大根堆---堆排序

最新推荐文章于 2026-01-05 22:36:07 发布

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#算法 #java

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这篇博客详细介绍了如何使用Java实现堆排序算法。首先通过`BuildMaxHeap`方法构建最大堆，然后通过`HeapAdjust`进行调整，最后在`HeapSort`中完成整个排序过程。堆排序是一种效率较高的比较排序算法，适用于大数据量的排序场景。

class Solution {

public int[] sortArray(int[] nums) {

//堆排序

int len=nums.length;

HeapSort(nums,len);

return nums;

}

void HeapSort(int nums[],int len)

{

BuildMaxHeap(nums,len);

for(int i = len-1;i>=0;i--){

int temp ;

temp = nums[0];

nums[0]= nums[i];

nums[i]=temp;

HeapAdjust(nums,0,i);

}

void BuildMaxHeap(int nums[],int len){

for(int i = (len/2)-1;i>=0;i--){

HeapAdjust(nums,i,len);

}

void HeapAdjust(int nums[],int k,int len){

int temp = nums[k];

for(int i = (2*k)+1; i<=len-1; i=(i*2)+1 ){

if( i < len-1 && nums[i]<nums[i+1])

i++;

if(temp >nums[i])

break;

else{

nums[k]=nums[i];

k=i;

}

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堆排序详细图解（通俗易懂）

oorik的博客

02-17

31万+

什么是堆堆是一种叫做完全二叉树的数据结构，可以分为大根堆，小根堆，而堆排序就是基于这种结构而产生的一种程序算法。堆的分类 大根堆:每个节点的值都大于或者等于他的左右孩子节点的值小根堆:每个结点的值都小于或等于其左孩子和右孩子结点的值两种结构映射到数组为: 大根堆: 小根堆: //父-->子:i--->左孩子:2*i+1, 右孩子:2*i+2; //子-->父:i--->(i-1)*2;(i为下标元素) 排序思想 1.首先将待排序的数...

算法——堆排序（大根堆--升序）

zjcoming

10-09

1734

文章目录【1】堆排序基本介绍【2】堆排序重难点①如何由一个无序序列建成一个堆？②如何在输出堆顶元素后，调整剩余元素成为一个新的堆【3】代码：【4】测试结果：【1】堆排序基本介绍升序采用大顶堆、降序采用小顶堆【2】堆排序重难点 ①如何由一个无序序列建成一个堆？ ②如何在输出堆顶元素后，调整剩余元素成为一个新的堆【3】代码： package algorithm.sort.heapSort; import java.util.Arrays; /** * 大根堆，升序排序 */ publ

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大根堆-小根堆-堆排序-C实现

苦行僧

06-29

5257

大根堆小根堆的实现：以PPT形式呈现大根堆构建的理论过程 1、首先涉及到一个堆的调整，这也是算法的核心部分。假设树中，节点i的子树已经为两个大根堆。这两个子树再加上i节点的话，可能是大根堆也可能不是，因此需要对节点i进行调整。若i小于left(i) or right(i)，需要将i下移。 2、这是一个例子，需要将4下移。满足大根堆的性质。 3、大根堆的调整算法

堆排序-大根堆

weixin_43157935的博客

02-28

3731

#include<stdio.h> #include<stdlib.h> // 大根堆-堆排序 void get_heap_max(int *arr, int length) { //每执行一次最大值都在放置在数组首位 int child, parent; for (int i = length - 1; i > 0; i--) { child = i, p...

算法 - 堆排序（C#）

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02-01

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分享一个大牛的人工智能教程。零基础！通俗易懂！风趣幽默！希望你也加入到人工智能的队伍中来！请点击http://www.captainbed.net /* * 堆排序是一种选择排序，时间复杂度为O(nlog<sub>2</sub>n)。 * * 堆排序的特点是： * 在排序过程中，将待排序数组看成是一棵完全二叉树的顺序存储结构， * 利用完全二叉树中父结点和...

堆排序 （大根堆）

2401_87517331的博客

11-14

2254

首先我们来引入大根堆的概念来让大家方便理解。来介绍父节点和左右孩子。啥意思呢可以这么理解所谓的父节点和左右孩子有点类似于高中生物的遗传图谱。嘿嘿遗传图谱中需要父亲和妈妈才能生出俩孩子但是堆这个概念里只用爹就能生俩孩子（bushi就是这样的效果捏。这是堆的效果那么什么是大根堆呢？就是最上面的元素最大，也就是（划重点）对于任何一个父节点来说，父节点都要比他的左右孩子大，只有这样的堆，才叫做大根堆。

大根堆排序

qq_56893858的博客

09-22

650

大根堆排序(HeapSort) 每个根结点都比子树的任意结点大将数组当成一个完全二叉树比如说：[2,5,8,7,6,9,1] 2 5 8 7 6 9 1 我们需要调用两个方法：heapInsert插入和hepify重排 heapInsert插入：从最后一个元素开始从下往上找自己的头结点，如果比头结点大，则与其交换（头结点的位置 = 现结点位置-1 >>1）举个例子：1比自己的头结点8小,所以不动 9比头结点大，所以交换 hepify重排（当我们改变ind..

