博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # _*_coding:utf-8_*_ import random def sift(li, low, high): # 堆的向下调整（大根堆） """ :param li: 列表 :param low: 堆的根节点位置
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # _*_coding:utf-8_*_ import heapq # q->queue 优先队列 import random li = list(range(10)) random.shuffle(li) print(l
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # _*_coding:utf-8_*_ # 比较排序 import random def sift(li, low, high): # 堆的向下调整（小根堆） i = low j = 2 * i + 1 tmp = li
与堆和堆排序相关的问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：与堆和堆排序相关的问题 CSDN：与堆和堆排序相关的问题 堆结构说明 堆结构就是用数组实现的完全二叉树结构，什么是完全二叉树？可以参考如下两篇博客： 使用二叉树的递归套路来解决的问题 快速求完全二叉树的节点个数 完全二叉树中如果每棵子树的最
前言 堆排序是一种高效的排序算法，基于二叉堆数据结构实现。它具有稳定性、时间复杂度为O(nlogn)和空间复杂度为O(1)的特点。 堆排序实现原理 构建最大堆：将待排序数组构建成一个最大堆，即满足父节点大于等于子节点的特性。 将堆顶元素与最后一个元素交换：将最大堆的堆顶元素与堆中的最后一个元素交换位
加强堆结构说明 作者：Grey 原文地址： 博客园：加强堆结构说明 CSDN：加强堆结构说明 关于堆和堆排序的说明 可以参考这篇博客：与堆和堆排序相关的问题 基础的堆结构可以实现数据入堆和出堆以后（即: 调用堆的 pop 和 push 方法），使用O(logN)的时间复杂度可以将堆调整好，如果使用的
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # -*- coding: utf-8 -*- import random def bucket_sort(li, n=100, max_num=10000): buckets = [[] for _ in range(n
堆和栈的定义 java把内存分成栈内存和堆内存。 （1）栈内存 在函数中定义的一些基本类型的变量和对象的引用变量都是在函数的栈内存中分配。 当在一段代码块中定义一个变量时，java就在栈中为这个变量分配内存空间，当超过变量的作用域后，java会自动释放掉为该变量分配的内存空间，该内存空间可以立刻被另
在.NET中，堆栈（stack）、托管堆（managed heap）、非托管堆（unmanaged heap）和垃圾回收机制配合使用来保证程序的正常运行。
排序是一个Java开发者，在日常开发过程中随处可见的开发内容，Java中有丰富的API可以调用使用。在Java语言中，作为集合工具类的排序方法，必定要做到通用、高效、实用这几点特征。主要探讨java中排序方法所使用的算法，以及那些是值得我们学习和借鉴的内容。文中如有理解和介绍的错误，一起学习，一起探讨，一起进步。
内存占用持续居高不下，频繁young gc且效果不佳，究竟出现了什么问题？young gc的时机？ 为何young gc后堆内存使用率仍然很高？又是什么原因导致内存占用高？本篇文章将深度解析其原因并提供一套为止可行的解决方案。
堆叠柱状图，是一种用来分解整体、比较各部分的图。与柱状图类似，堆叠柱状图常被用于比较不同类别的数值。而且，它的每一类数值内部，又被划分为多个子类别，这些子类别一般用不同的颜色来指代。 柱状图帮助我们观察“总量”，堆叠柱状图则可以同时反映“总量”与“结构”。也就是说，堆叠柱状图不仅可以反映总量是多少？
堆叠面积图和面积图都是用于展示数据随时间变化趋势的统计图表，但它们的特点有所不同。面积图的特点在于它能够直观地展示数量之间的关系，而且不需要标注数据点，可以轻松地观察数据的变化趋势。而堆叠面积图则更适合展示多个数据系列之间的变化趋势，它们一层层的堆叠起来，每个数据系列的起始点是上一个数据系列的结束点
大家好，我是蓝胖子，我一直相信编程是一门实践性的技术，其中算法也不例外，初学者可能往往对它可望而不可及，觉得很难，学了又忘，忘其实是由于没有真正搞懂算法的应用场景，所以我准备出一个系列，囊括我们在日常开发中常用的算法，并结合实际的应用场景，真正的感受算法的魅力。 今天我们就来看看堆这种数据结构。 源
对于堆溢出，有很多漏洞可以和它打配合，可以说是堆里面很常见的漏洞，常见的有off_by_null,House系列（后续学习到了会继续更新这个系列），unlink，等等。 今天来看一个，堆溢出修改指针，导致libc泄露以及通过指针来修改got表的题目。 题目连接我放下面了，对堆有兴趣的可以去看看✔
归并排序的时间复杂度O（nlogn），空间复杂度为O（n） 首先我们先假设有两个有序数组，我们去进行一次归并 用代码实现 def merge(li: list, start: int, mid: int, end: int) : res=[] j = mid +1 while start <= mi
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 希尔排序：时间复杂度与选取的gap序列有关 计数排序: 时间复杂度:O(n) 桶排序: 时间复杂度:O(n+k) 最坏时间复杂度:O(n²k) 空间复杂度:O(nk) 基数排序: 时间复杂度:O(kn) 空间复杂度:O(k
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # _*_coding:utf-8_*_ def select_sort_simple(li): li_new = [] for i in range(len(li)): min_val = min(li) li_new.
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # _*_coding:utf-8_*_ def select_sort(li): for i in range(len(li)-1): # i是第几趟 min_loc = i for j in range(i+1, le
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # _*_coding:utf-8_*_ def partition(li, left, right): tmp = li[left] while left < right: while left < right and
