7、堆排序(Heap Sort)
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。堆排序利用了大根堆(或小根堆)堆顶记录的关键字最大(或最小)这一特征,使得在当前无序区中选取最大(或最小)关键字的记录变得简单。堆排序详细讲解思想及步骤查看(十大经典排序算法)
7.1 算法描述
- 将初始待排序关键字序列(R1,R2….Rn)构建成大顶堆,此堆为初始的无序区;
- 将堆顶元素R[1]与最后一个元素R[n]交换,此时得到新的无序区(R1,R2,……Rn-1)和新的有序区(Rn),且满足R[1,2…n-1]<=R[n];
- 由于交换后新的堆顶R[1]可能违反堆的性质,因此需要对当前无序区(R1,R2,……Rn-1)调整为新堆,然后再次将R[1]与无序区最后一个元素交换,得到新的无序区(R1,R2….Rn-2)和新的有序区(Rn-1,Rn)。不断重复此过程直到有序区的元素个数为n-1,则整个排序过程完成。
7.2 动图演示

7.3 代码实现
/**
* 堆排序:
堆排序利用了大根堆(或小根堆)堆顶记录的关键字最大(或最小)这一特征,
使得在当前无序区中选取最大(或最小)关键字的记录变得简单。
*/
public class HeapSort {
public int[] heapSort(int[] arrays) {
for (int i = 0; i < arrays.length; i++) {
//建大根堆
createMaxdHeap(arrays, arrays.length - 1 - i);
//将当前无序区的堆顶记录R[0]和该区间的最后一个记录R[last]交换。
swap(arrays, 0, arrays.length - 1 - i);
//打印每一次创建堆的过程
System.out.println(Arrays.toString(arrays));
}
return arrays;
}
public void createMaxdHeap(int[] arrays, int lastIndex) {
for (int i = (lastIndex - 1) / 2; i >= 0; i--) {
// 保存当前正在判断的节点
int k = i;
// 若当前节点的子节点存在
while (2 * k + 1 <= lastIndex) {
// biggerIndex总是记录较大节点的值,先赋值为当前判断节点的左子节点
int biggerIndex = 2 * k + 1;
if (biggerIndex < lastIndex) {
// 若右子节点存在,否则此时biggerIndex应该等于 lastIndex
if (arrays[biggerIndex] < arrays[biggerIndex + 1]) {
// 若右子节点值比左子节点值大,则biggerIndex记录的是右子节点的值
biggerIndex++;
}
}
if (arrays[k] < arrays[biggerIndex]) {
// 若当前节点值比子节点最大值小,则交换2者得值,交换后将biggerIndex值赋值给k
swap(arrays, k, biggerIndex);
k = biggerIndex;
}else {
break;
}
}
}
}
public void swap(int[] arrays, int i, int j) {
// if (i == j) {
// return;
// }
int temp = arrays[i];
arrays[i] = arrays[j];
arrays[j] = temp;
// arrays[i] = arrays[i] + arrays[j];
// arrays[j] = arrays[i] - arrays[j];
// arrays[i] = arrays[i] - arrays[j];
}
public static void main(String[] args) {
HeapSort s = new HeapSort();
int[] arrays = new int[] {5, 3, 6, 2, 1, 9, 4, 8, 7};
System.out.println("未排序的数组:" + Arrays.toString(arrays));
s.heapSort(arrays);
System.out.println("排序后的数组:" + Arrays.toString(arrays));
}
}