堆可以分为 最小堆 和 最大堆 两种类型。
在最小堆中，每个父节点的值都要小于或等于其子节点的值，也就是说，根节点是整个堆中的最小值。
而在最大堆中，每个父节点的值都要大于或等于其子节点的值，也就是说，根节点是整个堆中的最大值。
下面举例说明堆的概念：
最小堆：
假设我们有一个包含以下元素的最小堆：[5, 7, 10, 12, 15, 17, 20]
它的二叉树表示如下：
5
/ \
7 10
/ \ / \
12 15 17 20
在最小堆中，根节点的值5是整个堆中的最小值。并且，每个父节点的值都小于或等于其子节点的值。
最大堆：
假设我们有一个包含以下元素的最大堆：[30, 25, 20, 15, 10, 5]
它的二叉树表示如下：
30
/ \
25 20
/ \ /
15 10 5
在最大堆中，根节点的值30是整个堆中的最大值。并且，每个父节点的值都大于或等于其子节点的值。
堆可以应用于许多算法和数据结构，例如堆排序、优先队列等。
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堆（Heap）数据结构可以用于解决以下问题：
通过使用堆进行排序，可以将一个无序数组转换为有序数组。堆排序的时间复杂度为O(nlogn)，是一种高效的排序算法。
优先队列是一种特殊的队列，每个元素都有与之关联的优先级。堆可以实现优先队列的基本操作，如插入元素、删除具有最高优先级的元素等。常见的应用包括任务调度、事件处理等。
在一些图算法中，如Dijkstra算法和Prim算法，需要找到最短路径或最小生成树。
堆可以用来维护待处理节点集合，并在每次选择下一个节点时选择具有最小权重的节点。
在一系列数字中找到中位数是一种常见的问题。使用堆，可以高效地找到中位数，其中最小堆和最大堆可以分别存储较大和较小的一半数字。
当需要合并多个有序数组时，可以使用堆来提高效率。通过将每个数组的最小元素放入堆中，然后每次弹出堆顶元素进行合并，可以在时间复杂度为O(nlogk)的情况下完成合并操作。
这些只是堆应用的一些例子，堆还可以用于解决其他许多问题，特别是那些需要高效地查找最小或最大元素的场景。
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仓库管理员以数组 stock 形式记录商品库存表，其中 stock[i] 表示对应商品库存余量。请返回库存余量最少的 cnt 个商品余量，返回 顺序不限。
示例 1：
输入：stock = [2,5,7,4], cnt = 1
输出：[2]
示例 2：
输入：stock = [0,2,3,6], cnt = 2
输出：[0,2] 或 [2,0]
提示：
0 <= cnt <= stock.length <= 10000
0 <= stock[i] <= 10000
思路:先排序，然后取值
/**
* @param {number[]} stock
* @param {number} cnt
* @return {number[]}
*/
var inventoryManagement = function(stock, cnt) {
// 先排序，然后取值
return stock.sort((a,b)=>a-b).slice(0,cnt)
};
/**
* @param {number[]} stock
* @param {number} cnt
* @return {number[]}
*/
var inventoryManagement = function(stock, cnt) {
// 先排序，然后取值
return countingSort(stock,cnt,10000)
};
const countingSort = (arr,k,length)=>{
// 将新开辟一个空间，将输入的数据存储到空间
let bucket = new Array(length)
let sortedIndex = 0
let arrLen = arr.length
let bukectLength = length
// stock [2，5，7，4] 原抬款组中下标对应的值 对应此处的下标
for(let i = 0; i < arrLen;i++){
if(!bucket[arr[i]]){
bucket[arr[i]]= 0
}
bucket[arr[i]] ++
} // bucket [0,0,1,0,1,1,0,1,]
let res = []
for (let j = 0; j < bukectLength;j++){
while(bucket[j]-- > 0 && sortedIndex < k){
res[sortedIndex++] = j
}
if(sortedIndex === k){
break
}
}
return res
}
在JavaScript中，slice()是一个数组方法，用于从原始数组中提取指定范围的元素，并返回一个新的数组。它不会修改原始数组，而是返回一个浅拷贝。
