一、堆排序介绍 来源百度百科： 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。可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素。堆分为大根堆和小根堆，是完全二叉树。 前面我已经有二叉树入门的文章了，当时讲解的是二叉查找树，那上面所说的完全二叉树是怎么样的一种二叉树呢？？还有满二叉树又是怎么的一种二叉树呢？？甚至还有完满二叉树？？ 完全二叉树： 除了最后一层之外的其他每一层都被完全填充，并且所有结点都保持向左对齐。 满二叉树：除了叶子结点之外的每一个结点都有两个孩
二叉树的链式存储结构是指，用链表来表示一棵二叉树，即用链来指示元素的逻辑关系。 通常的方法是链表中每个结点由三个域组成，数据域和左右指针域，左右指针分别用来给出该结点左孩子和右孩子所在的链结点的存储地址 。链式结构又分为二叉链和三叉链，当前我们学习中一般都是二叉链，后面学到高阶数据结构如红黑树等会用到三叉链。
节点的度：一个节点含有的子树的个数称为该节点的度； 如上图：A的为6 叶节点或终端节点：度为0的节点称为叶节点； 如上图：B、C、H、I...等节点为叶节点 非终端节点或分支节点：度不为0的节点； 如上图：D、E、F、G...等节点为分支节点 双亲节点或父节点：若一个节点含有子节点，则这个节点称为其子节点的父节点； 如上图：A是B的父节点 孩子节点或子节点：一个节点含有的子树的根节点称为该节点的子节点； 如上图：B是A的孩子节点 兄弟节点：具有相同父节点的节点互称为兄弟节点； 如上图：B、C是兄弟节点 树的度：一棵树中，最大的节点的度称为树的度； 如上图：树的度为6 节点的层次：从根开始定义起，根为第1层，根的子节点为第2层，以此类推； 树的高度或深度：树中节点的最大层次； 如上图：树的高度为4 堂兄弟节点：双亲在同一层的节点互为堂兄弟；如上图：H、I互为兄弟节点 节点的祖先：从根到该节点所经分支上的所有节点；如上图：A是所有节点的祖先 子孙：以某节点为根的子树中任一节点都称为该节点的子孙。如上图：所有节点都是A的子孙 森林：由m（m>0）棵互不相交的树的集合称为森林；
树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。 有一个特殊的结点，称为根结点，根节点没有前驱结点 除根节点外，其余结点被分成M(M>0)个互不相交的集合T1、T2、……、Tm，其中每一个集合Ti(1<= i<= m)又是一棵结构与树类似的子树。每棵子树的根结点有且只有一个前驱，可以有0个或多个后继 因此，树是递归定义的。
树的概念：树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的
除根结点之外每个结点有且只有一个前驱（父结点） 每个结点都可以由多个后驱（子结点） 树是==递归==定义的，包含和自身形态相似的子结构，每棵树都可以分为根和子树，每棵树都是由根和n棵子树构成的（n>=0） 递归就是当前问题和子问题（建议百度） 注意：树形结构中子树不能有交集，否则会结点会不只有一个父结点
节点的度：一个节点含有的子树的个数。 叶子节点/终端节点：度为0的节点。 分支节点/非终端节点：度不为0的节点。 父节点/双亲节点：含有至少一个子节点的节点。 子节点：一个节点含有的子树的根节点，称为该节点的子节点。 兄弟节点：具有相同父节点的节点，互称为兄弟节点。 树的度：一棵树中最大节点的度。 节点的层次：从跟开始定义，根为第1层，根的子节点为第二层，…，以此类推。 数的高度或深度：树中节点的最大层次。 堂兄弟节点：父节点在同一层的节点。 节点的祖先：从根到该节点所经分支上的所有节点。 子孙：以某一节点为根节点的子树中所有节点都是该节点的子孙。 森林：一颗及一颗以上的树组成的集合。
先使用向下调整的方式建一个大堆，然后再写一个循环，当end=0时结束循环，每次进入循环先交换首尾数据，然后从头开始进行向下调整，每次end--。
完全二叉树是指除了最后一层其它层都达到最大节点数，且最后一层节点都靠左排列。比如，下面这颗树：
