选择排序--堆排序

选择排序的基本思想：每一趟 (例如第i趟，i = 0,1,…)在后面第n-i个待排序元素中选出最小元素作为有序序列的第i个元素，直到第n-1趟结束后，所有元素有序。在这里，我们介绍两种具体的选择排序算法：直接选择排序与堆排序。

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堆排序的核心是堆调整算法。首先根据初始输入数据，利用堆调整算法shiftDown()形成初始堆；然后，将堆顶元素与堆尾元素交换，缩小堆的范围并重新调整为堆，如此往复。堆排序是一种不稳定的排序算法，其实现如下：

package keking.sort;

/**        
 * Title: 堆排序(选择排序)，升序排序(最大堆)，依赖于初始序列     
 * Description: 现将给定序列调整为最大堆，然后每次将堆顶元素与堆尾元素交换并缩小堆的范围，直到将堆缩小至1
 * 时间复杂度：O(nlgn)
 * 空间复杂度：O(1) 
 * 稳 定 性：不稳定
 * 内部排序(在排序过程中数据元素完全在内存)
 * @author keking       
 */      
public class HeapSort {

    public static void heapSort(int[] target){
        //调整数组为最大堆
        for(int i = target.length / 2 - 1; i >= 0; i--){
            adjustHeap(target, i, target.length - 1);
        }
        //交换根节点和最后一个元素,完成从小到大的排序
        for(int i = target.length - 1; i > 0; i--){
            int temp = target[i];
            target[i] = target[0];
            target[0] = temp;
            adjustHeap(target, 0, i);
        }
    }

    //将数组调整为最大堆,根节点的值为最大值
    private static void adjustHeap(int[] target, int parent, int length){
        int temp = target[parent];
        int child = parent * 2 + 1; //根节点的左子节点下标
        while(child < length){
            if(child + 1 < length && target[child + 1] > target[child]){ 
                child ++; //右子节点值大,下标指向右子节点
            }
            if(target[child] < temp){
                break; //左右子节点都小于根节点,跳出
            }
            target[parent] = target[child]; //子节点大于根节点,赋值给根节点
            //重新调整子节点下的节点
            parent = child;
            child = parent * 2 + 1;
        }
        //如果根节点和子节点交换过,parent为子节点的下标,将原始根节点的值赋值给子节点
        //如果根节点没有和子节点交换过,根节点还是原来的值
        target[parent] = temp;
    }
}