二叉堆造句

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最大堆是二叉堆的两种形式之一。
二叉堆一般用数组来表示。
通常我们所说的堆的数据结构，是指二叉堆。
但是左边的不一定比右边的大，因为二叉堆不比较左右子树。
②以上讨论的堆实际上是二叉堆(Binary Heap)，类似地可定义k叉堆。
//二叉堆的父子索引总是以2倍的形式递增、堆左边索引是2的n次方。
幸运的是，二叉堆可以用一个简单的一维数组来存储，如下图所示。
二叉堆是一种特殊的堆，二叉堆是完全二元树或者是近似完全二元树。
二叉堆满足堆特性：父结点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值。
二叉堆有小根堆，大根堆，大根堆最大的元素在顶部，所有元素按索引排序。
用二叉堆造句挺难的，這是一个万能造句的方法
同时需要将一个二叉堆或者斐波纳契堆用作优先队列来寻找最小的顶点(Extract-Min)。
同时需要将一个二叉堆或者斐波纳契堆用作优先队列来寻找最小的顶点（Extract-Min）。
可以看出，使用二叉堆只需很少的几步就可以完成排序，很大程度上提高了寻路速度。
和添加元素完全一样的“向上冒”过程，只是要注意被修改的元素在二叉堆中的位置。
在二叉堆上可以进行插入节点、删除节点、取出值最小的节点、减小节点的值等基本操作。
但是这里要注意的是Treap和二叉堆有一点不同，就是二叉堆必须是完全二叉树，而Treap可以并不一定是。
当用到二叉堆的时候，算法所需的时间为O((m+n)log n)，斐波纳契堆能稍微提高一些性能，让算法运行时间达到O(m+n log n)。
下面是数组实现的二叉堆，其中MAX_SIZE是数组的最大长度；ElementType是其中元素的类型；Priority(x:ElementType)是一个函数，返回值是元素x的优先级，当然也可以用一个Priority数组来保存每个元素的优先级(在这个打字员问题中就应该用一个数组来保存每个元素的优先级，在这个问题中优先级就是从初始密码转换到该密码所需的操作的数目)。