堆排序的java实现

【排序算法】堆排序原理及Java实现 1、基本思想堆是一种特殊的树形数据结构,其每个节点都有一个值,通常提到的堆都是指一颗完全二叉树,根结点的值小于(或大于)两个子节点的值,同时,根节点的两个子树也分别是一个堆。 堆排序就是利用堆(假设利用大顶堆)进行排序的方法。它的基本思想是,将待排序的序列构造成一个大顶堆。此时,整个序列的最大值就是堆顶的根节点。将它移走(其实就是将其与堆数组的末尾元素交换,此时末尾元素就是最大值),然后将剩余 阅读详情

此代码是针对于大顶堆实现的,小顶堆的修改方式,在代码注释中,看代码前,需对数组的顺序储存二叉树,大顶堆小顶堆的知识有足够的了解,废话不多说,上代码

//堆排序
    public static void heapSort(int[] array){
        //先将数组构建成一个大顶堆,对于一个数组来说,其顺序储存二叉树的最后一个父节点的位置(下标index)就是length/2-1
        //从最后一个父节点开始,依次把每一层的父节点都实现成大顶堆
        for (int i = array.length/2-1; i >=0; i--) {
            adjustBigHeap(array,i, array.length);
        }
        //大顶堆目的,将数组中的最大值推到堆顶
        //大顶堆化完成后,此时堆顶的节点即array[0]为该数组的最大值
        //大顶堆化的特点,每一层的节点值,都是该节点构成子树中所有节点的最大值,即每一层的值都比下面层的值大
        //利用大顶堆将数组排序
        int temp;//交换媒介
        for (int i = array.length-1; i>=0 ; i--) {
            //由于数组已经大顶堆化,此时只需将array[0]与数组最后一个交换,即数组最大值排到组尾
            temp = array[0];
            array[0] = array[i];
            array[i] = temp;
            //交换后,数组长度减一,由于堆顶(array[0])元素值发生改变,需从堆顶开始重新大顶堆化
            adjustBigHeap(array,0,i);
        }
    }
    private static void adjustBigHeap(int[] array,int start,int length){
        int temp = array[start];//将遍历起点的父节点值保存
        for (int i = (start<<1)+1; i < length; i = (i<<1)+1) {//目的:找出该父节点下的较大子节点,并将其子节点与父节点比较交换
            //比较子节点的大小,此刻i为左子节点的index
            //下面两个if判断是决定大顶堆化还是小顶堆化的关键
            if(i+1<length&&array[i]<array[i+1]){//目的:筛选出子节点中较大的节点
                //若左子节点值小于右子节点,则将父节点的比较目标移至右子节点
                i++;
            }
            if(array[i]>temp){//目的:将父节点与子节点中较大的节点比较交换
                //子节点大于父节点,满足交换条件
                array[start] = array[i];
                //交换完成后,由于子节点的值发生了变化,则该子节点下的子树可能已不满足大顶堆
                //需将该子节点记录为父节点,进行该子节点下的大顶堆化
                start = i;
            }
            else {//如果没有和子节点发生交换,说明此时该父节点(temp值)已是大顶堆结构,则跳出循环,此父节点的的大顶堆化完成
                break;
            }
        }
        //将temp值赋给最后跳出循环的该父节点
        array[start] = temp;
    }

JAVA使用链表实现堆排序 JAVA使用链表实现堆排序         堆排序是众多排序算法中的一种,它的平均时间复杂度是O(logn),是一种不稳定排序算法。 首先让我们看看百度对堆排序的定义:         堆排序(英语:Heapsort)是指利用堆这种数据结构... 阅读详情

相关推荐

VSCode+Pyside6开发环境配置全攻略:从安装到实战UI设计

本文提供了一份详细的VSCode与Pyside6集成开发环境配置指南。从创建Python虚拟环境、安装必备VSCode插件,到深度配置PYQT Integration插件以打通Qt Designer与代码编译,最后通过一个待办事项应用实战演示了从UI设计到业务逻辑绑定的完整工作流,旨在帮助开发者建立高效、可维护的GUI开发环境。

qq_27496129的博客 980

堆排序-Java版本

堆排序: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。首先简单了解下堆结构。 堆: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,称为大顶堆;或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值,称为小顶堆。如下图: 同时,我们对堆中的结点按层进行编号,将这种逻辑结构映射到数组中就是下面这个样子 该数组从逻辑上讲就是一个堆结构,我们用简单的公式来描述一下堆的定义就是: 大顶堆:.

