手撕堆排序

手撕堆排序

实现思路:

  1. 首先初始化堆,进行下沉操作,从最后一个叶子节点的父节点开始,将小数据下沉下去,做成一个最大堆(小到大做最大堆,大到小做最小堆)
  2. 然后堆顶与未排序数组位置元素交换,未排序数组缩减一个元素。由于将元素交换到堆顶,打破了堆的性质,将堆顶的元素重新下沉,做出保持堆的性质。重复操作第二步,直至未排序数组元素个数为1,因为1个元素就不需要排序了。
  3. 排序结束。
  4. 写的不好请指正,嘻嘻_
#include <iostream>
#include <string.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
using namespace std;

#include <time.h>



void Sort_printf(int* arr, int len)//打印数组
{
	for (int i = 0; i < len; i++)
		cout << arr[i] << "   ";
	cout << endl;
}

// index是下沉位置
void heap_sink(int *arr, int len, int index) 
{
	int child = 0;
	while (index * 2 + 1 < len) {
		child = index * 2 + 1; // 左子树
		if (child + 1 < len && arr[child] < arr[child + 1]) {
			child = child + 1; // 如果有子树大,则获取右子树
		}
		if(arr[child] > arr[index])
			swap(arr[index], arr[child]);
		index = child;
	}
}



void sort_heap(int* arr, int len) 
{
	int i = 0;
	// 首先初始化堆,进行下沉操作,从最后一个叶子节点的父节点开始
	for (i = (len / 2) -1; i >= 0; i--) {
		heap_sink(arr, len, i);
	}
	// 每次将堆顶放在未排序数组的末尾
	int endIndex = 0;// 记录最后位置,0位置不需要调换了
	for (endIndex = len - 1; endIndex > 0; endIndex--) {
		swap(arr[endIndex], arr[0]); // 交换到未排序好位置末尾
		heap_sink(arr, endIndex, 0);
	}
}

#define LEN 100
void main()
{
	int arr[LEN] = { 0 };
	int arr1[LEN];
	srand((unsigned)time(NULL));
	for (int i = 0; i < LEN; i++)
	{
		arr[i] = rand() % 30;
		arr1[i] = arr[i];
	}

	int len = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
	Sort_printf(arr1, len);
	sort_heap(arr1, len);
	Sort_printf(arr1, len);
	return;
}



### 回答1: 当然可以,下面是一个Python实现的堆排序的示例代码: ```python def heapify(arr, n, i): largest = i l = 2 * i + 1 r = 2 * i + 2 if l < n and arr[i] < arr[l]: largest = l if r < n and arr[largest] < arr[r]: largest = r if largest != i: arr[i],arr[largest] = arr[largest],arr[i] # 交换 heapify(arr, n, largest) def heapSort(arr): n = len(arr) for i in range(n, -1, -1): heapify(arr, n, i) for i in range(n-1, 0, -1): arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i] # 交换 heapify(arr, i, 0) arr = [12, 11, 13, 5, 6, 7] heapSort(arr) n = len(arr) print("排序后") for i in range(n): print("%d" % arr[i]) ``` 上面的代码首先定义了两个函数:`heapify`和`heapSort`。`heapify`函数用于将数组的某个位置转换为最大堆,而`heapSort`函数用于对整个数组进行堆排序。在主程序中,我们定义了一个数组并对其进行了排序,并在最后打印出排序后的结果。 ### 回答2: 堆排序是一种基于二叉堆数据结构排序算法。Python中可以通过构建堆、调整堆、交换元素等操作实现堆排序。 首先,构建堆的过程可以使用一个维护最大堆性质的函数实现。该函数接受一个列表和一个索引作为参数,将以该索引为根的子树调整为最大堆。具体步骤如下: 1. 初始化最大元素为根节点。 2. 将根节点与左右子节点进行比较,找出最大值。 3. 如果最大值不是根节点,则将最大值与根节点进行交换,并递归调整交换后的子树为最大堆。 其次,堆排序的过程可以通过调用构建堆函数实现。具体步骤如下: 1. 构建一个最大堆。 2. 将堆顶元素与最后一个元素进行交换,并将堆大小减1。 3. 从根节点开始调整交换后的子树为最大堆。 4. 重复步骤2和3,直到堆大小为1时排序完成。 最后,将以上实现步骤整合为一个堆排序函数,接受一个列表作为参数,返回排序后的列表。 以下是用Python实现堆排序的代码: ```python def heapify(arr, n, i): largest = i left = 2 * i + 1 right = 2 * i + 2 if left < n and arr[left] > arr[largest]: largest = left if right < n and arr[right] > arr[largest]: largest = right if largest != i: arr[i], arr[largest] = arr[largest], arr[i] heapify(arr, n, largest) def heapSort(arr): n = len(arr) for i in range(n // 2 - 1, -1, -1): heapify(arr, n, i) for i in range(n - 1, 0, -1): arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i] heapify(arr, i, 0) return arr # 测试 arr = [12, 11, 13, 5, 6, 7] sorted_arr = heapSort(arr) print("排序结果:", sorted_arr) ``` 以上利用Python语言实现了堆排序算法,其中heapify函数用于维护最大堆性质,heapSort为堆排序函数,通过调用heapify函数构建最大堆,并依次交换堆顶元素与最后一个元素进行排序。输出结果为排序后的列表。 ### 回答3: 堆排序是一种利用堆的数据结构进行排序的算法。它的主要思想是将待排序的序列构建成一个大顶堆或小顶堆,然后依次取出堆顶元素,使得取出的元素按照升序或降序排列。 在Python中,我们可以通过使用heapq模块来实现堆排序。具体的步骤如下: 1. 导入heapq模块 ```python import heapq ``` 2. 定义堆排序函数 ```python def heap_sort(arr): # 构建一个空的堆列表 heap = [] # 遍历待排序的序列,将其元素加入堆列表中 for i in arr: heapq.heappush(heap, i) # 依次取出堆顶元素,使序列有序 sorted_arr = [] while heap: sorted_arr.append(heapq.heappop(heap)) return sorted_arr ``` 3. 测试堆排序函数 ```python arr = [9, 7, 5, 3, 1, 8, 6, 4, 2] sorted_arr = heap_sort(arr) print(sorted_arr) ``` 上述代码中,我们首先构建了一个空的堆列表,然后使用heappush函数将待排序序列的元素依次加入堆中。接着,我们利用heappop函数依次取出堆顶元素,使得序列有序。最后,我们输出排序后的序列。 执行以上代码,将会输出:[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],即为使用堆排序算法后得到的有序序列。 堆排序的时间复杂度为O(nlogn),其中n为待排序序列的长度。这是一种比较高效的排序算法,适用于大规模数据的排序。
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