heap算法视频

A. 你不得不知道的JVM 垃圾回收

一、四种引用方式
1.1 强引用
1.2 软引用（SoftReference）
1.3 弱引用（WeakReference）
1.4 虚引用（PhantomReference）

二、如何判断对象是垃圾
2.1 引用计数法
2.2 根可达性分析

三、垃圾回收算法
3.1 标记-清除（mark-sweep）
3.2 标记-整理（mark-compact）
3.3 标记-复制（mark-）

四、垃圾收集器
4.1 分类及特点简述
4.1.1 串行
4.1.2 吞吐量优先
4.1.3 响应时间优先
4.2 串行垃圾回收器详述
4.2.1 Serial
4.2.2 Serial-Old
4.2.3 流程图
4.3 吞吐量优先垃圾回收器详述
4.3.1 JVM相关参数
4.3.2 流程图
4.4、响应时间优先垃圾回收器详述
4.4.1 JVM相关参数
4.4.2 流程图
4.3.3 CMS的特点

五、G1垃圾回收器
5.1 相关JVM参数
5.2 特点
5.3 G1新生代垃圾回收
5.4 G1老年代垃圾回收

只有所有 GC Roots对象都不通过【强引用】引用该对象，该对象才可以被回收。

某个对象只要有一处引用关系，该对象的引用次数就加1，如果一个对象的引用次数为0，则说明该对象是垃圾。

优势：实现简单，效率较高

弊端：如果有一对对象之间形成了相互引用，但是这两个对象都已经没有被其它对象所引用了，正常情况下，这一对对象应该被作为垃圾回收掉，但是因为形成了相互引用导致无法被回收。

通过GC Root对象开始向下寻找，寻找不到的对象即说明没有被引用，那么这些没有被引用的对象被认定为垃圾。

目前，如下对象可以作为GC Root对象：

很好理解，即在GC的放生时候，先对所有对象进行根可达性分析，借此标记所有的垃圾对象；所有对象标记完毕之后会进行清理操作。

因此，总体来说，就是先标记再清除。

弊端；标记清除之后会产生大量不连续的内存碎片，碎片太多可能会导致程序运行过程中需要分配较大对象时，无法满足分配要求导致GC操作。

该回收算法操作过程基本等同于 标记-清除 算法只不过，第二步有点区别，该种方式会在清除的过程中进行 整理 操作，这是最大的不同。

优势：最终不会出现若干空间碎片而导致的空间浪费。

弊端：在整理过程中带来的计算不可小觑。

该种方式与前两种有较大的区别：

该种方式会将存储区分成两个部分，分别为From、To，其中From区域中可能存在着对象，而To区域始终为空，用做下一次接受数据做准备。

分别有两个指针指向这两个区域：From-Pointer、To-Pointer，

优点：这种算法非常适合早生夕死的对象

缺点：始终有一块内存区域是未使用的，造成空间的浪费。

特点：

特点：

特点：

JVM开关：-XX:+UseSerialGC = Serial + SerialOld

上图是：CMS垃圾回收器在老年代GC的工作流程图：

经过上面的文字分析，新生代的Region个数为所有Region个数的5%；这个数值其实是很小的，那么当新生代Region不够用的时候，JVM会划分更多的Region个数给新生代；

