堆排序

基础排序:堆排序

先对堆的做个了解:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值,称为大顶堆;或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值,称为小顶堆。

根据大根堆的定义可以知道,大根堆的根节点是最大的,那么我们可以从大根堆中取出根节点,将它放在最后,然后对最后一个数之前的数重新进行大根堆的构建,然后前面的数又是一个大根堆,那么可以重复上面的动作。直到整个大根堆都完成取值。

堆排序:

  1. 将原始的数组构建为一个大根堆
  2. 将第一个数(最大的根节点)和最后一个数交换
  3. 重新对之前的数进行大根堆构建(排除了最后一个数)
  4. 重复第二和第三步,直到排序完成(不用再进行重新构建大根堆,即全部完成)
public class HeapSort {

    public void heapSort(int[] arr){

        if(arr == null || arr.length < 2){
            return;
        }

        //构建大根堆
        for(int i = 0;i < arr.length;i++){
            heapInsert(arr,i);
        }

        //将根堆的和最后一个数交换,并对前面的大根堆重新进行构建
        int size = arr.length;
        swap(arr,0,--size);
        while(size > 0){
            heapify(arr,0,size);
            swap(arr,0,--size);
        }

    }

    private void heapInsert(int[] arr,int index){
        while(arr[index] > arr[(index - 1) / 2]){
            swap(arr,index,(index - 1) / 2);
            index = (index - 1) / 2;
        }
    }

    private void heapify(int[] arr,int index,int size){
        int left = index * 2 + 1;
        while(left < size){
            int largest = left + 1 < size && arr[left] < arr[left + 1] ? left + 1 : left;
            largest = arr[index] < arr[largest] ? largest : index;
            if(largest == index){
                break;
            }
            swap(arr,index,largest);
            index = largest;
            left = index * 2 + 1;
        }
    }

    private void swap(int[] arr,int i,int j){
        int tem = arr[i];
        arr[i] = arr[j];
        arr[j] = tem;
    }


    private boolean compare(int[] arr){
        int[] copy = new int[arr.length];
        for(int i = 0;i < copy.length;i++){
            copy[i] = arr[i];
        }
        Arrays.sort(copy);
        for(int i = 0;i < arr.length;i++){
            if(copy[i] != arr[i]){
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

    public static void main(String[] args) {

        int[] arr = new int[(int) ((100+1)*Math.random())];
        for(int i = 0;i < arr.length;i++){
            arr[i] = (int)(((100 + 1) * Math.random())) - (int) ((100 + 1) * Math.random());
        }

        HeapSort sort = new HeapSort();
        sort.heapSort(arr);

        System.out.println(sort.compare(arr));

        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            System.out.print(arr[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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