堆和堆排序在筆試題面試題中的應用；
使用堆解決可以解決下列幾個問題，它們在筆試面試題中可以稱為經典和燙手的：
1. 構建哈夫曼程式碼怎樣提升效能?
我們知道在構建哈夫曼樹時，每次要選擇集合中兩個最小的元素，然後將元素值相加，合併為一個新節點，此時兩個最小的元素的.取出可以用HeapExtractMin函式來實現，產出的新節點需要插入到堆中 我們有MinHeapInsert函式來實現。
之前我們遇到哈夫曼編碼，往往關注的是其思想，然而每次取出最小的2個元素的過程，卻涉及到排序、求極值的問題。這時候用堆來維護這個佇列，每次還能將取出的兩個最小值的和插到堆裡，非常方便，減少了執行時間。
2. 計算大型浮點數集合的和
有一個很普遍的情況，我們知道浮點數的儲存都有精度，遇到大浮點數和小浮點數相加，很可能會造成精度誤差。所以可以每次從優先順序佇列中取出最小的兩個數相加，和1的實現差不多。
3. 在具有10億個數值的集合中找到100萬個最大的數
這個就是TOP(K)問題了，可以建立100萬個元素的最小二叉堆，後面的數和根部進行比較，如果大於根部，進行堆調整
4. 將多個小型有序檔案合併到一個大型有序檔案中
該問題我整理成了另一篇文章。裡面附有原始碼測試;
假設有 n個 小型有序檔案，建立一個大小為n的最小堆，每個有序檔案貢獻一個(如果有的話)，每次取出最小值插入到大型檔案中，並且去掉該最小元素，並將它在檔案中的後續元素插入到堆中,能夠在o(lgn)的時間內從n個檔案中選擇要插入到大型檔案中的元素。
意思就是，維護一個堆，該堆存放了所有小檔案的最小值。每次取出最小值min(屬於小檔案A)，將小檔案A的下一個最小值再插入到A。持續下去，問題解決。
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