的父结点位置就是i/2向下取整,子结点位置就是2i和2i+1 堆有序：当一颗二叉树的每个结点都大于等于他的两个子结点时，它被称为堆有序。

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十大经典排序算法详解(三)-堆排序,计数排序,桶排序,基数排序

因为每次重构成大根堆之后,根据大根堆的特性,每个节点的值一定大于左右孩子节点的值,所以很明显大根堆的根节点就是二叉树中值最大的值同时也就是数组中最大的值.所以重构成大根堆之后交换数组队头与队尾元素的操作就是在将最大的元素进行定位...,并且运行出来的结果也和我预期的一样,但是当我自己画图以后画到这张图的时候我就知道算法还是有BUG的,这个BUG就是每次构建大根堆的时候:我们的确能够在每次构建大根堆的时候将最大的元素挑选出来,但是,我们在挑选出当前最大的元素之后...相信经过我这样的讲解之后,大家一定能够更好的理解堆排序了. 复杂度分析: 理解完堆排序的基本思想之后,我们就需要来分析一下他的时间复杂度,空间复杂度....主要就是下面这几个步骤: 1.第一次遍历序列,找出序列中的最大值以及最小值,然后根据最大值MAX与最小值MIN创建一个MAX-MIN+1长度的数组.为什么创建这样长度的数组呢,因为只有创建了这样长度的数组...-桶排序算法思想: 大家第一眼看到这个算法的名字时相信大家的反应应该和我是一样的,桶排序?

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详解堆排序算法

//这里为什么填0呢 //因为我们第一次调整的时候从左到右，从下到上调整的； //交换时只是变动了堆顶元素和末尾元素...//这里为什么填0呢 //因为我们第一次调整的时候从左到右，从下到上调整的； //交换时只是变动了堆顶元素和末尾元素...//循环结束后，将i索引处的节点赋值为之前存的那个非叶子节点的值 arr[i] = notLeafNodeVal; } } 时间复杂度在建初始堆时，其复杂度为 ; 交换操作需...n-1 次; 重建堆的过程中近似为； 堆排序时间复杂度为。...稳定性 堆排序是不稳定的：比如：10，9，6，9；如图： ? 稳定性分析用图当堆顶元素10和末尾元素交换后，两个9的相对位置发生改变。

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【Java数据结构】优先级队列详解（二）

❤️❤️前言~ Hello, Hello~ 亲爱的朋友们，这里是E绵绵呀✍️✍️。如果你喜欢这篇文章，请别吝啬你的点赞❤️❤️和收藏。如果你对我的内容感兴趣，记得关注我以便不错过每一篇精彩。...当我们执行之前讲过的三种任意一种构造方法时，comparator都是null，所以在执行之后的操作必会执行类似的siftupComparable方法，该方法源码如下由此可知当我们priorityqueue...而当我们用自定义类比较时，因为如上源码用了compareTo去比较，该方法是comparable类的方法，如果该自定义类没有实施comparable接口，重写compareTo方法去比较该类，则会出现异常报错...堆的特性保证了插入元素时总是将当前最小的元素添加到队列顶部。遍历数组并插入优先队列：使用for循环遍历输入数组arr，将每个元素arr[i]添加到priorityQueue中。...我们通过堆这种数据结构去排序数组就叫堆排序。

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Algorithm

原因：2017年5月9日星期二说明：思想排序算法 为什么要学习O(n^2)的排序算法？...简单选择排序（直接选择排序;基本思想：数组分成有序区和无序区，初始时整个数组都是无序区，然后每次从无序区选一个最小的元素直接放到有序区的最后，重复这样的操作，直到整个数组变成有序区。...SortTestHelper源码地址插入排序我的理解：从数组的第二个元素开始，每个元素和前面的所有元素进行大小对比，只要比当前元素大就进行替换（小值前移）,缺点很明显，在for循环内进行比较的同时不停地...，前序数据依次和其对比，比它大的元素后移即可，最后的位置插入，这样可以避免大量使用swap赋值操作，改进效果很显著。...为什么要使用堆优先队列；动态数据；优先队列实现开销：堆的基本实现二叉堆(Binary Heap)：某个节点的值总是不大于父节点的值，并且是一颗完全二叉树（最大堆）（完全二叉树指：只有最下面的一层结点度能够小于

