八大排序算法——堆排序

堆排序算法(图解详细流程) 提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录堆排序基本介绍大顶堆举例说明小顶堆举例说明堆排序的基本思想堆排序步骤图解说明堆排序的基本思路总结 堆排序基本介绍 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),他也是不稳定排序 堆是具有以下性质的完全二叉树,每个节点的值都大于或等于其左右孩子节点的值,称为大顶堆,注意:没有要求节点的左孩子的值和右孩子的值的大小关系。 每个结点的值都小于或等于其左 阅读详情
AI摘要

本文详细介绍了堆排序算法的工作原理,包括如何构建大根堆并利用其特性进行排序。通过具体的实例展示了堆排序的具体步骤,并提供了完整的C语言实现代码。

八大排序

排序,分为内部排序和外部排序,内部排序是指将数据记录在内存中进行排序,而外部排序因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存,所以称之为外部排序,我们这里讲的八大排序全部属于内部排序。

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八大排序时间/空间复杂度及稳定性

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堆排序

堆排序(Heapsort)是指利用堆积树(堆)这种数据结构所设计的一种排序算法,它是选择排序的一种。可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素。堆分为大根堆和小根堆,是完全二叉树。大根堆的要求是每个节点的值都不大于其父节点的值,即A[PARENT[i]] >= A[i]。在数组的非降序排序中,需要使用的就是大根堆,因为根据大根堆的要求可知,最大的值一定在堆顶。这里要注意的是堆排序采用的是完全二叉树的思想,但它的存储结构采用的是数组。

堆排序的过程(大根堆)
  • 调整堆:调整堆即是将最初无规则的堆调整为大根堆。它的每一次调整都是将非叶子结点i与其左孩子left[i]和右孩子light[i]进行比较,若非叶子结点i不是其中最大的,那么将其与最大的结点位置互换。堆的第一次调整是从最后一个非叶子结点开始依次向根节点调整的,这就是为什么它要采用完全二叉树的原因,因为这样可以快速的在数组中定位最后一个非叶子结点,即a[n/2-1],其中a是待排序的数组,n是数组a的下标值。那么就是说,下标为n/2-1的结点就是最后一个非叶子节点。堆的第一次调整函数的调用关系大概可以总结为循环调用+递归调用。其过程如下:
    • 初始完全二叉树
      初始完全二叉树
    • 数值3为最后一个非叶子结点,将其与它的孩子结点相比较,8>3,位置互换
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    • 判断被调整后的结点3是否为非叶子结点,3不是,函数调用进入下一层循环,将结点7与它的左右儿子结点相比较,20>17>7,将结点20与结点7位置互换
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    • 判断被调整后的结点7是否为非叶子结点,7不是,函数调用进入最后一层循环,将结点16与它的左右儿子结点相比较,20>16>7,将结点16与结点20位置互换
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    • 判断被调整后的结点16是否为非叶子结点,16是,函数进行递归调用,将结点16与它的左右儿子结点相比较,17>16>7,将结点17与结点16位置互换
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    • 判断被调整后的结点16是否为非叶子结点,16不是,循环结束,堆调整完毕。
  • 堆排序:可以看到,上面的调整堆算法循环调用执行完毕以后,结果是一个大根堆,堆排序所要做的就是将堆顶元素20与最后一个元素3互换位置,即将a[0]与a[n-1]互换位置,换位置之后a[0]至a[n-2]元素又组成一个新的堆,这时的调整堆与第一次调整刚好相反,它是从堆顶元素开始调整,一直往下延伸,是一个纯递归的过程,具体过程如下:
    这里写图片描述这里写图片描述这里写图片描述这里写图片描述这里写图片描述这里写图片描述这里写图片描述这里写图片描述这里写图片描述这里写图片描述这里写图片描述
    到这里,排序就算是执行完了,从上述过程可知,堆排序其实也是一种选择排序,是一种树形选择排序。只不过直接选择排序中,为了从a[1…n]中选择最大记录,需比较n-1次,然后从a[1…n-2]中选择最大记录需比较n-2次。事实上这n-2次比较中有很多已经在前面的n-1次比较中已经做过,而树形选择排序恰好利用树形的特点保存了部分前面的比较结果,因此可以减少比较次数,这就是为什么第一次调整堆是从下往上,而之后都是从上往下。对于n个关键字序列,最坏情况下每个节点需比较log2(n)次,因此其最坏情况下时间复杂度为nlogn。堆排序为不稳定排序,不适合记录较少的排序。下面是堆排序的c语言实现:
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<math.h>