树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。 有一个特殊的结点，称为根结点，根节点没有前驱结点。除根节点外，其余结点被分成M(M>0)个互不相交的集合T1、T2、……、Tm，其中每一个集合Ti(1<= i <= m)又是一棵结构与树类似的子树。每棵子树的根结点有且只有一个前驱，可以有0个或多个后继。因此，树是递归定义的。
如果一棵二叉树所有分支都存在左右子节点，且所有的叶子节点都在同一层，则成这棵树为满二叉树。
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。
树是一种非线性的数据结构，它是一种由有限个结点组成的具有层状结构的集合，把它叫做树是因为它看起来像一颗倒挂起来的树，叶子朝下，根root朝上。
https://blog.csdn.net/weixin_72357342/article/details/134908529?spm=1001.2014.3001.5502
这里我们介绍一种特殊的二叉树：二叉查找树（binary search tree） 。光看名字就可以知道，这种二叉树的主要作用就是进行查找 操作。
文章目录 5.4.1 方式 5.4.2 由先根和中根遍历序列建二叉树 5.4.3 由后根和中根遍历序列建二叉树 5.4.4 由标明空子树的先根遍历建立二叉树 5.4.5 由完全二叉树的顺序存储结构建立二叉链式存储结构 5.5 哈夫曼树及哈夫曼编码 5.5.1 基本概念 5.5.2 最优二叉树 5.5.3 构建哈夫曼树 5.5.4 哈夫曼编码 5.5.5 哈夫曼编码类 5.4.1 方式 四种方式可以建立二叉树 由先根和中根遍历序列建二叉树 由后根和中根遍历序列建二叉树 由标明空子树的先根遍
树是一种非线性的数据结构，它是由n(n >= 0)个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，叶朝下。
树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因 为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的
数据结构是组织数据的方式，例如树，但是要注意数据结构有两种形式：逻辑结构和存储结构，这两种结构在表示一种数据结构的时候不一定完全相同的，逻辑结构是我们分析数据结构和算法的主要形式，而存储结构则是数据结构在内存中的存储形式。
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。现实中我们通常把堆(一种二叉树)使用顺序结构的数组来存储，需要注意的是这里的堆和操作系统虚拟进程地址空间中的堆是两回事，一个是数据结构，一个是操作系统中管理内存的一块区域分段。
堆排序：堆排序的思想比较难理解，首先将数据看成是一个二叉树，对数据进行二叉树的建立（建堆），这个过程也是排序的过程，将最小或最大的值排到根节点上，如果采用最大值，则称为最大堆，反之，称为最小堆 例如：有一个数组为[8,1,4,2,3],将他变为二叉树为：
一、堆 1.概念 堆的物理结构(我们能看到的)是一个数组 堆的逻辑结构(我们想象出来的)是一个完全二叉树 📷 2.特性 1.结构性：用数组表示完全二叉树 2.有序性: 任一结点的关键字是其子树所有结点的最大值(最小值) 而拥有最大值在顶叫做 大堆 拥有最小值在顶叫做 小堆 3. 父子结点 因为都是由数组表示的完全二叉树 而数组对应下标 左孩子下标 =父亲节点下标*2+1 右孩子下标 =父亲节点下标*2+2 📷 二、向下调整算法 1.概念 向下调整算法 以小堆为例， 当满足左子树与右子树都
在个人的专栏中，其他排序陆陆续续都已经写了，而堆排序迟迟没有写，趁着国庆假期的尾声，把堆排序也写一写。
down_heapify() https://afteracademy.com/blog/operations-on-heaps book上用法
二叉树在树结构的应用中起着非常重要的作用，因为二叉树有许多良好的性质和简单的物理表示，而任何树都可以与二叉树相互转换，这样就解决了树的存储结构及其运算中存在的复杂性。