S&Y_shhy_QQ_1127833416 2676

自动驾驶嵌入式修炼秘籍:理想L9自动驾驶域控制器拆解

自动驾驶嵌入式修炼秘籍:理想L9自动驾驶域控制器拆解

pathfinder888的博客 2548

【179】Java实现堆排序

本文讲解了堆排序的实现方式。并且把堆排序和冒泡排序放在一起比较了效率。

zhangchao19890805的专栏 468

从零到一:基于STM8的125KHz RFID读卡器实现与曼彻斯特码解析实战

本文详细介绍了基于STM8单片机的125KHz RFID读卡器实现过程,重点解析了曼彻斯特码的编码原理与解码算法。通过硬件电路设计、软件实现及性能优化,帮助开发者低成本构建稳定读取EM4100卡片的系统,适用于门禁、考勤等应用场景。

weixin_42525211的博客 235

Vivado 2021.1 实战:手把手教你用IEEE1735 V2加密你的Verilog源码(附完整TCL命令)

本文详细介绍了在Vivado 2021.1中使用IEEE1735 V2标准加密Verilog源码的全流程,包括许可证申请、密钥文件配置、TCL命令执行及加密后验证。通过实战步骤和完整TCL命令,帮助开发者有效保护FPGA设计知识产权,确保核心算法安全。

weixin_42706667的博客 190

java实现堆排序

从小到大排序: public class HeapSort{ /** * 判断i索引处的元素是否小于j索引处的元素 * @param heap 堆 * @param i 索引 * @param j 索引 * @return heap[i] < heap[j] */ private boolean less(Comparable[] heap, int i, int j){ return heap[i].com

Linging_24的博客 467

Simulink模块库介绍(一)——信号源模块

Simulink模块库介绍(一)——信号源模块库目录Clock模块Digital Clock模块Band-Limited White Noise模块 目录 simulink模块库中提供了丰富的信号源模块组。逐一介绍,算是对之前做个总结吧 Clock模块 通过时钟模块,输出的时间作为判断呢,如下图,前2s之前为高斯白噪声,后2s为正弦曲线,共计10s。 Digital Clock模块 数字时钟模块主要用于离散系统的计时,sample time表示采用时间,如下图:分别是1s和0.5s的采样时间 Band-

5万+

数据结构-堆排序Java实现

堆排序的核心是构建和维护堆,确保最大(或最小)元素位于根节点,然后将根节点与数组末尾的元素交换,并逐渐减小堆的大小。在最大堆中,根节点的值是最大的,而在最小堆中,根节点的值是最小的。堆是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。第一步是将这个数组构建成一个最大堆,确保堆的性质:每个父节点的值都大于或等于其子节点的值。堆化过程:从根节点开始,比较它与其子节点的值,如果子节点的值更大,则交换它们,然后继续堆化子节点。减小堆的大小,排除最后一个元素。

代码大师麦克拉瑞的博客 1191

SAP S/4HANA Cloud 管理员业务角色创建实战:基于 SAP_BR_ADMINISTRATOR 模板的一站式指南

摘要:SAP S/4HANA Cloud新系统初始登录时常见Fiori Launchpad无磁贴的问题,这是由于缺乏合适的业务角色分配。本文介绍了通过预交付的SAP_BR_ADMINISTRATOR模板创建管理员角色的完整流程,包括业务用户、业务角色和业务目录的核心概念解析。重点说明了直接使用模板的风险,并提供了从模板创建自定义管理员角色的详细步骤(4.1-4.3),以及权限限制设置的注意事项。文中还分享了一个实际项目案例,强调正确配置管理员角色对后续权限体系建设的关键作用。(149字)

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 200

解析 RABAX during SAPGUI Logon 错误及其解决方案

登录用户关联了初始启动程序,该程序由于未处理的异常导致运行时错误。在 ST22 查看错误的程序名和错误行。修复初始程序代码中的逻辑问题。重新部署修复后的代码。示例代码:防止未处理的异常TRY." 模拟逻辑处理ENDTRY.此代码通过 TRY-CATCH 块捕获潜在错误,避免程序崩溃。是 SAP 系统中常见的运行时错误,其根源可能涉及多个方面,包括用户配置、系统状态、数据库连接和自定义开发等。通过结合 ST22、SM21 等诊断工具,以及完善的代码实践和系统监控,可以有效预防和解决此类问题。

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 1781

Java :堆排序的实现(结尾附完整源码)

堆排序是一种基于二叉堆的高效排序算法,时间复杂度为O(nlogn)。其核心思想是将待排序数组构建成大顶堆,然后反复交换堆顶与末尾元素,逐步缩小堆范围并重新调整堆结构,最终实现有序排列。算法实现分为三个关键步骤:1)构建初始大顶堆;2)交换堆顶与末尾元素;3)调整剩余元素维持堆性质。主要优势包括原地排序(空间复杂度O(1))和稳定的性能表现。示例演示了将数组[3,8,6,9,2,1,5,4,7]通过堆排序变为有序序列的过程。

2401_88481790的博客 690

rk3588 LightSensor适配从驱动到应用层

本文详细介绍了在RK3588平台上实现光感驱动的开发流程。主要包括:1) 在设备树中配置I2C5接口挂载光感设备;2) 编写内核驱动代码实现光感数据采集;3) HAL层通过ioctl与驱动交互;4) 在BoardConfig.mk中启用相关宏定义;5) Framework层通过AutomaticBrightnessController实现自动亮度调节算法;6) 应用层可通过监听系统设置获取光感变化并调整屏幕亮度。整个流程涵盖了从底层驱动到上层应用的完整实现方案,重点解决了光感设备注册、数据采集传输和自动亮度

tzj1058756809的博客 449

Java实现堆排序和图解

堆排序:堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。 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,称为大顶堆;或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值,称为小顶堆。如下图: 同时,我们对堆中的结点按层进行编号,将这种逻辑结构...

