做做基础堆找找手感，本学习笔记只是对ctfwiki拾人牙慧的复述与个人理解补充。如有错漏，敬请斧正

java堆是什么？

我有apache-tomcat作为我的web服务器. 我想检查一下 linux为jvm分配的堆大小. 也从哪里,我可以修改它. 您可以使用JConsole轻松检查堆大小内存分配,如果您在系统上正确设置了jre / jdk的路径,则应该可以从任何位置使用命令jconsole启动它. 要管理堆内存分配,可以在这里查看：http://javahowto.blogspot.com/2006/06/6-co

我有点困惑,如何在 linux上的glibc将其内存分配给各种程序.这些是几个问题： >它是从公共堆分配的(即是否存在公共堆 在linux中的所有进程中)或者是否有一个堆分配 对于系统中的每个进程. >还假设我是在编译一个静态库,它最终静态链接到主进程,它将如何获取其内存？它是否已经与其他堆链接(因为我们已经编译它)或者将从主进程的堆中获取其内存. > libc意义上没有公共堆 – 这会违反进程保

作者和出处：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu ，这女孩写得文章不错，大家可以去看一下，受益匪浅。 排序算法 排序是非常常用，非常基本的算法。排序的方法有很多，比如插入排序、选择排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序。 本次试验重点实现：希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序 插入排序 简单说就是每次选未排序的队列中最小的条目插入到已排序队列的最后： 选择排序 选择

// 二叉堆 void up( int i ) { int dad = i >> 1, data = heap[i]; while( dad != 0 && heap[dad] > data ) { heap[i] = heap[dad]; i = dad; dad = i >> 1; } heap[i] =

1. 堆的定义： 堆(Heap) - 也叫做优先队列(Priority Queue)；二叉堆是一个完全二叉树或近似完全二叉树。满足如下的两个属性: 1 父节点的键值总是大于或等于(小于或等于)它的任意一个子节点的键值(顺序性)； 2 堆总是一个完全二叉树； 将根节点最大的堆叫做最大堆；根节点最小的堆叫做最小堆； 2. 堆的存储： 可以采用数组来表示堆；我们使用下标1作为数组的开始；声明数组X[n

1. 概述 1.1 性质 堆是一种完全二叉树(complete binary tree)；若其高度为h，则1~h-1层都是满的。下图[1]给出了完全二叉树、非完全二叉树： 从左至右从上至下，从1开始给节点编号。作为完全二叉树，堆满足： (a)节点i的父节点编号为i/2 (b)节点i的左右孩子节点编号分别为2*i， 2*i+1 为了便于操作，用数组作为堆的存储结构。 堆还满足：每一个父节点的关键值均

二叉堆（也叫堆）是一个部分排序的二叉树，其排序规则体现在它的堆序性质上：最大堆和最小堆，最大堆就是其对于任一节点，每个节点的键值都大于等于它的孩子节点，所以根节点键值最大。最小堆则相反。 堆是一棵完全二叉树，具备完全二叉树的性质，可以用一个数组表示而不需要指针，在起始位置为 0 的数组中任一位置 i 上的元素，其左儿子在位置 2*1+1 上，右儿子在左儿子的后面邻近位置上，它的父节点则在位置 (i

 给定一个整形数组a[]={16,7,3,20,17,8}，对其进行堆排序。     首先根据该数组元素构建一个完全二叉树，得到 然后需要构造初始堆，则从最后一个非叶节点开始调整，调整过程如下： 然后20再与最后一个元素3交换位置,分离出20,得到了以3为根的一个新堆,再进行堆排序.依次分离出所有元素. 源码如下： void heapAdjust(int a[], int s, int m) {

堆 优先队列：特殊的”队列”，取出元素的顺序是依照元素的优先权(关键字)大小，而不是元素进入队列的先后顺序 堆是优先队列的完全二叉树表示。 堆的两个特性： ①结构性：用数组表示的完全二叉树 ②有序性：任意结点的关键字是其子树所有结点的最大值，叫最大堆(或最小值，叫最小堆)(注意从根结点到任意结点路径上结点序列的有序性) 下面举一个最大堆的例子。 /** 最大堆的操作 */ typedef stru

