手写堆排序

若从小到大排序,把原有数组维护成一个大顶堆即可,注意从非叶子结点中的最后一个结点倒序遍历。

若二叉树结点下标从0开始,某个节点下标为k,则它的左右子节点的下标分别为2k+1,2k+2。 获得某个节点的父节点下标的方法为(idx+1)/2-1

若二叉树结点下标从1开始,某个节点下标为k,则它的左右子节点的下标分别为2k,2k+1,获得某个节点的父节点下标的方法为idx/2。

代码如下:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<string>
#include<algorithm>
#include<vector>
#include<stack>
#include<sstream>
#include<unordered_map>
using namespace std;


void adjust(vector<int> &a, int idx,int size) {  
	int left = 2 * idx + 1;
	int right = 2 * idx + 2;
	while (left < size) {		
		int maxc = left;  //记录左右子节点更大的那个下标
		if (right< size&&a[right]>a[maxc])
			maxc = right;
		if (a[idx] < a[maxc]) {
			swap(a[idx], a[maxc]);
			idx = maxc;
			left = 2 * idx + 1;
			right = 2 * idx + 2;
		}
		else
			break;
	}
}

void heapSort(vector<int> &a,int size) {
	int idx = size / 2 - 1; //得到最后一个非叶子结点的下标
	for (int i = idx; i >= 0; i--) {  //从最后一个非叶子结点倒序遍历数组
		adjust(a,i,size);  //向下调整
	}

	int swapidx = size-1;  //当前应该交换到的位置
	for (int i = 0; i < size - 1; i++) {
		swap(a[0], a[swapidx--]);
		adjust(a, 0, swapidx + 1); //swapidx + 1表示大顶堆里的元素个数
	}

}


int main() {

	vector<int>a = { 3,5,4,2,6,6,1,100,0,100 };
	heapSort(a,a.size());

	for (auto num : a) {
		cout << num << " ";
	}

	return 0;
}
好的,以下是Java实现的堆排序代码: ```java public class HeapSort { public void sort(int[] arr) { int n = arr.length; // 从最后一个非叶子节点开始构建最大堆 for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) heapify(arr, n, i); // 依次将堆顶元素移到数组末尾,并重新构建最大堆 for (int i = n - 1; i >= 0; i--) { // 将堆顶元素与当前未排序部分的最后一个元素交换 int temp = arr[0]; arr[0] = arr[i]; arr[i] = temp; // 重新构建最大堆 heapify(arr, i, 0); } } // 以根节点为i的子树为最大堆 void heapify(int[] arr, int n, int i) { int largest = i; int l = 2 * i + 1; // 左子节点 int r = 2 * i + 2; // 右子节点 // 如果左子节点比根节点大,则更新最大值 if (l < n && arr[l] > arr[largest]) largest = l; // 如果右子节点比最大值大,则更新最大值 if (r < n && arr[r] > arr[largest]) largest = r; // 如果最大值不是根节点,则交换根节点和最大值,并继续向下调整 if (largest != i) { int swap = arr[i]; arr[i] = arr[largest]; arr[largest] = swap; heapify(arr, n, largest); } } } ``` 在堆排序中,我们首先构建一个最大堆,然后依次将堆顶元素移到数组末尾,并重新构建最大堆。`heapify()`方法用于将以根节点为i的子树调整为最大堆,其中n表示当前堆的大小。在`heapify()`方法中,我们首先找到根节点、左子节点和右子节点中的最大值,如果最大值不是根节点,则交换根节点和最大值,并继续向下调整。在堆排序中,时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(1)。
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