算法珠玑--再看堆排序(Heap Sort)的实现

本文详细介绍了一种树形选择排序——堆排序(HeapSort),包括其基本概念、适用场景及时间复杂度等。堆排序适用于从大量数据中选取特定数量的最大或最小值。文章提供了完整的堆排序算法实现代码,并解释了其中的核心部分——堆调整算法。

主机平台:Gentoo Linux withKernel Linux 3.4.36-gentoo

编译器版本:gcc (Gentoo 4.6.3 p1.9, pie-0.5.2) 4.6.3

原创作品,转载请标明出处

http://blog.youkuaiyun.com/yming0221/article/details/8756074


堆排序(Heap Sort)堆排序(HeapSort)是一树形选择排序。堆排序的特点是:在排序过程中,将R[l..n]看成是一棵完全二叉树的顺序存储结构,利用完全二叉树中双亲结点和孩子结点之间的内在关系,在当前无序区中选择关键字最大(或最小)的记录.

堆排序的最坏时间复杂度为O(nlogn)。堆序的平均性能较接近于最坏性能。
由于建初始堆所需的比较次数较多,所以堆排序不适宜于记录数较少的文件。
堆排序是就地排序,辅助空间为O(1),
它是不稳定的排序方法。

如果需求是从很大的数据中选取特定的几个最大活最小值,那么堆排序是最好的选择。

堆排序的基本步骤就是:

1.初始建堆

2.将堆顶元素与有序区的第一个元素交换

3.然后对堆顶元素开始调整堆,跳转到2执行。直到全部有序。


声明:下面算法的实现中,数组的存储位于data[1]-------data[n]

该算法中最核心的算法是堆的调整算法:

//堆调整
//data[],要排序的数组
//target,要调整的元素位置
//n,数组大小
void AdjustHeap(int data[],int target,int n)
{
	int nChild;
	int nTemp;
	
	nTemp = data[target];//暂存
	while(target * 2 <= n)
	{
		nChild = target * 2;//nChild指向左孩子
		if(nChild + 1 <= n && data[nChild] < data[nChild + 1])
		{
			nChild++;//nChild指向关键字大的孩子(看是否有左孩子,若有,则左右孩子比较)
		}
		if(nTemp < data[nChild])//孩子节点比父节点大,则进行孩子节点移到父节点的位置
		{
			data[target] = data[nChild];
			target = nChild;//再处理刚刚调整过的节点的字节点
		}
		else break;
	}
	data[target] = nTemp;//最后将要调整的元素放到合适的位置
}

整体实现代码:

/****************
 * 堆排序算法
 * 排序数组下标从1开始
 */
#include <stdio.h>

enum{MAX = 1000+1,};
	
int data[MAX];
static inline swap(int x,int y)
{/*
	x ^= y;
	y ^= x;
	x ^= y;
	*/
	int tmp;
	tmp = data[x];
	data[x] = data[y];
	data[y] = tmp;
}
//堆调整
//data[],要排序的数组
//target,要调整的元素位置
//n,数组大小
void AdjustHeap(int data[],int target,int n)
{
	int nChild;
	int nTemp;
	
	nTemp = data[target];//暂存
	while(target * 2 <= n)
	{
		nChild = target * 2;
		if(nChild + 1 <= n && data[nChild] < data[nChild + 1])
		{
			nChild++;//nChild指向关键字大的孩子
		}
		if(nTemp < data[nChild])
		{
			data[target] = data[nChild];
			target = nChild;//再处理刚刚调整过的节点的字节点
		}
		else break;
	}
	data[target] = nTemp;//最后将要调整的元素放到合适的位置
}

//堆排序算法
//data,要排序的数组
//n,数组大小
void HeapSort(int data[],int n)
{
	int i;
	//初始建堆
	for(i = n/2;i > 0;--i)
	{
		AdjustHeap(data,i,n);
	}
	//每次循环将堆顶元素与有序区第一个元素交换,然后再调整堆
	for(i = n;i > 1;--i)
	{
		swap(1,i);
		AdjustHeap(data,1,i - 1);
	}
}

int main()
{
	freopen("random","r",stdin);
	freopen("oder","w",stdout);
	int i;
	for(i = 1;i <= MAX;++i)
	{
		scanf("%d",&data[i]);
	}
	//stderr("开始排序\n");
	HeapSort(data,MAX);
	//stderr("排序结束\n");
	for(i = 1;i <= MAX;++i)
	{
		printf("%d\n",data[i]);
	}
	return 0;
}


本书的目标读者是准备去硅谷找工作的码农,也适用于在国内找工作的码农,以及刚接触ACM算法竞赛的新手。 市场上讲解算法的书已经汗牛充栋,为什么还要写这本书呢?主要原因是我对目前市场上的大部分算法书都不太满意。 本书有如下特色: 背后有强大的AlgoHub支持。 本书的所有题目,都可以在 www.algohub.org(即将上线) 上在线判断代码。这样的一大好处是,读者可以边看书,边实现自己的代码,然后提交到网站上验证自己的想法是否正确。AlgoHub的使命是成为最好的算法学习和交流平台。AlgoHub囊括了 POJ, ZOJ, leetcode, HackerRank 等网站的经典题目(一些质量不高的题目则忽略),且 AlgoHub有非常简单的加题系统,用户不需要写一行代码即可自己添加题目,所以AlgoHub的题库还在飞速增长中。 每道题都有完整的代码。 市场上的大部分书,都会讲思路,但给出的代码都是片段,不是完整可编译的代码。本书每题都有完整的代码,且每个代码经过千锤百炼,保证可读性的前提下尽可能简短,方面读者在面试中能快速写出来。 每道题都有多种解法。 本书的宗旨是,用尽可能少的题目,覆盖尽可能多的算法。本书中的的每道题都有多种解法,每种解法不是简单的小改进,而是完全不同的思路,力求举一反三,让读者触类旁通。 本书支持多种主流编程语言。 目前支持 Java, C++, C#, Python, Ruby, JavaScript, Swift, Scala, Clojure, 将来还会支持更多编程语言。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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