堆排序是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。因此，学习堆排序之前，有必要了解堆！我们知道，堆分为"最大堆"和"最小堆"。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。

#define MAXSIZE 20 //顺序表的最大长度。ElemType *r; //存储空间的基地址。{

在我之前的文章中：《高效排序之——堆排序，归并排序、快速排序》中初步介绍了堆排序的过程，但是认真的说，自己并没有叙述的十分清楚，这篇博客，我将持续更新，表明堆排序的一个过程和核心思想。堆排序的算法性能如何？如果把该数组看成队列结构，那么优先出队列的则是元素

堆排序利用堆的特点, 最大堆要求节点的元素都要不小于其孩子，最小堆要求节点元素都不大于其左右孩子,那么处于最大堆的根节点的元素一定是这个堆中的最大值，每次把堆顶元素放置在二叉树的尾部，然后重新建堆这样循环处理，最终就能完成排序。heapify函数实现了一个

只有2G内存的pc机，在一个存有10G个整数的文件，从中找到中位数，写一个算法。最大堆求前n小，最小堆求前n大。

我理解的数据结构（七）—— 堆和优先队列一、堆1.堆的基础。完全二叉树是效率很高的数据结构，完全二叉树是由满二叉树而引出来的。对于深度为K的，有n个结点的二叉树，当且仅当其每一个结点都与深度为K的满二叉树中编号从1至n的结点一一对应时称之为完全二叉树。这里

内存多占1G左右，CPU利用率没有明显变化，但随着CMS收集抖动，最高达40%，CPUload平均高出1.0左右。几乎0停顿，相比于之前每隔5分钟应用停顿3-4s，调优后的应用几乎没有停顿时间，每次”stoptheworld”由youngGC引起，最高也不

在N个元素中选出前M个元素，例如在1000000个元素中选出前100名这类问题，排序的时间复杂度为O，而优先队列为O。入队出队普通数组OO顺序数组OO堆OO2. 堆的基本实现经典实现 ： 二叉堆特点：。堆中某个节点的值总是不大于父节点的值(最大堆)堆总是一

JVM有一片它自己管理的内存空间。对象存活（或消亡）所在的那部分空间就叫做堆空间。对象在堆空间中创建，又由JVM垃圾收集器在不同的时机围绕着堆空间对其进行迁移。例如，当对堆进行碎片整理时，便需要移动对象。一个死去的对象也就是应用程序再也不能访问的对象。JV

impl Heap { //父节点索引 fn parent -> usize { i / 2 } //左子节点索引 fn left -> usize { 2 * i } //右子节点索引 fn right ->

所以很多时候考虑的东西不是很全面能请各位看到博文的大牛们指正。还是为了能够打牢基础。说一下自己的看法，对于已经的玩烂的算法因该怎么学。首先最重要的还是了解算法的基本模型和算法思想，我觉得这是非常重要的。编程最大的魅力在于每个人都有每个人的套路。然后去思考自

TopK问题,即寻找最大的K个数,这个问题非常常见,比如从1千万搜索记录中找出最热门的10个关键词.方法一:先排序,然后截取前k个数.时间复杂度：O+O=O。这种方式比较简单粗暴，提一下便是。这个方法的理解也十分简单，至于容器的选择，很多人第一反应便是最大

class MaxHeap{ public: int heapSize; int * heap; public: MaxHeap(); MaxHeap; virtual ~MaxHeap();MaxHeap::MaxHea

堆就是为了实现优先队列而设计的一种数据结构，它是通过构造二叉堆实现。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。二叉堆还常用于排序(堆排序)。显然它是一个抽象类，最大堆和最小堆就是继承它实现的。最大堆和最小堆并没有额外的方法SplH

由于Java虚拟机和应用服务器掩盖了操作系统和硬件的特性，所以在设计软件系统时，架构工程师更应该深刻理解整个操作环境。接下来，架构工程师可继续寻找不明显的原因，例如算法的累积影响和不必要的开销。现在市场上的各个J2EE应用服务器有很多配置项目。最大大小应小

所谓堆，它是一个数组，也能够被看成一个近似的全然二叉树。树上每一个结点相应数组的一个元素。本文主要介绍最大堆，最小堆类似。如此反复，直到交换了R[0]和R[1]为止。根据初始数组去构造初始堆。每次交换第一个和最后一个元素，输出最后一个元素（最大值），然后把