当新生代的Region个数占比所有Region个数超过 60% 时，就会进行一次新生代的垃圾回收。

新生代垃圾回收会造成STW。

具体的垃圾回收算法同其它几个新生代垃圾回收器一样，新生代都使用复制算法。

老年代垃圾回收触发机制与参数-XX:InitaingHeapOccupancyPercent有关。

但是需要注意的是：这一次的老年代回收，其实是一次混合垃圾回收，会同时清理新生代、老年代、Humongous。

与新生代回收算法一致，依然使用复制算法，但是垃圾回收的过程等同于老年代响应时间优先的CMS方式

流程分为：

B. c语言（高分）

1.相对于递归算法,递推算法免除了数据进出栈的过程，也就是说,不需要函数不断的向边界值靠拢,而直接从边界出发,直到求出函数值.
比如阶乘函数：f(n)=n*f(n-1)
在f(3)的运算过程中,递归的数据流动过程如下:
f(3){f(i)=f(i-1)*i}-->f(2)-->f(1)-->f(0){f(0)=1}-->f(1)-->f(2)--f(3){f(3)=6}
而递推如下:
f(0)-->f(1)-->f(2)-->f(3)
由此可见,递推的效率要高一些,在可能的情况下应尽量使用递推.但是递归作为比较基础的算法,它的作用不能忽视.所以,在把握这两种算法的时候应该特别注意.
2.所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。
分类
在计算机科学所使用的排序算法通常被分类为：
计算的复杂度（最差、平均、和最好表现），依据串行（list）的大小（n）。一般而言，好的表现是O。(n log n)，且坏的行为是Ω(n2)。对于一个排序理想的表现是O(n)。仅使用一个抽象关键比较运算的排序算法总平均上总是至少需要Ω(n log n)。
记忆体使用量（以及其他电脑资源的使用）
稳定度：稳定排序算法会依照相等的关键（换言之就是值）维持纪录的相对次序。也就是一个排序算法是稳定的，就是当有两个有相等关键的纪录R和S，且在原本的串行中R出现在S之前，在排序过的串行中R也将会是在S之前。
一般的方法：插入、交换、选择、合并等等。交换排序包含冒泡排序（bubble sort）和快速排序（quicksort）。选择排序包含shaker排序和堆排序（heapsort）。
当相等的元素是无法分辨的，比如像是整数，稳定度并不是一个问题。然而，假设以下的数对将要以他们的第一个数字来排序。
(4, 1) (3, 1) (3, 7) (5, 6)
在这个状况下，有可能产生两种不同的结果，一个是依照相等的键值维持相对的次序，而另外一个则没有：
(3, 1) (3, 7) (4, 1) (5, 6) (维持次序)
(3, 7) (3, 1) (4, 1) (5, 6) (次序被改变)
不稳定排序算法可能会在相等的键值中改变纪录的相对次序，但是稳定排序算法从来不会如此。不稳定排序算法可以被特别地时作为稳定。作这件事情的一个方式是人工扩充键值的比较，如此在其他方面相同键值的两个物件间之比较，就会被决定使用在原先资料次序中的条目，当作一个同分决赛。然而，要记住这种次序通常牵涉到额外的空间负担。
排列算法列表
在这个表格中，n是要被排序的纪录数量以及k是不同键值的数量。
稳定的
冒泡排序（bubble sort） — O(n2)
鸡尾酒排序 (Cocktail sort, 双向的冒泡排序) — O(n2)
插入排序 （insertion sort）— O(n2)
桶排序 （bucket sort）— O(n); 需要 O(k) 额外 记忆体
计数排序 (counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 额外 记忆体
归并排序 （merge sort）— O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体
原地归并排序 — O(n2)
二叉树排序 （Binary tree sort） — O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体
鸽巢排序 (Pigeonhole sort) — O(n+k); 需要 O(k) 额外记忆体
基数排序 （radix sort）— O(n·k); 需要 O(n) 额外记忆体
Gnome sort — O(n2)
Library sort — O(n log n) with high probability, 需要 (1+ε)n 额外记忆体
不稳定
选择排序 （selection sort）— O(n2)
希尔排序 （shell sort）— O(n log n) 如果使用最佳的现在版本
Comb sort — O(n log n)
堆排序 （heapsort）— O(n log n)
Smoothsort — O(n log n)
快速排序 （quicksort）— O(n log n) 期望时间, O(n2) 最坏情况; 对于大的、乱数串行一般相信是最快的已知排序
Introsort — O(n log n)
Patience sorting — O(n log n + k) 最外情况时间, 需要 额外的 O(n + k) 空间, 也需要找到最长的递增子序列（longest increasing subsequence）
不实用的排序算法
Bogo排序 — O(n × n!) 期望时间, 无穷的最坏情况。
Stupid sort — O(n3); 递回版本需要 O(n2) 额外记忆体
Bead sort — O(n) or O(√n), 但需要特别的硬体
Pancake sorting — O(n), 但需要特别的硬体
