05. 堆排序

最新推荐文章于 2025-08-19 11:54:39 发布
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#堆排序 #排序算法

堆排序
ZCC的专栏
05-13 511
一、堆排序简介 堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法，堆排序是一种**选择排序，**它的最坏，最好，平均时间复杂度均为O(nlogn)，它也是不稳定排序。 堆排序的基本思想是：将待排序序列构造成一个大顶堆 ( 一般升序采用大顶堆，降序采用小顶堆 )，此时，整个序列的最大值就是堆顶的根节点。将其与末尾元素进行交换，此时末尾就为最大值。然后将剩余n-1个元素重新构造成一个堆，这样会得到n个元素的次小值。如此反复执行，便能得到一个有序序列了。 二、堆排序实现 /** * * 堆排序
35.堆排序.wmv（目前数据结构最好的视频,共42集，需要哪一集的知识自己下，一集3积分）
03-13
C/C++实现 数据结构与算法视频教程 01交换算法 02冒泡排序 ...35堆排序 36哈希与映射的概述 37B树有什么用 38B树的概念 39图_邻接矩阵 40图_邻接表 41图_DFS 42图_BFS 共42集，需要哪一块知识自己下，一集3积分
838. 堆排序
NEFU AB-IN's Blog
03-02 617
Acwing 838. 堆排序
3.排序算法05——堆排序算法
x_miner的博客
11-13 994
树的定义 二叉树 满二叉树与完全二叉树 完全二叉树=满二叉树拿走几个（只能右边拿走，左边必须充满的） 例如：1.在下图的b中删去12号也是完全二叉树 2.在下图的b中删去12,11也是完全二叉树 3.在下图的b中删去9不是完全二叉树 就是横过来读 公式*2：1.已知父节点下标为i，左子节点下标为2*i+1，右子节点下标为2*i+2 2.已知子节点（左右都一样）下标为j，父节点下标为（j-1）//2 堆的定义：以下单独来看都可称之为堆，把堆比作行政机关的话，上一级...
堆排序算法
qq_44111805的博客
02-05 7062
一、堆排序算法基本思想 堆排序是利用堆数据结构而设计的一种排序算法，堆排序是一种选择排序，其最坏，最好，平均时间复杂度均为O(nlogn)，同时也是不稳定排序。 堆是具有以下性质的完全二叉树：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值，称为大顶堆, 如下图所示，其中大顶堆的性质**：arr[i] >= arr[2i+1] && arr[i] >= arr[2i+2]** 每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值，称为小顶堆，如下图所示，其中小顶堆性质：arr[i] <=
选择排序之堆排序
城始足下的博客
05-09 669
堆排序是一种改进的选择排序算法，通过构建堆结构来提高排序效率。
非递归的堆排序
丰年留客的专栏
03-27 1056
0x01 背景 多年之前写了一篇博客，实现非递归方式的堆排序，多年之后才发现写的有问题。连忙撤了下来，重新复习了《算法导论》，用Go实现了正确的非递归排序。算是填上了当年的坑。基本上是复原了书上的实现，加上自己的理解。 0x02 堆与堆排序 堆是一种完全二叉树。它具有如下特点： 每个节点都比其他子节点的值大或者小。 都大的叫大根堆，都小的叫小根堆。反过来表达，除根节点外，其他节点都比父节点小或者大。堆可以和一个数组对应起来。下标为i的元素的两个子节点分别为2i+1和2i+2。 堆排序就是利用堆的构建过
[排序算法]4. 图解堆排序及其代码实现
大象不下象棋的博客
05-21 1308
堆是一种图的树形结构，被用于实现“优先队列”（priority queues）
利用大根堆实现堆排序
TaoistQu的博客
05-16 666
大根堆的结构为完全二叉树 任意一颗子树的最大值在树根上，其根节点和子节点的坐标索引关系为，i位置的节点的：具体大根堆的介绍和实现参考另外一篇文章 左子节点索引为：2*i+1 右子节点索引坐标为：2*i+2 父节点坐标为： (i-1)/2 用大根堆实现堆排序实现的思路为，利用大根堆的特点将最后一个节点元素和0位置元素进行交换，然后将0位置元素下沉，保持大根堆结构即可完成。其中在建立大根堆时有两种方式： 采用由上到下的形式建立大根堆 采用由下到上的方式建立大根堆 其中由下自上的形式建立的大根堆时间复杂度
排序方法--堆排序
2401_85642272的博客
09-29 810
1.把无序数组构建成二叉堆，把无序的一串数想象成一个堆，根据要求去从局部到整体构建一个大顶堆或者小顶堆，我们要的就是此时的堆顶元素。首先给定一个无序的序列，将其看做一个堆结构，一个没有规则的二叉树，将序列里的值按照从上往下，从左到右依次填充到二叉树中。3.重现调整除了数组末端（已经确定顺序的元素）以外的元素，去构建堆，然后交换堆顶和当前末尾，构建，交换堆顶和当前末尾。此时发现4小于5和6这两个子节点，需进行调整，左右节点5和6中，6大于5且6大于父节点4，因此交换4和6的位置。
完整详细版Python全套教学课件 第05节 堆排序实现.pdf
10-02
完整详细版Python全套教学课件 第05节 堆排序实现.pdf
完整详细版Python全套教学课件 第05节 树的遍历和堆排序.pptx
10-02
Python中的树遍历和堆排序是两种重要的数据结构和算法概念。树遍历主要用于处理具有层级关系的数据，而堆排序是一种高效的排序算法。 首先，我们来看树的遍历。树是一种非线性的数据结构，由节点和边构成，每个节点...
