详解Java 堆排序
本文我们学习Java中如何实现堆排序。堆排序基于堆数据结构，为了更好地理解堆排序，我们首先深入堆数据结构及其实现。
1. 堆数据结构
堆是特殊的基于树的数据结构。因此其由节点组成，给节点赋值元素，每个节点恰好包括一个元素。节点能有子节点，没有任何子节点的节点为叶子节点。堆的特殊之处有两点规则：
- 每个节点值必须小于等于所有子节点的值
- 堆是完全树，即其高度最小
有第一条规则得到最小元素总是树的根节点。如何实现这些规则取决于实现。
堆通常用于实现优先队列，因为抽取最小或最多元素的实现非常有效。
1.1. 堆变体
堆有很多变体，主要差异体现在实现细节上。例如上面描述的最小堆，父节点总是小于其所有子节点。同样，我们也能定义最大堆，即父节点总是大于其子节点，因此最大元素是根节点。
可以选择多种树的实现，最直接是二叉树。二叉树每个节点最多有两个子节点，称为左节点和右节点。
执行第二条规则最简单方式是使用完全二叉树。完全二叉树符合下面简单规则：
- 如果节点有一个子节点，应该为左子节点
- 只有最底层最右边的节点可以有一个子节点
- 叶子节点只能在最深级
下面看一些示例检验这些规则：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
() () () () () () () () () ()
/ \ / \ / \ / \ / \ / / / \
() () () () () () () () () () () () () ()
/ \ / \ / \ / / \
() () () () () () () () ()
/
()
1、2、4、5、7符合以上规则。
3和6违反第一条规则，8和9违反第二条规则，10不符合第三条规则。接下来主要聚集基于二叉树实现最小堆。
1.2. 插入元素
应该基于一种方式实现插入操作，始终保持堆不变。基于此通过重复执行插入操作构件堆。所以我们看单个插入操作。插入一个元素的步骤为：
- 创建一个叶子节点作为树最深级上最右边节点并存储元素至节点中
- 如何元素小于父节点，则交换两个节点值
- 继续第二步，直到元素小于其父节点或该节点称为新的根节点
注意，第二步不违反堆规则，因为如果使用最小值交换，直到父节点成为所有子节点的最小值。请看示例，插入4至堆中：
2
/ \
/ \
3 6
/ \
5 7
第一步创建叶子节点存储4：
2
/ \
/ \
3 6
/ \ /
5 7 4
4小于父节点6，需要交换：
2
/ \
/ \
3 4
/ \ /
5 7 6
现在检测4是否小于其父节点，父节点为2，停止交换插入完毕，为有效堆。下面插入1：
2
/ \
/ \
3 4
/ \ / \
5 7 6 1
交换1和4：
2
/ \
/ \
3 1
/ \ / \
5 7 6 4
继续交换1和2：
1
/ \
/ \
3 2
/ \ / \
5 7 6 4
1为新的根节点，插入完成。
2. Java实现堆
我们使用完全二叉树，可以使用数组实现。数组中的元素作为树节点。使用数组索引从左到右标记每个节点，从顶到底遵循下列方式：
0
/ \
/ \
1 2
/ \ /
3 4 5
我们唯一需要做的是跟踪我们在树中存储了多少元素。这样，我们要插入的下一个元素的索引将是数组的大小。使用索引可以计算父节点和子节点的索引：
- 父节点: (index – 1) / 2
- 左子节点: 2 * index + 1
- 右子节点: 2 * index + 2
如果不想总是重建数组，可以简化实现直接使用ArrayList。基于二叉树实现如下：
class BinaryTree<E> {
List<E> elements = new ArrayList<>();
void add(E e) {
elements.add(e);
}
boolean isEmpty() {
return elements.isEmpty();
}
E elementAt(int index) {
return elements.get(index);
}
int parentIndex(int index) {
return (index - 1) / 2;
}
int leftChildIndex(int index) {
return 2 * index + 1;
}
int rightChildIndex(int index) {
return 2 * index + 2;
}
}
上面代码仅增加元素至树末尾。因此如果需要向上遍历新元素，使用下面代码实现：
class Heap<E extends Comparable<E>> {
// ...
void add(E e) {
elements.add(e);
int elementIndex = elements.size() - 1;
while (!isRoot(elementIndex) && !isCorrectChild(elementIndex)) {
int parentIndex = parentIndex(elementIndex);
swap(elementIndex, parentIndex);
elementIndex = parentIndex;
}
}
boolean isRoot(int index) {
return index == 0;
}
boolean isCorrectChild(int index) {
return isCorrect(parentIndex(index), index);
}
boolean isCorrect(int parentIndex, int childIndex) {
if (!isValidIndex(parentIndex) || !isValidIndex(childIndex)) {
return true;
}
return elementAt(parentIndex).compareTo(elementAt(childIndex)) < 0;
}
boolean isValidIndex(int index) {
return index < elements.size();
}
void swap(int index1, int index2) {
E element1 = elementAt(index1);
E element2 = elementAt(index2);
elements.set(index1, element2);
elements.set(index2, element1);
}
// ...
