記事の紹介：ヒープ ソートは、ヒープのデータ構造を使用して設計されたソート アルゴリズムです。ヒープ ソートは選択ソートです。最悪、最良、平均時間計算量はすべて O(nlogn) です。不安定なソートでもあります。

2019-06-03 コメント 0  2241

記事の紹介：最初に初期ヒープを構築し、次にヒープをソートし、ヒープの最上位要素を最後の要素と交換し、次にヒープを取得した後にヒープの最上位要素を最後の要素と交換します。各交換の結果は、順序付けされていない場合は -1 になります。領域と、順序付けされた領域の +1。このプロセスは、順序付けされた領域の長さが n-1 になるまで繰り返され、ソートが完了します。

2019-06-12 コメント 0  5189

記事の紹介：Java でのヒープ ソートのガイド。ここでは、Java でのヒープ ソートの概要と、昇順と降順によるソート アルゴリズムについて説明します。

2024-08-30 コメント 0  494

記事の紹介：ヒープ ソートは、バイナリ ヒープ データ構造に基づく一般的な並べ替えアルゴリズムです。その時間計算量は O(nlogn) であり、大規模なデータの並べ替え問題の処理に使用できます。この記事では、golang でのヒープソートの実装を紹介します。 1. ヒープソートの概要 ヒープは完全なバイナリツリーであり、各ノードは、親ノードの値がその子ノードの値以上 (または以下) であることを満たします。これは、と呼ばれます。大きなルート ヒープ (または小さなルート ヒープ)。ヒープソートは、ヒープの特性を利用してソート対象の要素をヒープに整理し、ヒープが完全に整うまでヒープの先頭の要素を 1 つずつ削除します。

2023-05-15 コメント 0  862

記事の紹介：ヒープ ソートは、順序付けされていないシーケンスから最大ヒープを生成し、ヒープの先頭要素を最後の要素と交換し、残りの要素で最大ヒープを生成し、その後要素を順番に交換して最大ヒープを生成するソートの一種です。 。

2020-06-29 コメント 0  10842

記事の紹介：ヒープソートとは、積み重ねられたツリー (ヒープ) のようなデータ構造を使用して設計されたソート アルゴリズムを指し、選択ソートの一種です。配列の特性を利用して、指定したインデックスにある要素をすばやく見つけることができます。ヒープは、大きなルート ヒープと小さなルート ヒープに分割され、完全なバイナリ ツリーになります。大規模なルート ヒープの要件は、各ノードの値がその親ノードの値以下、つまり A[PARENT[i]] >= A[i] であることです。配列の非降順ソートでは、大きなルート ヒープを使用する必要があります。これは、大きなルート ヒープの要件に従って、最大値がヒープの先頭になければならないためです。

2018-03-29 コメント 0  2011

記事の紹介：ヒープ ソート - ヒープ ソートは、バイナリ ツリー データ構造を使用して数値のリストを昇順または降順に並べ替える、比較ベースのアルゴリズムです。ルートが最小の要素であるヒープ ソートによってヒープ データ構造を作成し、ルートを削除してルート位置にリスト内で 2 番目に小さい番号を与えて再度ソートします。最小ヒープ - 最小ヒープは、親ノードが常に子ノードより小さいデータ構造であるため、ルート ノードはすべての要素の中で最小の要素になります。問題ステートメント整数の配列が与えられました。 min-heap を使用して降順に並べ替えます。例 1入力:[2,5,1,7,0]出力:[7,5,2,1,0]例 2入力:[55,1,23,10,1]出力:[55,23,10, 1,1

2023-08-29 コメント 0  635

記事の紹介：この記事でわかることは、Java におけるヒープ ソートとは何なのかということです。ヒープソートの紹介。困っている友人は参考にしていただければ幸いです。

2018-10-22 コメント 0  3165

記事の紹介：以下のエディターは、比較ソートとヒープ ソートに関する古い決まり文句を示します。編集者はこれがとても良いものだと思ったので、皆さんの参考として今から共有します。編集者をフォローして見てみましょう。

