堆

C++ 优先级队列大小堆模拟力扣 703. 数据流中的第 K 大元素每日一题题目链接：力扣 703. 数据流中的第 K 大元素题目描述：示例 1：输入： [“KthLargest”, “add”, “add”, “add”, “add”, “add”] [[3, [4, 5, 8, 2]], [3], [5], [10], [9], [4]] 输出： [null, 4, 5, 5, 8, 8] 解释： KthLargest kthLargest = new KthLargest(3, [4,5,8,2]); kthLargest.add(3); // 返回 4 kthLarge

LeetCode 3013.将数组分成最小总代价的子数组 II：两个堆维护k-1小 + 滑动窗口力扣题目链接：https://leetcode.cn/problems/divide-an-array-into-subarrays-with-minimum-cost-ii/

划破黑暗的第一缕曙光

[数据结构]：4.二叉树_堆嗨，我是firdawn，本章将简单介绍，树，二叉树，满二叉树的概念，以及堆的实现和相关应用。下面的图是本章的思维导图，那么，让我们开始吧！

《堆 / 栈 / 静态区区别、内存泄漏原因及排查》特点： 1.程序启动时分配 2.程序结束时释放 3.整个程序生命周期存什么：堆内存泄漏：程序员通过new/malloc在堆上分配了内存，后续既没有执行delete/free释放，又失去了所有指向该堆内存的指针，导致这块内存成为「不可访问的垃圾内存」—— 程序运行期间无法再使用，也无法释放，直到程序退出后由操作系统回收。

C++ 优先级队列大小堆模拟力扣 1046. 最后一块石头的重量每日一题题目链接：力扣 1046. 最后一块石头的重量题目描述：示例 1：输入：[2,7,4,1,8,1] 输出：1 解释：先选出 7 和 8，得到 1，所以数组转换为 [2,4,1,1,1]；再选出 2 和 4，得到 2，所以数组转换为 [2,1,1,1]；再选出 2 和 1，得到 1，所以数组转换为 [1,1,1]；再选出 1 和 1，得到 0，所以数组转换为 [1]；最后剩下 1，返回 1。

源代码•宸

Golang原理剖析（逃逸分析）逃逸分析是编译器用于决定变量分配到堆上还是栈上的一种行为。函数的运行都是在栈上面运行的，在栈上面声明临时变量，分配内存，函数运行完毕之后，回收内存，每个函数的栈空间都是独立的，其他函数是无法进行访问，但是在某些情况下栈上面的数据需要在函数结束之后还能被访问，这时候就会设计到内存逃逸了，什么是逃逸，就是抓不住

LeetCode215/347/295 堆相关理论与题目目录一、相关理论方法详解1.1 堆（Heap）的核心概念1.2 堆的数组表示1.3 堆的核心操作(1) 上浮（Sift Up / Bubble Up）

笨手笨脚の

深入理解 Java 虚拟机-01 JVM 内存模型Java 虚拟机在执行 Java 程序的过程中会把它所管理的内存划分为若干个不同的数据区域。根据《Java虚拟机规范》的规定，Java 虚拟机所管理的内存将会包括以下几个运行时数据区域：

罗湖老棍子

最小函数值(minval)（信息学奥赛一本通- P1370）有n个函数，分别为F1,F2,...,Fn。定义Fi(x)=Aix2+Bix+Ci(x∈N∗)。给定这些Ai、Bi和Ci，请求出所有函数的所有函数值中最小的m个（如有重复的要输出多个）。

Java数据结构：PriorityQueue堆与优先级队列：从概念到手写大根堆写算法写到后面，会越来越频繁地遇到一种需求：我不想按进入顺序取数据（FIFO），我想按“重要程度/大小”取。比如任务调度、Dijkstra、Top-K、定时器、甚至游戏里“高优先级事件先处理”。这时候普通队列就不够用了，需要的是优先级队列（Priority Queue）：支持“加入元素”和“取出最高优先级元素”。

【数据结构】建堆操作：向上调整与向下调整的数学推导与性能对比🏠 个人主页: EXtreme35📚 个人专栏:堆（Heap）是一种特殊的完全二叉树数据结构，通常用于实现优先队列。堆的性质要求：在大顶堆中，任意节点的值都大于或等于其子节点的值；在小顶堆中，任意节点的值都小于或等于其子节点的值。堆排序（Heap Sort）是基于堆这种数据结构的一种高效排序算法，其核心操作在于元素的向上调整（AdjustUp）和向下调整（AdjustDown），这两种操作对于维护堆的性质至关重要。

【数据结构】打破线性思维：树形结构与堆在C语言中的完美实现方案🏠 个人主页: EXtreme35📚 个人专栏:前言：在计算机科学的浩瀚海洋中，数据结构是承载算法的基石。我们熟悉的数组和链表是线性的，它们简单直观，但在面对复杂的层级关系或特定的动态排序需求时，往往显得力不从心。本教程将带你从线性的世界迈入非线性的树（Tree）的世界，并最终聚焦于一种特殊的完全二叉树——堆（Heap）。

FreeRTOS 入门（四）：堆的核心原理大家好，我是 Hello_Embed。上一篇我们吃透了 ARM 架构的底层逻辑，搞懂了寄存器和栈如何支撑函数调用 —— 而这一篇，我们将聚焦 FreeRTOS 内存管理的 “半壁江山”——堆（Heap）。

算法奇妙屋(十二)-优先级队列(堆)这道题的算法原理十分简单, 直接建立大根堆即可, 这里简单梳理下题目意思简单易懂, 这里不过多赘述, 直接看图即可

对于数据结构:堆的超详细保姆级解析——下（堆排序以及TOP-K问题）hello 大家，我们又见面了，在上一篇博客中，我们共同探索了如何实现堆这么一个数据结构，相信大家经过上篇博客的学习，对堆的了解程度以及掌握程度，都有了极大的水平提升。

对于数据结构：堆的超详细保姆级解析—上hello 各位，咱们又见面啦～相信大家看到 “堆” 这个标题，再联想到上一篇咱们刚 “啃完” 的二叉树，心里多少会有点小嘀咕：二叉树都学得晕头转向了，堆又是什么 “厉害角色”？别慌，先给大家吃颗定心丸 —— 堆其实和二叉树关系紧密，它是完全二叉树的一种经典应用，掌握了二叉树的基础，再学堆，会顺畅很多～

数据结构---优先级队列(堆)通过前面的学习，知道了队列是一种先进先出的一种数据结构，但是在一些情况下，在出队列的时候，需要让优先级高的元素先出队列，此时一个普通队列就满足不了这个操作了

从合并两个链表到 K 个链表：分治思想的递进与堆优化在链表操作中，“合并有序链表” 是一个经典问题。从最初的 “合并两个升序链表”，到进阶的 “合并 K 个升序链表”，解法思路的演变不仅体现了算法效率的优化，更蕴含了 “分治思想” 从特殊到一般的应用逻辑。本文将一步步拆解问题，从基础解法到高效优化，带你理解如何用分治思维解决复杂问题。题目链接

再睡一夏就好

【C++闯关笔记】STL：deque与priority_queue的学习和使用上一篇文章：【C++闯关笔记】STL：stack与queue的学习和使用-CSDN博客下一篇文章：【C++闯关笔记】模板的特化-CSDN博客

派大星爱吃猫

堆的概念、结构与应用详解堆是一种特殊完全二叉树，它不仅有完全二叉树的性质还具备其它特性，一般使用顺序结构的数组来存储数据。堆分为大根堆（也称为最大堆）和小根堆（最小堆）。