带你了解堆排序

1.堆排序的定义

堆排序在八大排序算法中属于选择排序，她利用的是堆这种数据结构来构建的排序算法，堆分为大顶堆、小顶堆，根节点的数值要么是最大的，要么是最小的，堆排序最主要的两个操作是建堆和调整堆两个操作。

2.堆排序的代码实现

public static void downAdjust(int[] array, int parentIndex, int length) {

   // temp保存父节点值，用于最后的赋值

   int temp = array[parentIndex];

   int childIndex = 2 * parentIndex + 1;

   while (childIndex < length) {

       // 如果有右孩子，且右孩子大于左孩子的值，则定位到右孩子

       if (childIndex + 1 < length && array[childIndex + 1] > array[childIndex]) {

           childIndex++;

       }

       // 如果父节点小于任何一个孩子的值，直接跳出

       if (temp >= array[childIndex])

           break;

       //无需真正交换，单向赋值即可

       array[parentIndex] = array[childIndex];

       parentIndex = childIndex;

       childIndex = 2 * childIndex + 1;

   }

   array[parentIndex] = temp;

}

public static void heapSort(int[] array) {

   // 1.把无序数组构建成二叉堆。

   for (int i = (array.length-2)/
2; i >= 0; i--) {

       downAdjust(array, i, array.length);

   }

   System.out.println(Arrays.toString(array));

   // 2.循环删除堆顶元素，移到集合尾部，调节堆产生新的堆顶。

   for (int i = array.length - 1; i > 0; i--) {

       // 最后一个元素和第一元素进行交换

       int temp = array[i];

       array[i] = array[0];

       array[0] = temp;

       // 下沉调整最大堆

       downAdjust(array, 0, i);

   }

}

3.复杂度分析

堆排序的时间复杂度为O(NlogN)与快速排序一样，空间复杂度为O(1)，构建堆的时间复杂度为O(NlogN)，需要进行N/2次循环，每一次调用downAdjusut方法，调整堆和构建堆的时间复杂度是一样的，这两个方法存在于两个不同的循环中，因此是并列的关系，最后得到堆排序的时间复杂度。

4.使用场景

堆排序和快速排序一样都是属于不稳定排序，，但是不会出现想快速排序那样不稳定的情况，通常使用在相对有序的大数据量下。

5.下期预告

什么是归并排序？