排序的算法
排序的算法有很多，对空间的要求及其时间效率也不尽相同。下面列出了一些常见的排序算法。这里面插入排序和冒泡排序又被称作简单排序，他们对空间的要求不高，但是时间效率却不稳定；而后面三种排序相对于简单排序对空间的要求稍高一点，但时间效率却能稳定在很高的水平。基数排序是针对关键字在一个较小范围内的排序算法。
插入排序
冒泡排序
选择排序
快速排序
堆排序
归并排序
基数排序
希尔排序
插入排序
插入排序是这样实现的：
首先新建一个空列表，用于保存已排序的有序数列（我们称之为"有序列表"）。
从原数列中取出一个数，将其插入"有序列表"中，使其仍旧保持有序状态。
重复2号步骤，直至原数列为空。
插入排序的平均时间复杂度为平方级的，效率不高，但是容易实现。它借助了"逐步扩大成果"的思想，使有序列表的长度逐渐增加，直至其长度等于原列表的长度。
冒泡排序
冒泡排序是这样实现的：
首先将所有待排序的数字放入工作列表中。
从列表的第一个数字到倒数第二个数字，逐个检查：若某一位上的数字大于他的下一位，则将它与它的下一位交换。
重复2号步骤，直至再也不能交换。
冒泡排序的平均时间复杂度与插入排序相同，也是平方级的，但也是非常容易实现的算法。
选择排序
选择排序是这样实现的：
设数组内存放了n个待排数字，数组下标从1开始，到n结束。
i=1
从数组的第i个元素开始到第n个元素，寻找最小的元素。
将上一步找到的最小元素和第i位元素交换。
如果i=n－1算法结束，否则回到第3步
选择排序的平均时间复杂度也是O(n²)的。
快速排序
现在开始，我们要接触高效排序算法了。实践证明，快速排序是所有排序算法中最高效的一种。它采用了分治的思想：先保证列表的前半部分都小于后半部分，然后分别对前半部分和后半部分排序，这样整个列表就有序了。这是一种先进的思想，也是它高效的原因。因为在排序算法中，算法的高效与否与列表中数字间的比较次数有直接的关系，而"保证列表的前半部分都小于后半部分"就使得前半部分的任何一个数从此以后都不再跟后半部分的数进行比较了，大大减少了数字间不必要的比较。但查找数据得另当别论了。
堆排序
堆排序与前面的算法都不同，它是这样的：
首先新建一个空列表，作用与插入排序中的"有序列表"相同。
找到数列中最大的数字，将其加在"有序列表"的末尾，并将其从原数列中删除。
重复2号步骤，直至原数列为空。
堆排序的平均时间复杂度为nlogn,效率高（因为有堆这种数据结构以及它奇妙的特征，使得"找到数列中最大的数字"这样的操作只需要O(1)的时间复杂度，维护需要logn的时间复杂度），但是实现相对复杂（可以说是这里7种算法中比较难实现的）。
看起来似乎堆排序与插入排序有些相像，但他们其实是本质不同的算法。至少，他们的时间复杂度差了一个数量级，一个是平方级的，一个是对数级的。
平均时间复杂度
插入排序 O(n2)
冒泡排序 O(n2)
选择排序 O(n2)
快速排序 O(n log n)
堆排序 O(n log n)
归并排序 O(n log n)
基数排序 O(n)
希尔排序 O(n1.25)
3.索引查找是在索引表和主表(即线性表的索引存储结构)上进行的查找。索引查找的过程是：首先根据给定的索引值K1，在索引表上查找出索引值等于KI的索引项，以确定对应予表在主表中的开始位置和长度，然后再根据给定的关键字K2，茬对应的子表中查找出关键字等于K2的元素(结点)。对索引表或子表进行查找时，若表是顺序存储的有序表，则既可进行顺序查找，也可进行二分查找，否则只能进行顺序查找。
设数组A是具有mainlist类型的一个主表，数组B是具有inde)dist类型的在主表A 上建立的一个索引表，m为索引表B的实际长度，即所含的索引项的个数，KI和K2分别为给定待查找的索引值和关键字(当然它们的类型应分别为索引表中索引值域的类型和主表中关键字域在索引存储中，不仅便于查找单个元素，而且更便于查找一个子表中的全部元素。当需要对一个子袁中的全部元素依次处理时，只要从索引表中查找出该子表的开始位
置即可。由此开始位置可以依次取出该子表中的每一个元素，所以整个查找过程的时间复杂度为，若不是采用索引存储，而是采用顺序存储，即使把它组织成有序表而进行二分查找时，索引查找一个子表中的所有元素与二分查找一个子表中的所有元素相比。
若在主表中的每个子表后都预留有空闲位置，则索引存储也便于进行插入和删除运算，因为其运算过程只涉及到索引表和相应的子表，只需要对相应子表中的元素进行比较和移动，与其它任何子表无关，不像顺序表那样需涉及到整个表中的所有元素，即牵一发而动全身。
在线性表的索引存储结构上进行插入和删除运算的算法，也同查找算法类似，其过程为：首先根据待插入或删除元素的某个域(假定子表就是按照此域的值划分的)的值查找索引表，确定出对应的子表，然后再根据待插入或删除元素的关键字，在该子表中做插入或删除元素的操作。因为每个子表不是顺序存储，就是链接存储，所以对它们做插入或删除操作都是很简单的。
4.插入法排序
#define N 10
#include"stdio.h"
main()
{ int i,j,k,t,a[N];
clrscr();
printf("Please input %d numbers:\n",N);
for(i=0;i<N;i++)
scanf("%d",&a[i]);
for(i=1;i<N;i++)
{
for(j=0;j<i;j++)
{if(a[j]>a[i])
{t=a[i];
for(k=i;k>=j;k--)
a[k]=a[k-1];
a[j]=t;
}
}
}
printf("small to big order:\n");
for(i=0;i<N;i++)
printf("%-2d",a[i]);
printf("\n");
getch();
}