//堆调整算法
void HeapAdjust(int num[],int i,int length)
{
    //定义max保存以num[i]为根的最小堆中最大值的下标,初始值为i
    int max=i;
    //判断num[i]是否为根结点 (下标i<=length/2-1的结点都是根节点)
    if(i<=length/2-1)
    {
        //判断num[2*i+1]是否在堆内,若在,判断其是否大于num[max],若大于,将其下标2*i+1赋予给max
        if((2*i+1)<length && num[2*i+1]>num[max])
        {
            max=2*i+1;
        }
        //判断num[2*(i+1)]是否在堆内,若在,判断其是否大于num[max],若大于,将其下标2*(i+1)赋予给max
        if((2*(i+1))<length && num[2*(i+1)]>num[max])
        {
            max=2*(i+1);
        }
        //若i不等于max,则说明以num[i]为根的最小堆中num[max]是最大值,将num[max]与根结点num[i]交换位置
        if(i!=max)
        {
            num[i]=num[i]^num[max];
            num[max]=num[i]^num[max];
            num[i]=num[i]^num[max];
            //交换后,为防止以num[max]为根结点的最小堆结构发生变换,再次调用堆调整算法
            HeapAdjust(num,max,length);
        }
    }
}
//堆排序算法
void HeapSort(int num[],int length)
{
    int i;
    //找到最后一个非叶子结点,先从最后一个非叶子结点组成的最小堆进行堆调整
    for(i=length/2-1;i>=0;i--)
        //调用调整堆算法将数组从下往上调整为大根堆
        HeapAdjust(num,i,length);
    for(i=length-1;i>0;i--)
    {
        //将数组第一个数和最后一个数换位置
        num[i]=num[i]^num[0];
        num[0]=num[i]^num[0];
        num[i]=num[i]^num[0];
        //继续调用调整堆算法,将剩余数据组成的堆从上往下调整为大根堆
        HeapAdjust(num,0,i);
    }
}
int main()
{
    int i;
    int num[]={8,5,7,12,48,36,4};
    HeapSort(num,sizeof(num)/sizeof(int));
    for(i=0;i<sizeof(num)/sizeof(int);i++)
    {
        printf("%d\t",num[i]);
    }
    printf("\n");
}

堆排序的基本概念和基本思路 一 堆排序基本介绍 1 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。 2 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,这种情况称为大顶堆,注意:没有要求结点的左孩子的值和右孩子的值的大小关系。 3 每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值,这种情况称为小顶堆。 4 大顶堆举例说明 5 小顶堆举例说明 6 一般升序采用大顶堆, 降序采用小顶堆。 二 堆.. 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Mrbugu的博客 642

八大排序算法 —— 堆排序

堆排序 堆的概念: 堆:本质是一种数组对象。特别重要的一点性质:任意的叶子节点小于(或大于)它所有的父节点。对此,又分为大顶堆和小顶堆,大顶堆要求节点的元素都要大于其孩子,小顶堆要求节点元素都小于其左右孩子,两者对左右孩子的大小关系不做任何要求。利用堆排序,就是基于大顶堆或者小顶堆的一种排序方法。下面,我们通过大顶堆来实现。 堆排序: 堆排序利用了大根堆(或小根堆)堆顶记录的关键字最大...

C先生的博客 784

八大排序算法~堆排序

(2)for循环(从 i=最后一个结点位置开始直到i=第一个结点 结束):取根结点放于后座~即进行交换,根结点与后座最后一个位置进行交换,然后重构成新的大根堆,为什么不能for循环 调整成堆,然后取根结点,然再次调整成堆,然后再取根结点,再调整成堆。咱在对剩余的n-1个结点构建成一个新的大根堆,然后又取根结点放到后座上倒数第二个位置,然后对剩余的n-2个结点构建成一个新的大根堆,然后又取根结点放到后座上倒数第三个位置,再取根节点跟后座倒数第二个位置交换,然后重新构建新的大根堆,然后。

m0_66468899的博客 291

【八大排序算法之堆排序—Java】

堆排序 堆的结构可以分为大顶堆和小顶堆,是一个完全二叉树。 首先说明什么是完全二叉树: 若设二叉树的深度为h,除第 h 层外,其它各层 (1~h-1) 的结点数都达到最大个数,第 h 层所有的结点都连续集中在最左边,这就是完全二叉树。例如下图就不是一个完全二叉树,虽然1,2层均达到最大个数,但是第三层的节点应几种在左侧,即点7应该位于8的左子节点 其次说明什么是大顶堆和小顶堆: 每个结点的值都大于其左子节点和右子结点的值,称之为大顶堆;每个结点的值都小于其左子节点和右子结点的值,称之为小顶堆。下图即为大顶

weixin_47714239的博客 1132

八大排序算法详解——堆排序

基本思想 堆的定义n个关键字序列kl,k2,…,kn称为堆,当且仅当该序列满足如下性质之一(简称堆性质): ki≤k2i且ki≤k2i+1 或 ki≥k2i且ki≥k2i+1(1≤i≤FLOOR(n/2))若将此序列所存储的向量R[1..n]看做是一棵完全二叉树的存储结构,则堆实质上是满足如下性质的完全二叉树:树中任一非叶结点的关键字均不大于(或不小于)其左右孩子(若 存在)结点的关键字。 小根堆:

cy__dream的博客 848
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