1.优先队列有两项基本操作：插入（insert）和删除最小项（deleteMin），后者的工作是找出、返回和删除优先队列中最小的元素。而insert操作则等价于enqueue（入队），deleteMin则等价于dequeue（出队）。补充：C++提供2个版本的deleteMin，一个删除最小项，另一个在删除最小项的同时在通过引用传递的对象中存储所删除的值。 2.优先队列的类接口 template

     本节研究堆heap 、Trie树、位图Bitmap的实现； 堆 说明几点 （1）堆分为大根堆和小根堆；大根堆的根为最大值，每一个节点的值都不小于其孩子的值； （2）可以利用大根堆实现升序排序；主要是利用大根堆的头和需要排序的最后一个数字交换的思想； （3）使用大根堆实现最大优先级队列，类似stl中queue的操作，只是对于元素在队列中的元素优先级是不一样的，在最大优先级中，队列头为值最大

采用堆分配存储表示的串被称为堆串，与顺序串相比，地址空间仍是连续，但空间是在程序执行时动态分配的。 程序中会使用到的realloc函数： //realloc ： （void *）reelloc (void *ptr,unsigned newsize); //使用 ： char *str; //   str = (char *)realloc(str,20); 代码实现如下： <span style

在数据结构里，堆是一类很重要的结构。堆结构是一组数组对象，我们可以把它当作是一颗完全二叉树。 最大堆：堆里每一个父亲节点大于它的子女节点。 最小堆：堆里每一个父亲节点小于它的子女节点。 如图就是一个最大堆: 实现代码时我的测试序列是：int a[] = { 10, 11, 13, 12, 16, 18, 15, 17, 14, 19 }; 我们把它的图画出来，便于分析。 实现代码如下： 建立头文件

  堆是什么？刚接触到这个概念估计都摸不着头脑，不知道堆是什么样个东西。简单介绍下， 堆数据结构是一种数组对象，它可以被视为一棵完全二叉树结构。 堆结构的二叉树存储有两种情况：   (1).最大堆：每个父节点的都大于孩子节点。   (2).最小堆：每个父节点的都小于孩子节点。 举个例子可能好理解些，看下面： int a[] = {10,11,13,12,16,18,15,17,14,19};  

我们举例，假若从10000万个数里选出前100个最大的数据。 首先我们先分析：既然要选出前100个最大的数据，我们就建立一个大小为100的堆（建堆时就按找最大堆的规则建立，即每一个根节点都大于它的子女节点），然后再将后面的剩余数据若符合要求就插入堆中，不符合就直接丢弃该数据。 那我们现在考虑：确定是该选择最大堆的数据结构还是最小堆的数据结构呢。 分析一下： 若选用最大堆的话，堆顶是堆的最大值，我们

堆排序相对冒泡排序、选择排序效率很高，不再是O（n^2）. 假若将一个序列升序排序好，那么我们来考虑最大堆还是最小堆来排序。假若是最小堆的话，堆的顶端必定是堆中的最小值，这样貌似可以。但是，如果是它的（一边或）子树左子树的节点数据值大于（一边或）右子树的节点数据值，直接打印肯定是错误的，而且对于此时的堆我们也无法操控来调整好正确的顺序了。 那我们换成最大堆来实现升序想，当我们把序列调整成为最大堆后

    一、用模版实现大小堆     如果不用模版的话，写大小堆，就需要分别实现两次，但是应用模版的话问题就简单多了，我们只需要实现两个仿函数，Greater和Less就行了，仿函数就是用类实现一个()的重载就实现了仿函数。这个看下代码就能理解了。再设计参数的时候，需要把模版设计成模版的模版参数，因为要实现大小堆嘛！当我们实现好一个大堆或者小队的逻辑后只需要用模版接收的Greater或Less类定

直接插入排序： 在序列中，假设升序排序 1）从0处开始。 1）若走到begin =3处，将begin处元素保存给tmp，比较tmp处的元素与begin--处元素大小关系，若begin处<begin-1处，将begin-1处元素移动到begin；若大于，则不变化。再用tmp去和begin--处的元素用同样的方法去作比较，直至begin此时减少到数组起始坐标0之前结束。 3）以此类推，依次走完序列。