堆排序 - 为什么升序要建大根堆,降序要建小根堆

目的:通过建立堆的思想,来让一组序列变成有序数列。

具体操作过程如下:

1.将原序列建立成堆,(升序建立大根堆,降序建立成小根堆)

2.通过不断的取出堆中根结点的元素,将其放入到最后一个位置。再将剩下的元素重新进行堆的排序(即向下调整)。

heapSort调用createHeap函数,来使得传入的数组array变成一个堆。后面的循环,是为了每次都将这个堆的根节点取出,放入数组的最后一个位置,再将剩下元素进行向下转型调整,使得最大的元素又变成根结点。再将这个结点放入数组倒数第二个位置,依次类推。

升序建立大根堆,降序建立成小根堆。就是因为要将根结点位置存入到数组最后,所以如果根结点是最大值,那么放入到数组最后位置以后,该序列就会变成升序。如果根结点是最小值,那么放入数组最后位置以后,该序列就会变成降序。

public void heapSort(int[] array){
    createHeap(array);
    int end = array.length-1;
    while (end > 0){
        swap(array,0,end);
        shiftDown(array,0,end);
        end--;
    }
}

将一个数组变成堆的方法,是通过不断的寻找父节点的索引来创建的,通过找到的父节点的索引,从而找到这颗树,再对这颗树进行向下调整的操作。 

private void createHeap(int[] array) {
    for (int parent = (array.length-1-1)/2;parent>=0;parent--){
        shiftDown(array,parent,array.length);
    }
}

 向下调整的操作,通过父节点,左孩子结点、右孩子结点的值来比大小,交换位置的操作,使得父亲结点都是较大的值。

private void shiftDown(int[] array, int parent, int length) {
    int child = 2 * parent + 1;
    while (child < length){
        if (child + 1 < length && array[child] < array[child+1]){
            child++;
        }
        if (array[child] > array[parent]){
            swap(array,child,parent);
            parent = child;
            child = 2 * parent +1;
        }else {
            break;
        }
    }
}

