算法排序——堆排序

先看看堆排序示意图:


堆排序是利用堆这种数据结构所涉及的一种排序算法,堆积是近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积性质,即子结点的键值或索引总是小于(大于)它的父节点。

算法步骤:

1)创建一个堆H[0..n-1]

2)把堆首(最大值)和堆尾互换

3)把堆的尺寸缩小1,并调用shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置

4) 重复步骤2,直到堆的尺寸为1

代码如下:

//array是待调整的堆数组,i是待调整的数组元素的位置,nlength是数组的长度
//本函数功能是:根据数组array构建大根堆
void heapTrim(int array[],int i,int nLength)
{
    int nChild;
    int nTemp;
    for(; 2 * i + 1 < nLength;i = nChild)
    {
        //子结点的位置=2*(父结点位置)+1
        nChild = 2 * i + 1;
        //得到子结点中较大的结点
        if(nChild < nLength - 1 && array[nChild + 1] > array[nChild]) ++nChild;
        //如果较大的子结点大于父结点那么把较大的子结点往上移动,替换它的父结点
        if(array[i] < array[nChild])
        {
            nTemp = array[i];
            array[i] = array[nChild];
            array[nChild] = nTemp; 
        }
        else break; //否则退出循环
    }
}
//堆排序算法
void heapSort(int array[],int length)
{
    int i;
    //调整序列的前半部分元素,调整完之后第一个元素是序列的最大的元素
    //length/2-1是最后一个非叶节点,此处"/"为整除
    for(i = length / 2 - 1;i >= 0;--i)
    heapTrim(array,i,length);
    //从最后一个元素开始对序列进行调整,不断的缩小调整的范围直到第一个元素
    for(i = length - 1;i > 0;--i)
    {
        //把第一个元素和当前的最后一个元素交换,
        //保证当前的最后一个位置的元素都是在现在的这个序列之中最大的
        array[i] = array[0] ^ array[i];
        array[0] = array[0] ^ array[i];
        array[i] = array[0] ^ array[i];
        //不断缩小调整heap的范围,每一次调整完毕保证第一个元素是当前序列的最大值
        heapTrim(array,0,i);
    }
}
main()
{
    int i;
    int num[]={9,8,7,6,5,4,3,2,1,0};
    heapSort(num,sizeof(num)/sizeof(int));
    for(i = 0;i < sizeof(num) / sizeof(int);i++)
    {
        system.out.print(num[i]);
    }
}

### 堆排序算法详解 堆排序是一种基于比较的高效排序算法,其核心思想是利用堆这种数据结构来完成排序操作。堆可以被看作是一棵完全二叉树,并且满足堆积性质:对于最大堆而言,任意节点的关键字都不小于其子节点的关键字;而对于最小堆,则相反。 #### 一、基本概念 堆排序分为两种主要形式——最大堆和最小堆。在最大堆中,父节点始终大于等于其子节点[^4]。因此,在一个数表示的最大堆中,第一个元素总是当前集合中的最大值。同样地,在最小堆中,父节点始终小于等于其子节点。 #### 二、主要过程 堆排序的过程主要包括以下几个方面: 1. **建堆** 将输入的数据构建成一个初始堆(通常是从最后一个非叶子节点向上逐层调)。这一阶段的目标是使个数据集符合堆定义的要求。 2. **堆调** 当移除堆顶元素后,需要重新调剩下的部分以保持堆特性不变。这一步骤称为“下沉”,即将新的根节点与其较大的孩子交换位置直到恢复堆属性为止[^3]。 #### 三、特点分析 - 时间复杂度稳定为 O(n log n),无论最好情况还是最坏情况下都适用; - 是一种原地排序方法,不需要额外存储空间; - 不稳定性:由于可能涉及多次覆盖写入操作,所以它不是稳定的排序方式[^2]。 #### 四、C代码实现示例 以下是使用 C 编程语言编写的简单版本的堆排序程序: ```c #include <stdio.h> // 调堆函数 void heapify(int arr[], int n, int i){ int largest = i; // 初始化最大为根节点 int l = 2*i + 1; // 左子节点 int r = 2*i + 2; // 右子节点 if (l < n && arr[l] > arr[largest]) largest = l; if (r < n && arr[r] > arr[largest]) largest = r; if(largest !=i ){ swap(&arr[i], &arr[largest]); heapify(arr,n,largest); } } // 主要堆排序逻辑 void heapsort(int arr[],int n){ for(int i=n/2 -1;i>=0;i--){ heapify(arr,n,i); } for(int i= n-1 ;i>0;i--){ swap(&arr[0],&arr[i]); heapify(arr,i,0); } } ``` 上述代码展示了如何通过递归调用来维护堆结构并最终完成排序任务[^1]。 --- ### Java 实现示例 如果考虑另一种主流编程语言如 Java 的话,也可以按照相似思路编写如下所示的堆排序类: ```java public class HeapSort { public void sort(int[] array) { int length = array.length; // 构造初始堆 for (int i = length / 2 - 1; i >= 0; i--) { adjustHeap(array, i, length); } // 进行n-1次循环处理 for (int j = length - 1; j > 0; j--) { // 把当前最大的放到最后面去 swap(array, 0, j); // 对前面j-1个数再次进行堆化 adjustHeap(array, 0, j); } } private static void adjustHeap(int[] array,int index ,int size){ int temp=array[index]; for(int k=index*2+1;k<size;k=k*2+1){ if(k+1<size&&array[k]<array[k+1]){ k++; } if(temp>=array[k])break; array[index]=array[k]; index=k; } array[index]=temp; } private static void swap(int[] data, int a, int b){ int tmp=data[a]; data[a]=data[b]; data[b]=tmp; } } ``` 这段代码实现了完堆排序流程,包括初始化堆以及后续每次删除后的重排工作。 ---
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