C. 堆排序过程

1，实用的排序算法：选择排序
（1）选择排序的基本思想是：每一趟（例如第i趟，i=0，1，2，3，……n-2）在后面n-i个待排序元素中选择排序码最小的元素，作为有序元素序列的第i个元素。待到第n-2趟做完，待排序元素只剩下一个，就不用再选了。
（2）三种常用的选择排序方法
1>直接选择排序
2>锦标赛排序
3>堆排序
其中，直接排序的思路和实现都比较简单，并且相比其他排序算法，直接选择排序有一个突出的优势——数据的移动次数少。
（3）直接选择排序简介
1>直接选择排序（select sort）是一种简单的排序方法，它的基本步骤是：
1）在一组元素V[i]~V[n-1]中选择具有最小排序码的元素；
2）若它不是这组元素中的第一个元素，则将它与这组元素中的第一个元素对调；
3）在这组元素中剔除这个具有最小排序码的元素，在剩下的元素V[i+1]~V[n-1]中重复执行1、2步骤，直到剩余元素只有一个为止。
2>直接选择排序使用注意
它对一类重要的元素序列具有较好的效率，这就是元素规模很大，而排序码却比较小的序列。因为对这种序列进行排序，移动操作所花费的时间要比比较操作的时间大的多，而其他算法移动操作的次数都要比直接选择排序来的多，直接选择排序是一种不稳定的 排序方法。
3>直接选择排序C++函数代码

//函数功能，直接选择排序算法对数列排序
//函数参数，数列起点，数列终点
void dselect_sort(const int start, const int end) {
for (int i = start; i < end; ++i) {
int min_position = i;
for (int j = i + 1; j <= end; ++j) { //此循环用来寻找最小关键码
if (numbers[j] < numbers[min_position]) {
min_position = j;
}
}
if (min_position != i) { //避免自己与自己交换
swap(numbers[min_position], numbers[i]);

