java实现堆排序

package course;

import java.util.Arrays;

public class HeapSort {
	public static void main(String[] args) {
		// 要求将数组进行升序排列
		int arr[] = {4, 6, 8, 5, 9, -1, 90, 89, 4, 56, -999};
		heapSort(arr);
		
		// 测试一下堆排序的速度，给80000个数据，测试一下(21毫秒)
		// 创建一个80000个随机数据的数组
		int[] array = new int[80000];
		for (int i = 0; i < 80000; i++) {
			array[i] = (int)(Math.random() * 8000000); // 生成一个[0,8000000)的数
		}
		long date1 = System.currentTimeMillis();
		heapSort(array);
		long date2 = System.currentTimeMillis();
		System.out.println("排序的时间是：" + (date2 - date1));
	}
	
	// 编写一个堆排序的方法
	public static void heapSort(int[] arr) {
		int temp = 0;
		
		// 分步完成
//		adjustHeap(arr, 1, arr.length);
//		System.out.println("第一次" + Arrays.toString(arr)); // 4, 9, 8, 5, 6
//		adjustHeap(arr, 0, arr.length);
//		System.out.println("第二次" + Arrays.toString(arr)); // 9, 6, 8, 5, 4
		
		// 完成最终的代码
		// 将无序序列构建成一个堆，根据升序降序需求来选择大顶堆或小顶堆
		for (int i = arr.length / 2 - 1; i >= 0; i--) {
			adjustHeap(arr, i, arr.length);
		}
		
		// 2. 将堆顶元素与末尾元素交换，将最大元素沉到数组末尾
		// 3. 重新调整结构，使其满足堆定义，然偶继续交换堆顶元素与当前末尾元素，反复执行调整+交换步骤直到整个序列有序
		for (int j = arr.length - 1; j > 0; j--) {
			// 交换
			temp = arr[j];
			arr[j] = arr[0];
			arr[0] = temp;
			adjustHeap(arr, 0, j);
		}
		
		//System.out.println("数组=" + Arrays.toString(arr));
	}
	
	// 将一个数组(二叉树)调整成一个大顶堆
	/**
	 * 功能：完成将以i对应的非叶子节点的数调整成大顶堆
	 * 举例 arr[] = {4, 6, 8, 5, 9} => i = 1 => adjustHeap => 得到{4, 9, 8, 5, 6}
	 * 如果我们再次调用 adjustHeap传入的是i = 0 => 得到{9, 6, 8, 5, 4}
	 * @param arr 待调整的数组
	 * @param i 表示非叶子节点在数组中的索引
	 * @param length 对多少个元素进行调整,length在逐渐减少
	 */
	public static void adjustHeap(int[] arr, int i, int lengtht) {
		int temp = arr[i]; // 先取出当前元素的值，保存在临时变量
		// 开始调整
		// 说明
		// 1. k = i * 2 + 1 k是i节点的左子节点
		for (int k = i * 2 + 1; k < lengtht; k = k * 2 + 1) {
			if (k + 1 < lengtht &&arr[k] < arr[k + 1]) { // 说明左子节点的值小于右子节点的值
				k++; // k指向右子节点
			}
			if (arr[k] > temp) { // 如果子节点大于父节点
				arr[i] = arr[k]; // 把较大的值赋给当前的节点
				i = k; // i指向k继续循环比较
			} else {
				break; // 
			}
		}
		// 当for循环结束后，我们已经将以i为父节点的树的最大值，放在了最顶(局部)
		arr[i] = temp; // 将temp值放在调整后的位置
	}
}