排序算法6——堆排序

本文介绍了堆排序的基本概念,探讨了二叉堆的结构及其在排序中的应用,并详细解释了堆排序的过程及时间复杂度。


堆排序简介

堆排序可以看作是简单选择排序的一种的改进方法,平均复杂度为 \(O(n\log n)\),因此应用场合较多。

原理同简单选择排序相似:将数据分为已排序和未排序的两部分,并且不断的从未排序数据中选取最大(或最小)数据加入到已排序集合中。不同之处在于, 堆排序采用了一种特殊的二叉堆结构来快速的寻找最大值。(如下图,首先建立二叉堆,然后进行选择排序)

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二叉堆简介

二叉堆是完全二叉树或者近似完全二叉树结构。

二叉堆有两种:

最小堆:父结点的键值总是小于或等于任何一个子节点的键值。

最大堆:父结点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值;

二叉堆的存储可以采用数组形式,如下图:

二叉堆的建立流程如下:(最大堆)

  • (1). 在堆的根部插入一个新的节点;
  • (2). 将该节点的值与其父亲节点的值进行比较,如果父亲节点的值比较小则进行数值交换;
  • (3). 重复第2步知道整个堆满足最大堆;
  • (4). 重复1、2、3步直至处理完毕所有数据。

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堆排序

以上面的最大堆为例,尽管其数组表示形式不一定是排好序的,但我们总能保证根节点的数据是最大值。

于是,二叉堆的核心:每次取走最大值用于选择排序,重排剩下的堆保证其仍为最大堆。

二叉堆取值重排策略:(最大堆)

  • (1). 取走根节点的值(最大值),并将整个堆的最后一个元素移动到根节点;
  • (2). 将孩子节点的值与其父亲节点的值进行比较,如果父亲节点的值比较小则进行数值交换;
  • (3). 重复第2步知道整个堆满足最大堆;

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总结

堆排序不是稳定排序,平均复杂度为 \(O(n\log n)\),虽然堆排序在很多机器上没有快速排序高效,但是堆排序在最差情况下的运行时间要优于快排。

参考资料:

(1)WIKI 堆排序:https://en.wikipedia.org/wiki/Heapsort

(2)排序算法:https://www.safaribooksonline.com/library/view/algorithms-in-a/9781491912973/ch04.html

(3)WIKI 二叉堆:https://en.wikipedia.org/wiki/Binary_heap

(4)堆结构: https://www.tutorialspoint.com/data_structures_algorithms/heap_data_structure.htm

### 堆排序算法详解 堆排序是一种基于比较的高效排序算法,其核心思想是利用堆这种数据结构来完成排序操作。堆可以被看作是一棵完全二叉树,并且满足堆积性质:对于最大堆而言,任意节点的关键字都不小于其子节点的关键字;而对于最小堆,则相反。 #### 一、基本概念 堆排序分为两种主要形式——最大堆和最小堆。在最大堆中,父节点始终大于等于其子节点[^4]。因此,在一个数组表示的最大堆中,第一个元素总是当前集合中的最大值。同样地,在最小堆中,父节点始终小于等于其子节点。 #### 二、主要过程 堆排序的过程主要包括以下几个方面: 1. **建堆** 将输入的数据构建成一个初始堆(通常是从最后一个非叶子节点向上逐层调整)。这一阶段的目标是使整个数据集符合堆定义的要求。 2. **堆调整** 当移除堆顶元素后,需要重新调整剩下的部分以保持堆特性不变。这一步骤称为“下沉”,即将新的根节点与其较大的孩子交换位置直到恢复堆属性为止[^3]。 #### 三、特点分析 - 时间复杂度稳定为 O(n log n),无论最好情况还是最坏情况下都适用; - 是一种原地排序方法,不需要额外存储空间; - 不稳定性:由于可能涉及多次覆盖写入操作,所以它不是稳定的排序方式[^2]。 #### 四、C代码实现示例 以下是使用 C 编程语言编写的简单版本的堆排序程序: ```c #include <stdio.h> // 调整堆函数 void heapify(int arr[], int n, int i){ int largest = i; // 初始化最大为根节点 int l = 2*i + 1; // 左子节点 int r = 2*i + 2; // 右子节点 if (l < n && arr[l] > arr[largest]) largest = l; if (r < n && arr[r] > arr[largest]) largest = r; if(largest !=i ){ swap(&arr[i], &arr[largest]); heapify(arr,n,largest); } } // 主要堆排序逻辑 void heapsort(int arr[],int n){ for(int i=n/2 -1;i>=0;i--){ heapify(arr,n,i); } for(int i= n-1 ;i>0;i--){ swap(&arr[0],&arr[i]); heapify(arr,i,0); } } ``` 上述代码展示了如何通过递归调用来维护堆结构并最终完成排序任务[^1]。 --- ### Java 实现示例 如果考虑另一种主流编程语言如 Java 的话,也可以按照相似思路编写如下所示的堆排序类: ```java public class HeapSort { public void sort(int[] array) { int length = array.length; // 构造初始堆 for (int i = length / 2 - 1; i >= 0; i--) { adjustHeap(array, i, length); } // 进行n-1次循环处理 for (int j = length - 1; j > 0; j--) { // 把当前最大的放到最后面去 swap(array, 0, j); // 对前面j-1个数再次进行堆化 adjustHeap(array, 0, j); } } private static void adjustHeap(int[] array,int index ,int size){ int temp=array[index]; for(int k=index*2+1;k<size;k=k*2+1){ if(k+1<size&&array[k]<array[k+1]){ k++; } if(temp>=array[k])break; array[index]=array[k]; index=k; } array[index]=temp; } private static void swap(int[] data, int a, int b){ int tmp=data[a]; data[a]=data[b]; data[b]=tmp; } } ``` 这段代码实现了完整的堆排序流程,包括初始化堆以及后续每次删除后的重排工作。 ---
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