}
需要对元素进行比较，故实现java.util.Comparable接口。
3. 堆排序
因为堆根元素总是最小元素，堆排序实现思路非常简单：删除根节点直到堆为空。
我们唯一需要实现的是删除操作，需始终保持堆的状态一致，确保不违反二叉树的结构，即堆的特性。
为了保持结构，每次删除根节点元素，并存储最右边的叶子节点至根节点。但该操作很可能违反堆属性，因为如果新根节点大于任何子节点，需要和最小子节点进行交换。最小子节点是所有其他子节点中最小的，所有不会违反堆属性。
一直交换直到元素成为叶子节点或小于所有子节点。请看示例：
1
/ \
/ \
3 2
/ \ / \
5 7 6 4
放最后元素在根节点上：
4
/ \
/ \
3 2
/ \ /
5 7 6
4大于两个子节点，需要和两者最小的进行交换，即2：
2
/ \
/ \
3 4
/ \ /
5 7 6
4小于6，操作结束。
3.1. 堆排序实现
利用前节代码，删除根节点方法（pop）如下：
class Heap<E extends Comparable<E>> {
// ...
E pop() {
if (isEmpty()) {
throw new IllegalStateException("You cannot pop from an empty heap");
}
E result = elementAt(0);
int lasElementIndex = elements.size() - 1;
swap(0, lasElementIndex);
elements.remove(lasElementIndex);
int elementIndex = 0;
while (!isLeaf(elementIndex) && !isCorrectParent(elementIndex)) {
int smallerChildIndex = smallerChildIndex(elementIndex);
swap(elementIndex, smallerChildIndex);
elementIndex = smallerChildIndex;
}
return result;
}
boolean isLeaf(int index) {
return !isValidIndex(leftChildIndex(index));
}
boolean isCorrectParent(int index) {
return isCorrect(index, leftChildIndex(index)) && isCorrect(index, rightChildIndex(index));
}
int smallerChildIndex(int index) {
int leftChildIndex = leftChildIndex(index);
int rightChildIndex = rightChildIndex(index);
if (!isValidIndex(rightChildIndex)) {
return leftChildIndex;
}
if (elementAt(leftChildIndex).compareTo(elementAt(rightChildIndex)) < 0) {
return leftChildIndex;
}
return rightChildIndex;
}
// ...
}
如前面分析，排序是通过不断删除根节点从新创建一个堆：
class Heap<E extends Comparable<E>> {
// ...
static <E extends Comparable<E>> List<E> sort(Iterable<E> elements) {
Heap<E> heap = of(elements);
List<E> result = new ArrayList<>();
while (!heap.isEmpty()) {
result.add(heap.pop());
}
return result;
}
static <E extends Comparable<E>> Heap<E> of(Iterable<E> elements) {
Heap<E> result = new Heap<>();
for (E element : elements) {
result.add(element);
}
return result;
}
// ...
}
我们能测试是否正确：
@Test
void givenNotEmptyIterable_whenSortCalled_thenItShouldReturnElementsInSortedList() {
// given
List<Integer> elements = Arrays.asList(3, 5, 1, 4, 2);
// when
List<Integer> sortedElements = Heap.sort(elements);
// then
assertThat(sortedElements).isEqualTo(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5));
}
请注意，我们可以提供另一个就地排序实现，这意味着只用一个数组获得结果。通过这种方式不需要任何中间内存分配。但这种实现可能比较难以理解。
3.2. 时间复杂度
堆排序由两个关键步骤，插入元素和删除根节点。两个步骤的实际复杂度都为O(log n)。因为需要重复两个步骤n次，整个排序复杂度为O(n log n)。
我们没有提到数组重新分配的成本，但是因为它是O(n)，所以它不会影响整体的复杂性。另外，正如我们前面提到的，可以实现就地排序，这意味着不需要重新分配数组。同样值得一提的是，50%的元素是叶子，75%的元素位于两个最下面的层次。因此，大多数插入操作只需要两个步骤。
注意，在实际数据中，快速排序通常比堆排序性能更好。最坏情况下，堆排序的时间复杂度总是O(n log n)。
4. 总结
本文我们介绍了堆数据结构及其实现。因为其时间复杂度为O(n log n),实际上并不是最好的排序算法，但在优先队列场景中经常使用。
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