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这次用近万字的讲解带你干掉堆！

基本概念堆是一种特殊的树。只要满足以下两个条件就是一个堆。堆是一个完全二叉树。既然是完全二叉树，那么使用数组存储的方式将会很方便。堆中的每个节点的值都必须大于等于（或小于等于）其子节点的值。...是否原地 堆排序是原地排序算法，因为堆排序的过程中的两个步骤中都只需要极个别临时存储空间。 4.3. 堆排序总结在实际开发中，为什么快速排序要比堆排序性能要好？...然后，从删去单词的那个小文件中再取一个单词，将其放入数组。之后重复上述操作，直至 100 个文件的单词都被合并到最终的有序的大文件中。使用数组这种方式，每次取字典序最小的那个单词时都需要遍历整个数组。...求中位数其实就相当于求 50% 处的数据。比如，当求 90% 处的数据时。我们可以 90% 的数据保存在大顶堆中，10 % 的数据保存在小顶堆中。...我觉得是需要的，比如在查找 90% 的数据时，虽然我们都只需要取大顶堆的堆顶元素。但是，假如我们只维护一个大顶堆。

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十大经典排序算法详解(三)-堆排序,计数排序,桶排序,基数排序

最后如果大家觉得我的文章写得还可以或者觉得文章对你有帮助的话,可以选择关注我的公众号:萌萌哒的瓤瓤,或者你也可以帮忙给文章来个一键三连吧.你的支持对我真很有用. 1-堆排序 算法思想: 在介绍算法之前我们首先需要了解一下下面这些概念...因为每次重构成大根堆之后,根据大根堆的特性,每个节点的值一定大于左右孩子节点的值,所以很明显大根堆的根节点就是二叉树中值最大的值同时也就是数组中最大的值.所以重构成大根堆之后交换数组队头与队尾元素的操作就是在将最大的元素进行定位...,并且运行出来的结果也和我预期的一样,但是当我自己画图以后画到这张图的时候我就知道算法还是有BUG的,这个BUG就是每次构建大根堆的时候:我们的确能够在每次构建大根堆的时候将最大的元素挑选出来,但是,我们在挑选出当前最大的元素之后...相信经过我这样的讲解之后,大家一定能够更好的理解堆排序了. 复杂度分析: 理解完堆排序的基本思想之后,我们就需要来分析一下他的时间复杂度,空间复杂度....主要就是下面这几个步骤: 1.第一次遍历序列,找出序列中的最大值以及最小值,然后根据最大值MAX与最小值MIN创建一个MAX-MIN+1长度的数组.为什么创建这样长度的数组呢,因为只有创建了这样长度的数组

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【数据结构】堆（万字详解）

顺序存储顺序结构存储就是使用数组来存储，一般使用数组只适合表示完全二叉树，因为不是完全二叉树会有空间的浪费。而现实中使用中只有堆才会使用数组来存储，关于堆我们后面的章节会专门讲解。...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。 3.3 堆的实现 3.3.1 堆的向下调整算法现在我们给出一个数组，逻辑上看做一颗完全二叉树。...child = parent*2+1，当我们向下调整时，可以通过child++来选择与左右孩子中满足大小条件的替换，而当我们通过孩子找父亲的时候，不难发现parent = (child-1)/2,无论这个孩子是左还是右...} 3.3.3 建堆的时间复杂度当我们采用向下调整算法时，因为堆是完全二叉树，而满二叉树也是完全二叉树，此处为了简化使用满二叉树来证明(时间复杂度本来看的就是近似值，多几个节点不影响最终结果)：...，如果遍历到的元素大于这个堆顶的元素，就替换掉这个元素，并进行向下调整，一直这么进行下去，最终得到的就是这个数据中最大的前10个数，并且已经建成了小堆，如果需要排序的话，只需要加上一个排序即可。

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图解：基于二叉堆的堆排序是如何实现的？

堆排序分析通过前面的学习我们可以看到，如果构建一个二叉堆，最后每次从堆顶取出一个元素，那么最终取出元素就是有序的，不过如果要用来对数据按照从小到大排序，就不是构造小顶堆，而是大顶堆了，即堆顶元素大于等于其左右儿子节点...总结堆排序思路如下：以O(N)时间复杂度构建N个元素的二叉堆以O(logN)时间复杂度删除一个堆顶元素，N个元素时间复杂度为O（NlogN）由于删除一个堆顶元素时，就会空出一个位置，为了节省空间，...将删除的堆顶元素放到数组末尾当堆为空时，完成排序由于数组元素从下标0开始，因此每个位置必须利用好。...该数据构成的原始二叉树如下： ? 二叉树构建二叉堆为了能够使得数组所有元素满足堆的性质，即父节点大于等于儿子节点，我们需要从倒数第二层开始调整（为什么不是从最后一层？）。即调整8和10。...8 5 7 15 35 after sort:1 5 7 8 10 15 35 总结结合我们前面介绍的优先队列，我们很容易理解堆排序，不过需要注意的就是位置0必须使用上。

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