堆排序

算法描述:堆排序是一种利用堆积树(完全二叉树)的特点所进行设计的一种选择排序算法,若堆积树父节点元素不小于其两个子节点元素,则它为大根堆;反之则为小根堆。

如何建立堆积树:我先将数组整体向后移了一位,使得第i号元素的两个子节点分别为第 2 * i 和 2 * i + 1 号元素。之后从n/2处开始调整(n为数组中元素个数),即从最后一个元素对应的父节点处开始调整,调整这一颗小二叉树使其成为大(小)根堆,再调整第n/2-1号元素,使其和其子节点成为大(小)根堆,直到第1号元素,这样就得到大(小)根堆。

之后所做的事就是从大(小)根堆中依次排出顶元素,每次排出后将尾元素升到顶端再调整使得其依旧成为大(小)根堆。

堆排序是一种不稳定的选择排序方法
平均时间复杂度为O(n*logn)
空间复杂度(辅助空间)为O(1)

void dui(int b[],int n){
//  b[]为待排序数组,n为数字个数
    int i,j,ii,t,a[40];
    memset(a,0,sizeof(a));
    for(i=0;i<n;i++)
        a[i+1]=b[i];
    for(j=n/2;j>0;j--){//建立大根堆
        t=a[j];
        for(i=j;i*2<=n;i=ii){
            ii=i*2;
            if((ii!=n)&&(a[ii]<a[ii+1]))
                ii++;
            if(t>=a[ii])
                break;
            else
                a[i]=a[ii]; 
        }
        a[i]=t;
    }

//  编写后检查错误
//  printf("建成大根堆得:");
//  for(i=1;i<=n;i++)
//      printf("%-5d",a[i]);
//  printf("\n");

//得到大根堆无误

    for(ii=n;ii>0;){
        t=a[1];a[1]=a[ii];a[ii]=t;//将大根堆顶上元素与末尾元素调换
        ii--;
        for(i=1;i*2<=ii;i=j){//将n-1个元素从新排成大根堆
            j=2*i;t=a[i];
            if((j!=ii)&&(a[j]<a[j+1]))
                j++;
            if(t>=a[j])
                break;
            else{
                a[i]=a[j];a[j]=t;
            }
        }
    }
    printf("经过堆排序得:");
    for(i=1;i<=n;i++)
        printf("%-5d ",a[i]);
}
内容概要:文章基于4A架构(业务架构、应用架构、数据架构、技术架构),对SAP的成本中心和利润中心进行了详细对比分析。业务架构上,成本中心是成本控制的责任单元,负责成本归集与控制,而利润中心是利润创造的独立实体,负责收入、成本和利润的核算。应用架构方面,两者都依托于SAP的CO模块,但功能有所区分,如成本中心侧重于成本要素归集和预算管理,利润中心则关注内部交易核算和获利能力分析。数据架构中,成本中心与利润中心存在多对一的关系,交易数据通过成本归集、分摊和利润计算流程联动。技术架构依赖SAP S/4HANA的内存计算和ABAP技术,支持实时核算与跨系统集成。总结来看,成本中心和利润中心在4A架构下相互关联,共同为企业提供精细化管理和决策支持。 适合人群:从事企业财务管理、成本控制或利润核算的专业人员,以及对SAP系统有一定了解的企业信息化管理人员。 使用场景及目标:①帮助企业理解成本中心和利润中心在4A架构下的运作机制;②指导企业在实施SAP系统时合理配置成本中心和利润中心,优化业务流程;③提升企业对成本和利润的精细化管理水平,支持业务决策。 其他说明:文章不仅阐述了理论概念,还提供了具体的应用场景和技术实现方式,有助于读者全面理解并应用于实际工作中。
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