java代码-选择排序算法--2021.05.05
07-14
然而，由于其较高的时间复杂度，实际开发中通常会选择更高效的排序算法，如快速排序、归并排序或堆排序。尽管如此，掌握选择排序有助于我们对排序算法有一个全面的认识，并为进一步学习高级算法打下基础。
【入门级-算法-6、排序算法：排序的基本概念&冒泡排序】
papership的博客
08-15 317
设计算法时，时间复杂度和空间复杂度往往存在权衡关系，优秀的算法设计需要在两者之间找到平衡点，有两种常用解决方法：一个是空间换时间，就是说使用额外存储空间来减少计算时间；一个是时间换空间，就是说减少存储空间但增加计算时间，在实际的开发过程中，要根据实际资源的情况进行调整。时间复杂度：在计算机科学中，时间复杂性，又称时间复杂度，算法的时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间。8 23 4 11 25 第四次，即比较结果（每一趟最后一次排序结束后，最大的数据“浮出水面”，即找到最大的数）
图解直接插入排序C语言实现
kevin1499的博客
08-17 700
本文基于C语言实现直接插入排序，使用图解方式演示直接插入排序算法原理。
Java算法之排序
Y409001的博客
08-19 247
本文系统介绍了七大基于比较的排序算法，包括插入排序（直接插入和希尔排序）、选择排序（直接选择和堆排序）、交换排序（冒泡和快速排序）以及归并排序。重点分析了快速排序和堆排序的实现原理，详细讲解了快速排序的三种分割方法（Hoare法、挖坑法和前后指针法）及其优化策略（三数取中法和减少递归深度）。文章还探讨了归并排序的递归和非递归实现，并对各种算法从稳定性、时间复杂度和空间复杂度三个维度进行了性能比较。最后简要介绍了非基于比较的计数排序及其适用场景。排序算法的选择需根据具体数据特征和应用场景。
数据结构----八大排序算法
最新发布
LBX_0309的博客
08-19 328
本文系统介绍了多种经典排序算法及其实现，包括插入排序（直接插入、希尔排序）、选择排序（直接选择、堆排序）、交换排序（冒泡、快速排序）以及归并排序和计数排序。每种算法从原理、代码实现、时间复杂度/空间复杂度三个维度进行详细解析，并附有优化思路和测试代码。特别对快速排序的三种实现方式（hoare法、挖坑法、前后指针法）和递归/非递归版本进行了对比分析。文章最后通过性能测试对比了各算法效率，帮助读者理解不同场景下的适用选择。整体内容全面深入，代码示例清晰，兼具理论性和实践指导价值。
排序（Java实现）
2302_81500764的博客
08-18 869
排序，插入排序，选择排序，交换排序，归并排序实现
十分钟学会一个算法 —— 选择排序
当实力撑不起野心的时候 学习才是唯一出路
08-12 1746
选择排序是一种通过反复查找未排序部分的最小（或最大）元素并交换到已排序部分的排序算法。其原理是每次遍历确定一个元素的最终位置，时间复杂度为O(n²)。示例代码展示了C语言实现过程。但选择排序存在两个主要缺点：一是效率低，不适合大数据量；二是不稳定性，可能改变相等元素的原始相对顺序（如示例中的5a和5b位置互换）。虽然可以通过优化减少遍历次数，但无法解决根本的效率问题。
C++实现基础排序算法类库
堆排序的方法是将待排序的序列构造成一个大顶堆（或小顶堆），然后将堆顶元素与堆的最后一个元素交换，使剩余的n-1个元素继续维持大顶堆（或小顶堆）状态，再将剩余的n-1个元素进行排序，这个过程反复执行，直至整个...
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