堆(Heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构，是最高效的优先级队列。堆通常是一个可以被看作一棵完全二叉树的数组对象。
这是 LeetCode 上的「863. 二叉树中所有距离为 K 的结点」，难度为「中等」。
树有很多种表示方式，如：双亲表示法，孩子表示法、孩子兄弟表示法等等。这里简单了解其中最常用的孩子兄弟表示法。
堆排序也是常见的一种排序算法，在生产中有很广泛的应用，比如优先级队列，TopK问题，生产中的TP99指标等。最近碰到了几个TopK问题，是如何用堆来解决的呢？比如：
完全二叉树比较适合用数组来存储。用数组来存储完全二叉树是非常节省存储空间的。因为我们不需要存储左右子节点的指针，单纯地通过数组的下标，就可以找到一个节点的左右子节点和父节点。
输入数据有多组，第一行是一个整数t (t<1000)，代表有t组测试数据。每组包括两个长度小于50 的字符串，第一个字符串表示二叉树的先序遍历序列，第二个字符串表示二叉树的中序遍历序列。
如果数据量比较少，是否使用索引对结果的影响并不大，比如数据不超过 1000 行，那么可以不建索引。
二叉树的遍历一般有先序遍历、中序遍历和后序遍历，这三种遍历比较简单。今天我们讲二叉树的另一种遍历方式，层次遍历。即按照层次进行遍历。如图1所示：
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。现实中我们通常把堆 ( 一种二叉树 ) 使用顺序结构的数组来存储，需要注意的是这里的堆和操作系统 虚拟进程地址空间中的堆是两回事，一个是数据结构，一个是操作系统中管理内存的一块区域分段。
如果有一个数字集合，并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，且在逻辑结构（即二叉树）中，如果每个父亲节点都大于它的孩子节点那么此堆可以称为大堆；那么如果每个父亲节点都小于它的孩子节点那么此堆可以称为小堆。 堆的性质：
5.3 二叉树的前序遍历 144. 二叉树的前序遍历 - 力扣（LeetCode）
树是一种非线性的数据结构，它是由n个有限节点组成一个具有层次关系的集合，因为根据它所画出的抽象图看起来像一棵倒挂着的树，它的根朝上，树叶朝下
Heapsort类似于 选择排序我们反复选择最大的项目并将其移动到列表的末尾。主要的区别在于，我们不是扫描整个列表来查找最大的项目，而是将列表转换为最大堆（父节点的值总是大于子节点，反之最小堆）以加快速度。
把所有的元素按照完全二叉树的形式储存在一维数组中，如果该二叉树满足父节点小于等于子节点，叫做小堆；如果该二叉树满足父节点大于等于子节点，叫做大堆。
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
中序遍历是指中序遍历根结点的左子树，然后访问根结点，在中序遍历右子树（左子树为空或者已经遍历才能访问根）
选择排序可以用扑克牌理解，眼睛看一遍所有牌，选择最小的放在最左边。然后略过刚才排完的那张，继续进行至扑克牌有序。这样一次一次的挑选，思路很顺畅。总结为： 每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完 。
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堆这种数据结构应用场景很多，最经典的莫过于堆排序。堆排序（Heap Sort）是一种原地的、时间复杂度为O(nlogn)的排序算法。我们今天就来分析一下堆排序。
堆排序是选择排序的一种，它的时间复杂度为 O(N*logN)，空间复杂度为 O(1)。
官方概念：二叉树是n(n≥0)个元素的有限集合，该集合或者为空，或者由一个根及两棵互不相交的左子树和右子树组成，其中左子树和右子树也均为二叉树。二叉树的任一结点都有两棵子树（它们中的任何一个都可以是空子树），并且这两棵子树之间有次序关系，交换位置就成为一棵不同的二叉树。
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