堆排序

答：选择排序的基本思想是： 每一趟从待排序的记录中选出关键字最小的记录，顺序放入已排序数列的最后，直到全部记录排序完毕。 常用的选择排序方法有直接选择排序和堆排序。 (1)初始状态： 无序区为 R [1..n] ，有序区为空

在待排序的文件中，若存在多个关键字相同的记录，经过排序后这些具有相同关键字的记录之间的相对次序保持不变，该排序方法是稳定的；若相对次序发生变化，则称这种排序方法是不稳定的。 内排序：在排序整个过程中，待排序的所有记录全部被放置在内存中。 外排序：由于排序的记录个数太多，不能同时放置在内存，整个排序过程需要在内外存之间多次交换数据才能进行

堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子节点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点 将初始待排序关键字序列(R1R2….Rn)构建成大顶堆，此堆为初始的无序区。 由于交换后新的堆顶 R1 可能违反堆的性质，因此需要对当前无序区(R1 R2 … Rn-1)调整为新堆，然后再次将 R1 与无序区最后一个元素交换，得到新的无序区(R1 R2 … Rn-2)和新的有序区(Rn-1 Rn)

本书通过虚拟的主人公小灰的心路历程，用漫画的形式讲述了算法和数据结构的基础知识、复杂多变的算法面试题目及算法的实际应用场景。第1章 介绍了算法和数据结构的相关概念，告诉大家算法是什么，数据结构又是什么，它们有哪些用途，如何分析时间复杂度，如何分析空间复杂度。第2章 介绍了最基本的数据结构，包括数组、链表、栈、队列、哈希表的概念和读写操作

在日常开发当中，无论我们使用的语言是什么，他们几乎都会提供排序算法，本篇博文将尝试着对其进行分析，看看如何实现一个通用的，高性能的排序算法。 首先看看我们的现有排序算法库，看看我们的选择空间在哪里： 如果对于小规模数据排序，可以选择O(n^2); 但是对于大规模的数据，时间复杂度为O(nlogn)的算法会高效很多。因此为了兼顾任意规模数据的排序，一般都会首选时间复杂度为O(nlogn)的排序算法来实现排序函数

如果中序遍历为有序的话则为二叉搜索树，为了避免退化为单链表，加入平衡规则后保持平衡则为平衡二叉树，搜索的时间复杂度为O(lgn). 满二叉树、完全二叉树又推出最大堆、最小堆（堆排序、定时器）。平衡二叉树又推出avl、红黑树。 对于深度为K的，有n个结点的二叉树，当且仅当其每一个结点都与深度为K的满二叉树中编号从1至n的结点一一对应时称之为完全二叉树

堆排序（heap sort）是一种树形选择排序方法。他的特点是将R[1..n] (为配合二叉树的顺序存储结构，这里我们从1开始计算下标)看成是一棵完全二叉树的顺序存储结构，利用完全二叉树中父结点和子节点之间的位置关系在无序区中选择最大（或者最小）的元素。 堆排序的排序过程与简单选择排序类似，只是挑选最大或者最小元素时采用的方法不同，这里采用大根堆，每次挑选最大元素归位

昨天是习惯养成记的第十一天，也是开始习惯养成打卡的第15天。 昨天早上去公司比较早，地铁上依然很多人，看来大家都很勤劳！没办法还得接着站着看书了。 昨天是第一次尝试在路上看算法类的数据，主要是想补习一下自己的算法基础知识

Go - 内存管理器的内存分配策略 在Go语言里，从内存的分配到不再使用后内存的回收等等这些内存管理工作都是由Go在底层完成的。虽然开发者在写代码时不必过度关心内存从分配到回收这个过程，但是Go的内存分配策略里有不少有意思的设计，通过了解他们有助于我们自身的提高，也让我们能写出更高效的Go程序 Go - 堆栈内存管理 应用程序的内存会分成堆区（ Heap ）和栈区（ Stack ）两个部分，**程序在运行期间可以主动从堆区申请内存空间，这些内存由内存分配器分配并由垃圾收集器负责回收**。**栈区的内存由编译器自动进行分配和释放，栈区中存储着函数的参数以及局部变量，它们会随着函数的创建而创建，函数的返回而销毁**

有 1w 个数组，每个数组有 500 个元素，并且有序排列。如何在这 10000*500 个数中找出前 500 的数？ 题目中每个数组是排好序的，可以使用归并的方法。 先将第1个和第2个归并，得到500个数据