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introduction, computational complexity.
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2023-08-20 14:51:39 +08:00
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commit 2626de8d0b
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@@ -12,7 +12,7 @@
有趣的是,存在一种更高效的建堆方法,其时间复杂度可以达到 $O(n)$ 。我们先将列表所有元素原封不动添加到堆中,然后倒序遍历该堆,依次对每个节点执行“从顶至底堆化”。
请注意,因为叶节点没有子节点,所以无堆化。在代码实现中,我们从最后一个节点的父节点开始进行堆化。
请注意,因为叶节点没有子节点,所以无堆化。在代码实现中,我们从最后一个节点的父节点开始进行堆化。
=== "Java"

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@@ -526,7 +526,7 @@
给定元素 `val` ,我们首先将其添加到堆底。添加之后,由于 val 可能大于堆中其他元素,堆的成立条件可能已被破坏。因此,**需要修复从插入节点到根节点的路径上的各个节点**,这个操作被称为「堆化 Heapify」。
考虑从入堆节点开始,**从底至顶执行堆化**。具体来说,我们比较插入节点与其父节点的值,如果插入节点更大,则将它们交换。然后继续执行此操作,从底至顶修复堆中的各个节点,直至越过根节点或遇到无交换的节点时结束。
考虑从入堆节点开始,**从底至顶执行堆化**。具体来说,我们比较插入节点与其父节点的值,如果插入节点更大,则将它们交换。然后继续执行此操作,从底至顶修复堆中的各个节点,直至越过根节点或遇到无交换的节点时结束。
=== "<1>"
![元素入堆步骤](heap.assets/heap_push_step1.png)
@@ -661,7 +661,7 @@
2. 交换完成后,将堆底从列表中删除(注意,由于已经交换,实际上删除的是原来的堆顶元素)。
3. 从根节点开始,**从顶至底执行堆化**。
顾名思义,**从顶至底堆化的操作方向与从底至顶堆化相反**,我们将根节点的值与其两个子节点的值进行比较,将最大的子节点与根节点交换;然后循环执行此操作,直到越过叶节点或遇到无交换的节点时结束。
顾名思义,**从顶至底堆化的操作方向与从底至顶堆化相反**,我们将根节点的值与其两个子节点的值进行比较,将最大的子节点与根节点交换;然后循环执行此操作,直到越过叶节点或遇到无交换的节点时结束。
=== "<1>"
![堆顶元素出堆步骤](heap.assets/heap_pop_step1.png)