謝謝這兩位博主，兩位博主寫的很好，我看了很久，自己總結的記錄如下。
堆 堆排序 優先佇列 **詳解（golang實現）
最大堆，最小堆實現
我們經常需要從一組物件中查詢前n大值或小值。當然我們可以每次都先排序，然後再進行查詢，但是這種做法效率很低。那麼有沒有一種特殊的資料結構，可以高效率的實現我們的需求呢，答案就是堆(heap)。delete的複雜度為o(1)，insert不大於樹的高度。
堆的最小值或最大值在根節點上，所以可以快速找到最大值或最小值。
堆是一棵完全二叉樹，所以我們可以用順序結構來儲存它，用乙個陣列表示，不需要指標，所以效率更高。
當用陣列表示時，陣列中任一位置i上的元素，其左兒子（如果存在）在位置2i上，右兒子（如果存在）在位置(2i + 1)上，其父節點在位置(i/2)上。
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堆實現**（我是小白，求指導）
package heap
import
("fmt"
"math"
)//二叉堆是一種特殊的堆，它滿足兩個性質：結構性和堆序性
//結構性：二叉堆是一顆完全二叉樹，完全二叉樹可以用乙個陣列表示，不需要指標，所以效率更高。
//堆序性質：堆的最小值或最大值在根節點上，所以可以快速找到最大值或最小值。
//當用陣列表示時，陣列中任一位置i上的元素，其左兒子在位置2i上，右兒子在位置(2i+ 1)上，其父節點在位置(i/2)上。
type inte***ce inte***ce
//define maxheap
type maxheap struct
// new a heap
func
newheap()
*maxheap }}
// implementing methods
func
(heap *maxheap)
len(i, j int
)int
func
(heap *maxheap)
swap
(i, j int
)func
(heap *maxheap)
bigger
(i, j int
)bool
func
(heap *maxheap)
insert
(value int)}
func
(heap *maxheap)
delete()
heap.element[1]
= heap.element[
len(heap.element)-1
] heap.element = heap.element[
:len
(heap.element)-1
] i :=
1//assuming
maxpos := i
// if 2i and 2i + 1 exist , find maxpos of (heap.element[i], heap.element[2i], heap.element[2i+1])
// and swap(i, maxpos)
forif
2*i <=
len(heap.element)-1
&& heap.element[maxpos]
< heap.element[
2*i]
//判斷是否進行交換
資料結構 堆的實現
普通的模板引數 template struct less template struct greater template 預設為小堆 class heap heap const t array,size t size int root heap.size 2 1 for root 0 root s...
（資料結構）堆的實現
堆總是一棵完全二叉樹 且 最大堆總滿足，堆中父節點的值總是大於等於其左右子節點的值 最小堆總滿足，堆中父節點的值總是小於等於其左右子節點的值。1.資料儲存 如下圖所示，如果自頂向下，自左向右依次將完全二叉樹中的每個節點標上序號 注 此處從1開始 並使用陣列儲存 注 陣列中下標0對應的位置未放置元素 ...
資料結構 堆（python實現）
資料結構 堆 python實現 用list來儲存堆元素，表尾端加入元素，首段作為堆頂 借鑑裘老師資料結構與演算法的書加上自己的理解 堆 就是乙個完全二叉樹 class heap object def init self,elist self.elems list elist if elist sel...