（4）关于锦标赛排序
直接选择排序中，当n比较大时，排序码的比较次数相当多，这是因为在后一趟比较选择时，往往把前一趟已经做过的比较又重复了一遍，没有把前一趟的比较结果保留下来。
锦标赛排序（tournament sort）克服了这一缺点。它的思想与体育比赛类似，就是把待排序元素两两进行竞赛，选出其中的胜利者，之后胜利者之间继续竞赛，再选出其中的胜利者，然后重复这一过程，最终构造出胜者树，从而实现排序的目的。

2，堆排序的排序过程
（1）个人理解：堆排序是选择排序的一种，所以它也符合选择排序的整体思想。直接选择排序是在还未成序的元素中逐个比较选择，而堆排序是首先建立一个堆（最大堆或最小堆），这使得数列已经“大致”成序，之后只需要局部调整来重建堆即可。建立堆及重建堆这一过程映射到数组中，其实就是一个选择的过程，只不过不是逐个比较选择，而是借助完全二叉树来做到有目的的比较选择。这也是堆排序性能优于直接选择排序的一个体现。
（2）堆排序分为两个步骤：
1>根据初始输入数据，利用堆的调整算法形成初始堆；
2>通过一系列的元素交换和重新调整堆进行排序。
（3）堆排序的排序思路
1>前提，我们是要对n个数据进行递增排序，也就是说拥有最大排序码的元素应该在数组的末端。
2>首先建立一个最大堆，则堆的第一个元素heap[0]具有最大的排序码，将heap[0]与heap[n-1]对调，把具有最大排序码的元素交换到最后，再对前面n-1个元素，使用堆的调整算法siftDown(0,n-2)，重新建立最大堆。结果具有次最大排序码的元素又浮到堆顶，即heap[0]的位置，再对调heap[0]与heap[n-2]，并调用siftDown(0，n-3)，对前n-2个元素重新调整，……如此反复，最后得到一个数列的排序码递增序列。
（4）堆排序的排序过程：
下面给出局部调整成最大堆的函数实现siftDown()，这个函数在前面最小堆实现博文中的实现思路已经给出，只需做微小的调整即可用在这里建立最大堆。

D. 堆和栈的区别是啥

堆和栈的区别：
一.堆栈空间分配区别：

1.栈（操作系统）：由操作系统自动分配释放 ，存放函数的参数值，局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中的栈；

2.堆（操作系统）： 一般由程序员分配释放， 若程序员不释放，程序结束时可能由OS回收，分配方式倒是类似于链表。

二.堆栈缓存方式区别：

1.栈使用的是一级缓存， 他们通常都是被调用时处于存储空间中，调用完毕立即释放；

2.堆是存放在二级缓存中，生命周期由虚拟机的垃圾回收算法来决定（并不是一旦成为孤儿对象就能被回收）。所以调用这些对象的速度要相对来得低一些。

三.堆栈数据结构区别：

堆（数据结构）：堆可以被看成是一棵树，如：堆排序；

栈（数据结构）：一种先进后出的数据结构。

(4)heap算法视频扩展阅读：

堆支持以下的基本:

1.build:建立一个空堆；

2.insert:向堆中插入一个新元素；

3.update：将新元素提升使其符合堆的性质；

4.get：获取当前堆顶元素的值；

5.delete：删除堆顶元素；

6.heapify：使删除堆顶元素的堆再次成为堆。

某些堆实现还支持其他的一些操作，如斐波那契堆支持检查一个堆中是否存在某个元素。

栈的基本算法

1．进栈（PUSH）算法

①若TOP≥n时，则给出溢出信息，作出错处理（进栈前首先检查栈是否已满，满则溢出；不满则作②）；

②置TOP=TOP+1（栈指针加1，指向进栈地址）；

③S(TOP)=X，结束（X为新进栈的元素）；

2．退栈（POP）算法

①若TOP≤0，则给出下溢信息，作出错处理(退栈前先检查是否已为空栈， 空则下溢；不空则作②)；

②X=S(TOP)，（退栈后的元素赋给X）：

③TOP=TOP-1，结束（栈指针减1，指向栈顶）。