堆

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）。

自信的小螺丝钉

Leetcode 347. 前 K 个高频元素堆 / 优先队列原题链接：Leetcode 347. 前 K 个高频元素进阶：你所设计算法的时间复杂度必须优于 O(n log n) ，其中 n 是数组大小。

自信的小螺丝钉

Leetcode 295. 数据流的中位数堆原题链接: Leetcode 295. 数据流的中位数中位数查找思想：用两个堆维护数据（大顶堆存左半部分数据，小顶堆存右半部分数据），堆顶分别为左半最大值和右半最小值，可 O (1) 获取中位数。

数据结构（C语言篇）：（十三）堆的应用前言一、堆排序1.1 版本一：基于已有数组建堆、取栈顶元素完成排序1.1.1 实现逻辑1.1.2 底层原理

数据结构（C语言篇）：（十二）实现顺序结构二叉树——堆前言一、堆的概念与结构二、堆的实现2.1 实现堆的结构2.2 头文件的准备2.3 函数的实现2.3.1 HPInit( )函数（初始化）

数据结构（C语言篇）：（十一）二叉树概念介绍引言一、树1.1 树的概念与结构1.2 树的相关术语1.3 树的表示1.4 树形结构的实际运用场景二、二叉树

14 C++ STL 容器实战：stack/list 模拟实现指南 + priority_queue 用法及避坑技巧从栈的接口中可以看出，栈实际是一种特殊的vector，因此使用vector完全可以模拟实现stack。

（栈）Leetcode155最小栈+739每日温度739. 每日温度 - 力扣（LeetCode）while要把stack的判断放在前面，否则stack[-1]可能报错

LeetCode Day5 -- 栈、队列、堆目录1.栈1.1 适用场景：需要回退/最近匹配1.2 普通栈 vs 单调栈2.队列2.1 适用场景：需要先进先出/BFS

面试150 IPO首先，将每个项目的启动资本需求和对应的利润配对，组成一个二元组列表，并根据所需资本从小到大进行排序。这样可以确保在遍历项目列表时，能按所需资本的升序处理。接着，使用一个最大堆（通过在堆中存入利润的负值来实现）来维护当前资本下所有可选项目的利润。在每一轮（最多进行 k 轮）中，程序会将当前可承受的所有项目（即资本需求不超过当前拥有资本的项目）加入最大堆，然后从中选择利润最高的项目（堆顶元素），执行该项目并将其利润加到当前资本上。如果在某一轮没有任何可执行的项目，算法会提前退出。最终，返回选择最多 k 个项目

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CPython 局部变量存储机制：从 “栈上存储“ 看语言实现差异在 Python 开发中，常听到局部变量存储在栈上的说法，但这句话背后的技术细节却与 C/C++ 等语言存在本质区别。理解 CPython 的变量存储机制，不仅能解开这个认知谜团，还能帮助我们写出更高效率的代码。

深度刨析树结构（从入门到入土讲解AVL树及红黑树的奥秘）目录树的表示二叉树的概念及结构（重点学习）概念：特点：树与非树特殊的二叉树二叉树的性质(重点)二叉树的存储结构

ctf.show pwn入门堆利用-前置基础 pwn142pwn142(off-by-one和堆块重叠)pwn142就一个堆题正常的菜单，有增删改查功能，依次查看

NSSCTF [NISACTF 2022]ezheap2058.[NISACTF 2022]ezheap(堆溢出)[NISACTF 2022]ezheap这里先创建两个堆块s和command 然后在s有一个输入点，gets函数，存在堆溢出并在下面有system函数，内容为command块的内容

数据结构堆的c/c++的实现堆（Heap）是一种特殊的树形数据结构，它在计算机科学中扮演着至关重要的角色，尤其在高效实现优先队列（Priority Queues）和堆排序（Heap Sort）等算法方面表现突出。理解堆的原理和实现对于每一位C/C++开发者来说都是一项宝贵的技能。本文旨在以通俗易懂的方式，深入剖析堆的核心概念，提供详细的C/C++实现步骤，并通过实例和流程图展示其运作机制，帮助读者全面掌握堆的知识。

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【堆】最大堆、最小堆以及GO语言的实现堆是计算机科学中一种特别的完全二叉树结构，在优先队列、图算法和排序算法中有广泛应用。本文将从概念、原理和实现等方面详细介绍堆这一重要的数据结构。

sml259（劳改版）

数据结构--堆堆是一棵完全二叉树，树中的每个结点的值都不小于（或不大于）其左右孩子结点的值。其中，如果父亲结点的值始终大于或等于孩子结点的值，那么称这样的堆为大顶堆，这时每个结点的值都是以它为根节点的子树的最大值；如果父节点的值始终小于或等于孩子结点的值，那么称这样的堆为小顶堆，这时每个结点的值都是以它为根节点的子树的最小值。