slice()方法接受两个参数：起始索引和结束索引（可选）。起始索引指定了截取的起始位置，包含该索引对应的元素；结束索引指定了截取的结束位置，但不包含该索引对应的元素。
使用示例：
const fruits = ['apple', 'banana', 'orange', 'grapefruit', 'kiwi'];
// 截取索引1到3之间的元素（不包括索引3）
const slicedFruits = fruits.slice(1, 3);
console.log(slicedFruits); // 输出: ['banana', 'orange']
// 不传递结束索引，则截取从起始索引到数组末尾的所有元素
const slicedFruits2 = fruits.slice(2);
console.log(slicedFruits2); // 输出: ['orange', 'grapefruit', 'kiwi']
// 负数索引表示从数组末尾开始计算，-2表示倒数第二个元素
const slicedFruits3 = fruits.slice(-2);
console.log(slicedFruits3); // 输出: ['grapefruit', 'kiwi']
// 可以将slice()用于字符串
const str = "Hello, World!";
const slicedStr = str.slice(7, 12);
console.log(slicedStr); // 输出: "World"
注意事项：
slice()方法影响，它仅返回一个新的数组副本。slice()方法对字符串同样适用，可以截取指定范围内的字符子串。计数排序（Counting Sort）是一种线性时间复杂度（O(n+k)）的排序算法，其中n是待排序元素的数量，k是待排序元素的取值范围大小。计数排序适用于排序范围较小的整数数组。
计数排序的基本思想是统计每个元素出现的次数，然后根据统计信息将元素放回正确的位置。它使用一个额外的计数数组来存储每个元素的出现次数，然后通过累加计数数组中的值，确定每个元素在排好序的数组中的最终位置。
下面是计数排序的示例步骤：
统计每个元素出现的次数：遍历待排序数组，对每个元素进行计数，并将计数结果存储在对应索引位置的计数数组中。
累加计数数组：对计数数组进行累加操作，每个位置的值等于前面所有位置的值之和，这样可以确定每个元素在排序后数组中的最终位置。
排序：创建一个与待排序数组相同大小的临时数组，遍历待排序数组，根据计数数组中的值确定每个元素在临时数组中的位置，并将元素放置到临时数组中。
将临时数组中的元素复制回原始数组：将临时数组中的元素按顺序复制回原始数组，即完成排序。
以下是一个计数排序的示例代码（使用JavaScript）：
function countingSort(arr) {
const len = arr.length;
if (len <= 1) {
return arr;
}
// 找出待排序数组中的最大值
let max = arr[0];
for (let i = 1; i < len; i++) {
if (arr[i] > max) {
max = arr[i];
}
}
// 创建计数数组，并统计每个元素的出现次数
const countArray = new Array(max + 1).fill(0);
for (let i = 0; i < len; i++) {
countArray[arr[i]]++;
}
// 累加计数数组
for (let i = 1; i <= max; i++) {
countArray[i] += countArray[i - 1];
}
// 创建临时数组存储排序结果
const tempArray = new Array(len);
// 排序
for (let i = len - 1; i >= 0; i--) {
const value = arr[i];
const index = countArray[value] - 1;
tempArray[index] = value;
countArray[value]--;
}
// 将临时数组复制回原始数组
for (let i = 0; i < len; i++) {
arr[i] = tempArray[i];
}
return arr;
}
// 使用示例
const array = [5, 8, 2, 1, 9, 3, 5];
const sortedArray = countingSort(array);
console.log(sortedArray); // 输出: [1, 2, 3, 5, 5, 8, 9]
计数排序的优势在于它不是基于比较的排序算法，因此在某些情况下，它可以比其他排序算法更快。但是，计数排序的缺点是它对输入数据的取值范围有一定要求，并且需要额外的空间来存储计数数组和临时数组。