目錄：

1、前期參考

2、大頂堆原理

3、小頂堆原理

4、大頂堆和小頂堆對比圖

5、大頂堆程式碼

6、執行結果

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1、前期參考

2、大頂堆原理

       大頂堆原理：根結點（亦稱為堆頂）的關鍵字是堆裡所有結點關鍵字中最大者，稱為大頂堆。大根堆要求根節點的關鍵字既大於或等於左子樹的關鍵字值，又大於或等於右子樹的關鍵字值。

3、小頂堆原理

       小頂堆原理：根結點（亦稱為堆頂）的關鍵字是堆裡所有結點關鍵字中最小者，稱為小頂堆。小根堆要求根節點的關鍵字既小於或等於左子樹的關鍵字值，又小於或等於右子樹的關鍵字值。

4、大頂堆和小頂堆對比圖

5、大頂堆程式碼

package com.datastructure;

/***
 *   需求：Java實現大頂堆和小頂堆
 *   
 *   備註：
 *   1、左節點的座標等於父節點的座標*2，右節點的座標等於父節點的座標*2+1
 *   2、變數j是2的倍數，也就是說j是左子節點 
 *   3、【如果小頂堆，則在看while中小頂堆的比較】
 * 
 *   程式碼步驟：
 *   1、整體執行過程：從最大根節點的座標遞減
 *   2、while中的if(j<size)語句，會判斷二叉樹的節點是偶數還是基數
 *   3、如果是偶數則只有左節點，無法比較，只能和父節點比較
 *   4、如果是基數則對比兩個子節點獲取最大值，再與父節點比較
 *   5、父節點大於子節點則退出
 *   6、父節點小於子節點則繼續while迴圈比較
 */
 

import java.io.*;
public  class MaxHeap
{
public static void main(String args[]) throws IOException
   {

    int i,size,data[]={0,5,6,10,8,3,2,19,9,11}; //原始陣列內容

    size=data.length;

    System.out.print("原始陣列：");

    for(i=1;i<size;i++)
        System.out.print("["+data[i]+"] ");

    System.out.println(""
 
);

    MaxHeap.heap(data,size);            //建立堆積樹
   }

public static void heap(int data[] ,int size)
{
    int i,j,tmp;
    for(i=(size/2);i>0;i--)             //建立堆積樹節點   
        MaxHeap.ad_heap(data,i,size-1);
    System.out.print("\n堆積內容：");
    for(i=1;i<size;i++)             //原始堆積樹內容
        System.out.print("["+data[i]+"] ");
}

public static void ad_heap(int data[],int i,int size){
    int j,tmp,post;
    j=2*i;
    tmp=data[i];
    post=0;
    while(j<=size && post==0)
    {  
        if(j<size)
        {           
            //if(data[j]>data[j+1]) //小頂堆的比較            
            if(data[j]<data[j+1])   //找出兩個子節點最大值
                j++;
        }
        //if(tmp<=data[j])          //小頂堆的比較
        if(tmp>=data[j])            //若樹根較大，結束比較過程
            post=1;
        else
        {           
            data[j/2]=data[j];      //若樹根較小，則繼續比較，這裡將最大子節點賦值給父節點
            j=2*j;
        }
   }
   data[j/2]=tmp;                   //指定樹根為父節點
   }
}

6、執行結果

原始陣列：[5] [6] [10] [8] [3] [2] [19] [9] [11]

堆積內容：[19] [11] [10] [9] [3] [2] [5] [6] [8]