<think>好的,我现在需要回答用户关于堆排序数据存储的问题。首先,我得回忆一下堆排序的基本原理和步骤,确保自己理解正确。堆排序是一种基于二叉的排序算法,分为构和调整的过程。用户的问题主要集中在数据是如何存储的,所以需要详细说明在内存中的结构。 首先,我应该解释的数据结构。通常是用数组来实现的,因为数组可以高效地表示完全二叉树的结构。这里需要说明数组如何对应到二叉树的节点,比如父节点和子节点之间的索引关系。可能还要提到完全二叉树的定义,这样用户能理解为什么数组适合存储。 接下来,要详细描述的构过程,也就是将无序数组调整成结构。这里分为大顶和小顶,可能需要简单说明两者的区别,但重点在于存储方式。例如,大顶的每个节点都大于或等于其子节点,而数组中的元素位置需要满足这个条件。同时,需要提到如何通过下沉(sift down)或上浮(sift up)操作来维护的性质。 然后,堆排序的具体步骤中,数据的存储变化也需要解释。比如,每次将顶元素(最大值或最小值)与数组末尾元素交换,然后缩小的大小,并重新调整。这里要强调数组是如何动态调整的,即的大小逐渐减小,而有序部分逐渐从数组末尾开始构。 另外,可能需要举例说明。比如,给定一个初始数组,如何将其转化为结构,然后每一步交换和调整后的数组状态。这有助于用户直观地理解数据存储的变化过程。 还要注意用户可能存在的疑问点,比如为什么使用数组而不是链表,或者索引计算的具体方法。这时候需要解释数组的随机访问特性在操作中的优势,以及计算父节点和子节点索引的公式(比如父节点为(i-1)/2,左子节点为2i+1,右子节点为2i+2)。 最后,总结堆排序的存储特点,强调其原地排序的特性,即不需要额外的存储空间,只需要在原数组上进行操作,这使得堆排序空间复杂度为O(1)。同时,可以提到堆排序的时间复杂度为O(n log n),但用户的问题主要是存储,所以重点放在数据结构上。 现在需要检查是否有遗漏的部分,比如的调整过程中的具体操作是否影响到数组的存储方式,或者是否涉及额外的空间。确保回答结构清晰,步骤明确,符合用户的需求。同时,要使用中文,避免技术术语过于晦涩,必要时用例子辅助说明。</think>堆排序的数据存储主要依赖于**数组**来实现,这是因为它利用完全二叉树的结构特性,而数组能够高效地表示这种结构。以下是堆排序数据存储的核心要点和步骤: --- ### **1. 的数组表示** (通常指二叉)本质上是一棵**完全二叉树**,满足以下性质: - **大顶**:每个节点的值 ≥ 子节点的值(用于升序排序)。 - **小顶**:每个节点的值 ≤ 子节点的值(用于降序排序)。 **数组存储规则**: - **节点**存储在索引 `0` 处。 - 对任意节点索引 `i`: - **父节点**索引:`(i-1) // 2`(向下取整)。 - **左子节点**索引:`2i + 1`。 - **右子节点**索引:`2i + 2`。 **示例**: 数组 `[9, 7, 5, 2, 3]` 对应的完全二叉树结构如下: ``` 9 / \ 7 5 / \ 2 3 ``` --- ### **2. 堆排序的数据存储过程** 堆排序分为两步:****和**排序**,全程通过**原地操作数组**完成(无需额外存储空间)。 #### **(1) (Heapify)** 将无序数组调整为结构: - **从最后一个非叶子节点开始**,向前遍历到节点。 - 对每个节点执行**下沉(Sift Down)**操作,确保其值满足性质。 **示例**: 初始数组 `[3, 7, 5, 9, 2]` 建大后可能变为 `[9, 7, 5, 3, 2]`,对应的数组存储为: ``` 9 / \ 7 5 / \ 3 2 ``` #### **(2) 排序(Extract Max/Min)** 通过交换顶元素和末尾元素,逐步缩小的范围: 1. **交换顶与末尾元素**:将最大值(大顶)移动到数组末尾。 2. **缩小范围**:大小减 1,末尾元素不再参与后续调整。 3. **调整**:对新的顶元素执行**下沉操作**,恢复性质。 4. 重复上述步骤,直到大小为 1。 **示例**(接续后的数组): - 第一次交换后:`[2, 7, 5, 3, 9]`(范围缩小到前 4 个元素)。 - 调整后:`[7, 3, 5, 2]` → 继续交换和调整,直到数组有序。 --- ### **3. 存储特点** - **原地排序**:所有操作直接在原数组上进行,空间复杂度为 $O(1)$。 - **动态调整范围**:通过变量标记当前的结束位置,例如用 `heap_size` 控制调整范围。 --- ### **4. 关键代码逻辑** 以升序排序(大顶)为例: ```python def heap_sort(arr): n = len(arr) # for i in range(n//2 - 1, -1, -1): sift_down(arr, n, i) # 排序 for i in range(n-1, 0, -1): arr[0], arr[i] = arr[i], arr[0] # 交换顶与末尾 sift_down(arr, i, 0) # 调整(范围缩小到前i个元素) def sift_down(arr, heap_size, root): largest = root left = 2 * root + 1 right = 2 * root + 2 # 找到父节点、左子节点、右子节点中的最大值 if left < heap_size and arr[left] > arr[largest]: largest = left if right < heap_size and arr[right] > arr[largest]: largest = right # 若最大值不是当前节点,则交换并递归调整 if largest != root: arr[root], arr[largest] = arr[largest], arr[root] sift_down(arr, heap_size, largest) ``` --- ### **5. 总结** - **存储结构**:数组隐式表示完全二叉树。 - **核心操作**:通过下标计算父子节点关系,配合交换和下沉操作。 - **优势**:无需额外空间,时间复杂度稳定为 $O(n \log n)$。
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