Algorithm 最大堆和插入

我有一个大小为10的整数数组。我需要画一个完整的二叉树。现在我需要使用siftup过程插入其他三个元素。显示每次插入后的最大堆

我不确定每次插入后显示最大堆的是什么。 这是否意味着每次插入一个元素时都需要显示最大堆的大小

定义（最大堆）堆（X） 设X为全序集。X上的堆要么是空的，∅, 或者它是一个完整的二叉树，t，由nt组成≥ 为每个节点分配1个节点，每个节点的值为X，以便： 节点i的值≤ 节点i的父节点的值，i=2,3，…，nt。 堆的大小是树中的节点数。当且仅当堆的大小为0时，堆为空

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max heap的定义是这样的，但对我来说似乎有点模棱两可

简单地说，最大堆是父堆的值大于其任何子堆的值的堆。当您绘制初始完整的二叉树时，它是否已经是最大堆的形式？ 筛选（在我的大学我们称之为泡沫，但除此之外）在这样一条线上解释起来有点复杂，所以我同意@Danteisnotagek。维基百科的文章很好地展示了筛选过程的工作原理。

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要在插入后显示最大堆，要求您绘制二叉树，以便它在每次插入后满足最大堆属性。因此，最后，您应该有您的初始树，一个包含第一次插入、第二次插入和第三次插入的树，因此总共有4棵树。

您需要在每次插入后显示生成的树。我是说，如果一开始你有一堆

   3
  / \
 1   2

插入一个5，它将从最后一个堆位置开始，并将冒泡到堆头：

    3           5
   / \         / \
  1   2  =>   3   2
 /           /
5           1 

类似地，如果插入4，则：

    5           5
   / \         / \
  3   2  =>   4   2
 / \         / \
1   4       1   3

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在堆中，在任何时刻，从根节点到叶节点都是有序且线性的：

当您将一个元素插入堆中的下一个插槽时，该行的顺序将被更改：

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因此，插入的最后一步变成了对线性数据结构进行重新排序：气泡排序

最大堆的定义是这样的，但对我来说似乎有点模棱两可。

您觉得哪一部分模棱两可？这正是你需要关注的问题所在。这个答案值得更多的投票，谢谢你的精彩演示。