堆排序

本文介绍了堆排序算法,它利用堆这种完全二叉树数据结构,是一种选择排序,时间复杂度为O(nlogn),不稳定。一般升序用大顶堆,降序用小顶堆。文中阐述了堆排序基本思想,还通过图解展示了将无序序列构造成大顶堆并排序的过程。

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堆排序基本介绍

1、堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法,堆排序是一种选择排序,它的最坏,最好,平均时间复杂度均为O(nlogn),它也是不稳定排序。

2、堆是具有以下性质的完全二叉树: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, 注意 : 没有要求结点的左孩子的值和右孩子的值的大小关系。

3、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

4、大顶堆举例说明

大顶堆特点:arr[i] >= arr[2*i+1] && arr[i] >= arr[2*i+2]  // i 对应第几个节点,i从0开始编号

5、小顶堆举例说明

小顶堆:arr[i] <= arr[2*i+1] && arr[i] <= arr[2*i+2] // i 对应第几个节点,i从0开始编号

6、一般升序采用大顶堆,降序采用小顶堆

堆排序基本思想

1、将待排序序列构造成一个大顶堆

2、此时,整个序列的最大值就是堆顶的根节点。

3、将其与末尾元素进行交换,此时末尾就为最大值。

4、然后将剩余n-1个元素重新构造成一个堆,这样会得到n个元素的次小值。如此反复执行,便能得到一个有序序列了。

可以看到在构建大顶堆的过程中,元素的个数逐渐减少,最后就得到一个有序序列了.

堆排序图解

步骤一 构造初始堆。将给定无序序列构造成一个大顶堆

1、假设给定无序序列结构如下

2、此时我们从最后一个非叶子结点开始(叶结点自然不用调整,第一个非叶子结点 arr.length/2-1=5/2-1=1,也就是下面的6结点),从左至右,从下至上进行调整。

3、找到第二个非叶节点4,由于[4,9,8]中9元素最大,4和9交换

4、这时,交换导致了子根[4,5,6]结构混乱,继续调整,[4,5,6]中6最大,交换4和6。

此时,我们就将一个无序序列构造成了一个大顶堆。

步骤二 将堆顶元素与末尾元素进行交换,使末尾元素最大。然后继续调整堆,再将堆顶元素与末尾元素交换,得到第二大元素。如此反复进行交换、重建、交换。

1、将堆顶元素9和末尾元素4进行交换

2、重新调整结构,使其继续满足堆定义

3、再将堆顶元素8与末尾元素5进行交换,得到第二大元素8.

4、后续过程,继续进行调整,交换,如此反复进行,最终使得整个序列有序

代码实现

      public static void headSort(int[] arr){
        //构建初始堆,将给定无序序列构造成一个大顶堆
        for (int i = arr.length / 2 - 1; i >= 0; i--) {
            adjust(arr,i,arr.length);
        }
        //将堆顶元素与末尾元素进行交换,使末尾元素最大,然后继续调整堆
        for (int i = arr.length - 1; i > 0; i--) {
            int temp = arr[0];
            arr[0] = arr[i];
            arr[i] = temp;
            adjust(arr,0,i);
        }
    }

    /**
     *
     * @param arr 待排序数组
     * @param i 最后一个非叶子节点
     * @param length
     */
    public static void adjust(int[] arr,int i,int length){
        int temp = arr[i];
        for (int k = i * 2 + 1; k < length; k = k * 2 + 1) {
            if((k + 1) < length && arr[k] < arr[k + 1])
                k++;
            if(arr[k] > temp){
                arr[i] = arr[k];
                i = k;
            }else
                break;
        }
        arr[i] = temp;
    }
### 解决PyCharm无法加载Conda虚拟环境的方法 #### 配置设置 为了使 PyCharm 能够成功识别并使用 Conda 创建的虚拟环境,需确保 Anaconda 的路径已正确添加至系统的环境变量中[^1]。这一步骤至关重要,因为只有当 Python 解释器及其关联工具被加入 PATH 后,IDE 才能顺利找到它们。 对于 Windows 用户而言,在安装 Anaconda 时,默认情况下会询问是否将它添加到系统路径里;如果当时选择了否,则现在应该手动完成此操作。具体做法是在“高级系统设置”的“环境变量”选项内编辑 `Path` 变量,追加 Anaconda 安装目录下的 Scripts 文件夹位置。 另外,建议每次新建项目前都通过命令行先激活目标 conda env: ```bash conda activate myenvname ``` 接着再启动 IDE 进入工作区,这样有助于减少兼容性方面的问题发生概率。 #### 常见错误及修复方法 ##### 错误一:未发现任何解释器 症状表现为打开 PyCharm 新建工程向导页面找不到由 Conda 构建出来的 interpreter 列表项。此时应前往 Preferences/Settings -> Project:...->Python Interpreter 下方点击齿轮图标选择 Add...按钮来指定自定义的位置。按照提示浏览定位到对应版本 python.exe 的绝对地址即可解决问题。 ##### 错误二:权限不足导致 DLL 加载失败 有时即使指定了正确的解释器路径,仍可能遇到由于缺乏适当的操作系统级许可而引发的功能缺失现象。特别是涉及到调用某些特定类型的动态链接库 (Dynamic Link Library, .dll) 时尤为明显。因此拥有管理员身份执行相关动作显得尤为重要——无论是从终端还是图形界面触发创建新 venv 流程均如此处理能够有效规避此类隐患。 ##### 错误三:网络连接异常引起依赖下载超时 部分开发者反馈过因网速慢或者其他因素造成 pip install 操作中途断开进而影响整个项目的初始化进度条卡住的情况。对此可尝试调整镜像源加速获取速度或是离线模式预先准备好所需资源包后再继续后续步骤。 ---
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