2017-06-22 コメント 0  2266

記事の紹介：この記事では、主に PHP ソート アルゴリズムである Heap Sort を紹介し、Heap Sort の原理、実装方法、および関連する使用上の注意事項を例の形式で詳細に分析します。必要な場合は、以下を参照してください。

2018-04-21 コメント 0  2091

記事の紹介：Java を使用してヒープ ソート アルゴリズムを実装する方法 ヒープ ソートは、ヒープ データ構造に基づくソート アルゴリズムであり、ソートにヒープのプロパティを利用します。ヒープ ソートは、ヒープの構築とソートという 2 つの主なステップに分かれています。ヒープの構築: まず、ソートする配列に基づいて、大きなルート ヒープまたは小さなルート ヒープを構築する必要があります。昇順ソートの場合は大きなルート ヒープを構築する必要があり、降順ソートの場合は小さなルート ヒープを構築する必要があります。大規模なルート ヒープの特性は、ノードの値がその子ノードの値以上であることです。小さなルート ヒープのプロパティは次のとおりです: ノードの値がその子ノードの値以下である

2023-09-19 コメント 0  1405

記事の紹介：この記事では JavaScript でのヒープ ソートについて説明します。JavaScript でのヒープ ソートについて知らない場合、または JavaScript でのヒープ ソートに興味がある場合は、この記事を見てみましょう。早速、本題に入りましょう。バー

2018-03-14 コメント 0  2090

記事の紹介：C++ でヒープ ソート アルゴリズムを使用する方法 ヒープ ソートは、ソートにヒープのプロパティを使用する、一般的に使用されるソート アルゴリズムです。ヒープ ソートは、ヒープの構築とソートの 2 つのステップに分かれています。この記事では、C++ 言語を使用してヒープ ソート アルゴリズムを実装する方法を学び、具体的なコード例を示します。ヒープの定義とプロパティ ヒープは完全なバイナリ ツリーであり、最大ヒープと最小ヒープの 2 つのタイプに分類できます。最大ヒープ内の任意のノードの値はその子ノードの値以上であり、最小ヒープ内の任意のノードの値はその子ノードの値以下です。ヒープソートアルゴリズムでは、

2023-09-19 コメント 0  1012

記事の紹介：C# を使用してヒープ ソート アルゴリズムを作成する方法 HeapSort は完全なバイナリ ヒープに基づくソート アルゴリズムであり、その時間計算量は O(nlogn) です。この記事では、C# を使用してヒープ ソート アルゴリズムを作成し、詳細なコード例を示します。ヒープの構築 ヒープ ソート アルゴリズムでは、まず最大ヒープ (または最小ヒープ) を構築する必要があります。最大ヒープの特性は、親ノードの値がその子ノードの値以上であるのに対し、最小ヒープの場合はその逆です。最大ヒープを構築するには、配列を使用してヒープを表すことができます。ヒープノード

2023-09-19 コメント 0  1384

記事の紹介：Pythonを使用してヒープソートアルゴリズムを実装するにはどうすればよいですか?ヒープ ソートは、完全なバイナリ ツリーのプロパティを利用する、バイナリ ヒープ ベースのソート アルゴリズムです。ヒープは、最大ヒープと最小ヒープの 2 つのタイプに分類できます。最大ヒープでは、親ノードの値がその子ノードの値以上である必要があり、最小ヒープでは、親ノードの値が必要です。はその子ノードの値以下です。ヒープソートアルゴリズムでは最大ヒープを使用します。 Python を使用してヒープ ソートを実装するための具体的な手順とコード例を次に示します: ステップ 1: 最大ヒープを構築する. 最大ヒープを構築するプロセスでは、ヒープを調整する必要があります。

2023-09-19 コメント 0  946

記事の紹介：ヒープ ソートは不安定です。平たく言えば、ソート アルゴリズムの安定性とは、ソート前の 2 つの等しい数値の前後の位置の順序が、ヒープ ソートの前後の位置の順序と同じであることを保証できることを意味します。仕分け後は2つ。

2020-04-22 コメント 0  18838