堆排序-大根堆排序&小根堆排序

Carry_Jey

03-13

337

【代码】堆排序-大根堆排序&小根堆排序。

java构建大根堆_构建大根堆 - leopardlz的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...

weixin_39777488的博客

02-24

316

1.小根堆如果根是儿童的存在留下的根值左孩子小于值；如果根是儿童的权利的存在的根值比他们的孩子的权利少值。2.大根堆如果根是儿童的存在留下的根值多名离开自己的孩子值。子女则根节点的值大于右子女的值。3.结论(1)堆是一棵全然二叉树(假设公有h层，那么1~h-1层均满，在h层连续缺失若干个右叶子)。(2)小根堆的根节点的值是最小值，大根堆的根节点的值是最大值。(3)堆适合于採用顺序存储。4.堆的插入...

堆排序-附带python例题

m0_62653520的博客

05-26

1167

我直接写在这里大家看一下我加了什么经过上面的现在已经是一个大根堆了然后我需要根节点然后让最后一个节点换到根节点的位置从这个节点开始再进行大根堆调整反映到代码上就是经历k-1次这样的输出此时此刻在顶上的那个元素就是第k个最大的元素看好调整剩余堆因为实际上原本的根节点是被输出的这里我换为了和最后一个节点进行交换但是再进行下一次调整的时候已经是从n-i-1开始那么最后一个节点也就是前一个堆的根节点已经被输出出去了请大家仔细看看这个代码还是挺重要的一段代码。

Java实现堆排序（大根堆）的示例代码

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Java实现堆排序（大根堆）的示例代码 ...本文详细介绍了Java实现堆排序（大根堆）的示例代码，涵盖大根堆的定义、建立大根堆的方法、堆排序算法的性能分析等内容，为读者提供了一个完整的Java实现堆排序的示例代码。

二叉树详解-第二篇 大根堆小根堆的实现,堆排序(源码讲解)

Mike的博客

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1569

堆排序，堆的实现，向上调整算法，向下调整算法,大根堆和小根堆的区别，堆的性质。

01_树的 dfs 序

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本文介绍了算法竞赛中树的DFS序（dfn序）这一重要概念。文章首先讲解了基于先序遍历的dfn序定义及其代码实现，通过深度优先遍历为树节点编号。随后阐述了dfn序的三个关键性质：子树dfn序的连续性、祖先节点编号小于子孙节点、子树编号区间计算公式。文章重点展示了dfn序的两个应用：高效判断节点是否在子树中（时间复杂度从O(nq)优化到O(n+q)），以及将树上问题转化为序列问题以便使用线段树等数据结构处理。最后提供了两道模板题（DFS序1和DFS序2）的完整代码实现，演示了如何利用树状数组和线段树来维护dfn

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从左向右看： 1，1，2，3，4，1，1，1，2，1。从右向左看： 2，1，1，1，2，1，2，1，2，1。从左向右看： 1，1，2，3，4，1，1，1，2，1。从右向左看： 2，1，1，1，2，1，2，1，2，1。小朋友的分数：2，1，3，4，5，2，2，1，3，0。得到的糖果数：2，1，2，3，4，1，2，1，2，1。小朋友的分数：2，1，3，4，5，2，2，1，3，0。小朋友的分数：2，1，3，4，5，2，2，1，3，0。得到的糖果数：2，1，2，3，4，1，2，1，2，1。

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算法方向合并准则优点代表模型BPE自底向上频率最高简单高效GPT-2BBPE自底向上频率最高(字节级)多语言友好WordPiece自底向上似然最大更优的概率模型BERTUnigram自顶向下损失最小多种分词，可计算概率T5, XLNet。

大根堆和小跟堆排序

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### 原理 大根堆和小根堆都属于二叉堆，是完全二叉树。大根堆满足父节点比子节点都大，根节点是子树中最大元素；小根堆则是父节点比子节点都小，根节点是子树中最小元素[^2]。 堆排序是基于大根堆（或小根堆）实现的排序算法。以大根堆实现升序排序为例，每次将堆顶元素（最大值）与堆的最后一个元素交换，然后调整剩余元素形成新的大根堆，重复此过程直到整个数组有序。小根堆实现降序排序的原理类似，每次将堆顶元素（最小值）与堆的最后一个元素交换，再调整剩余元素形成新的小根堆[^1][3]。 ### 实现以下是使用Python实现大根堆升序排序的示例代码： ```python def heapify(arr, n, i): largest = i l = 2 * i + 1 r = 2 * i + 2 if l < n and arr[i] < arr[l]: largest = l if r < n and arr[largest] < arr[r]: largest = r if largest != i: arr[i], arr[largest] = arr[largest], arr[i] heapify(arr, n, largest) def heapSort(arr): n = len(arr) for i in range(n // 2 - 1, -1, -1): heapify(arr, n, i) for i in range(n - 1, 0, -1): arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i] heapify(arr, i, 0) return arr arr = [12, 11, 13, 5, 6, 7] sorted_arr = heapSort(arr) print(sorted_arr) ``` 若要实现小根堆降序排序，只需修改`heapify`函数中比较大小的方向。 ### 应用 堆排序算法常用于大规模数据的排序，如工业制造中的数据采集和处理、科学计算中的海量数据分析等。大根堆排序适合需要找出最大值或进行升序排列的场景；小根堆排序则适用于需要找出最小值或进行降序排列的场景。此外，优先队列通常采用堆数据结构来实现，在优先队列中，大根堆可保证每次取出的元素是最大优先级的，小根堆则保证每次取出的是最小优先级的元素[^1][4]。