Fuzz 4万+

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

堆排序(Heapsort)之Java实现

堆排序算法介绍 堆是一种重要的数据结构,为一棵完全二叉树, 底层如果用数组存储数据的话,假设某个元素为序号为i(Java数组从0开始,i为0到n-1), 如果它有左子树,那么左子树的位置是2i+1,如果有右子树,右子树的位置是2i+2,如果有父节点,父节点的位置是(n-1)/2取整。分为最大堆和最小堆,最大堆的任意子树根节点不小于任意子结点,最小堆的根节点不大于任意子结点。所谓堆排序就是利用堆这

永无止境,上下求索 6万+

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

java 堆排序代码_java堆排序代码,堆排序实现

下面要给大家带来的就是和堆排序算法相关的内容,一起来看看如何java实现吧!先来看一下原始堆堆排序算法首先,构造出初始堆,从最后一个非叶节点开始调整,随后,选出叶子节点当中,比自己大的一个交换。假如,交换之后的叶子节点不满足堆,那么就继续进行调整。这里的话因为20和16交换之后导致了16不满足堆的性质,所以就要重新进行调整。在初始堆构造好了之后,再把堆头元素交换到堆尾。堆尾的元素已经是有序的,之后...

weixin_32864391的博客 397

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

java实现堆排序_Java 实现堆排序

堆堆排序和合并排序一样,是一种时间复杂度为O(nlgn)的算法,同时和插入排序一样,是一种就地排序算法(不需要额外的存储空间)。堆排序需要用到一种被称为最大堆的数据结构,与java或者lisp的gc不一样,这里的堆是一种数据结构,他可以被视为一种完全二叉树,即树里面除了最后一层其他层都是填满的。也正是因为这样,树里面每个节点的子女和双亲节点的序号都可以根据当前节点的序号直接求出。Parent(i)...

weixin_39620273的博客 169

java实现堆排序(附带源码)

java实现堆排序(附带源码)

欢迎来到我的博客!这里是一个专注于计算机技术的分享平台,涵盖编程开发、算法研究、系统架构、软件工程等多个领域。无论你是初学者还是资深开发者,都能在这里找到有价值的内容。 985

堆排序(Java实现)

堆排序的实现 堆排序的

weixin_58699220的博客 1186

Java实现堆排序

堆排序及图解 对于一个长度为n的数组R(n)={r[0],r[1],…,r[n-1]}。 大顶堆(最大堆):r(i)>=r(2i+1)且r(i)>=r(2i+2),堆顶元素必为最大值,用于升序; 小顶堆(最小堆):r(i)<=r(2i+1)且r(i)<=r(2i+2),堆顶元素必为最小值,用于降序。 堆排序主要包括两个过程:(1)构建堆(从最后一个非叶子节点开始,即序号为n...

ying_coder的博客 222

堆排序及其Java实现

堆排序是一种基于堆数据结构的比较排序算法。堆是一种特殊的完全二叉树,分为最大堆(Max Heap)和最小堆(Min Heap)。在最大堆中,每个节点的值都大于或等于其子节点的值;在最小堆中,每个节点的值都小于或等于其子节点的值。堆排序利用了最大堆的性质来实现升序排序,利用最小堆的性质来实现降序排序。堆排序是一种高效的排序算法,其时间复杂度为O(n log n),且不需要额外的存储空间。通过本文的介绍和Java代码实现,相信你已经对堆排序有了更深入的理解。

CutToTheChase的博客 403

【Java】堆排序代码实现

堆排序是简单选择排序的改进,我们先来简单介绍一个概念:堆。 堆的定义:n个元素的序列{k1 , k2 , … , kn},当且仅当满足下列关系时,称之为堆。 满足条件1,则称之为小顶堆;满足条件2,则称之为大顶堆。 堆排序要解决两个问题: (1)将n个元素的序列按关键字建成堆; (2)输出堆顶元素后,堆的调整。 堆排序代码实现如下: import java.util.Arra...

天涯~的博客 831

堆排序原理及Java实现

一、堆排序原理 堆(heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一棵树的数组对象。堆总是满足下列性质: (1)堆中某个结点的值总是不大于或不小于其父结点的值。 (2)堆总是一棵完全二叉树。 将根结点最大的堆称为最大堆或大根堆,根结点最小的堆称为最小堆或小根堆。常见的堆有二叉堆、斐波那契堆等。 堆是非线性数据结构,相当于一维数组,有两个直接后继(即左右孩子节点)。 堆的定义如下:n个元素的序列{k1,k2,ki,…,kn},当且仅当满足下关系时,称之为堆。 .

WorldMvp的专栏 573
data_tree
博客等级 码龄5年 0粉丝 1原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值