堆排序算法(图解详细流程)

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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),他也是不稳定排序

  2. 堆是具有以下性质的完全二叉树,每个节点的值都大于或等于其左右孩子节点的值,称为大顶堆,注意:没有要求节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节点的值,称为小顶堆

大顶堆举例说明

在这里插入图片描述
我们对堆中的节点按层进行编号,映射到数组中就是下面这个样子:
在这里插入图片描述
大顶堆特点:arr[i]>=arr[2i+1]&&arr[i]>=arr[2i+2]

小顶堆举例说明

在这里插入图片描述
小顶堆特点:arr[i]<=arr[2i+1]&&arr[i]<=arr[2i+2]//i对应第几个节点,i从0开始标号
一般升序采用大顶堆,降序采用小顶堆

堆排序的基本思想

  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顶堆的根节点

  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

堆排序步骤图解说明

要求:有一个数组{4,6,8,5,9},要求使用堆排序法,将数组升序排序
一、
1.假设给定无序序列结构如下
在这里插入图片描述
2.此时我们从最后一个非叶子节点开始(叶节点自然不用调整,第一个非叶子节点arr.length/2-1=5/2-1=1,也就是下面的节点),从左至右,从下至上进行调整,观察6的两个子节点,从右至左,9大于6就和6互换
在这里插入图片描述
3.找到第二个非叶子节点4,由于[4,9,8]中9元素最大,4和9交换
在这里插入图片描述
4.此时,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
在这里插入图片描述
5.此时我们就将一个无序序列构造成了一个大顶堆
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
在这里插入图片描述
2.重新调整结构,使其继续满足堆定义
在这里插入图片描述
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
在这里插入图片描述
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
在这里插入图片描述

堆排序的基本思路总结

  1. 将无序序列构建成一个堆,根据升序降序需求选择大顶堆或小顶堆
  2. 将堆顶元素与末尾元素交换,将最大元素“沉”到数组末端
  3. 重新调整结构使其满足堆定义,然后继续交换堆顶元素与当前末尾元素,反复执行调整+交换步骤,直到整个序列有序
    private static void heapSort(int[] arr) {
        int temp = 0;
        //堆排序
        for(int i = arr.length/2-1;i>=0;i--){
            adjustHeap(arr,i,arr.length);
        }

        for (int j=arr.length-1;j>0;j--){
            temp = arr[j];
            arr[j] = arr[0];
            arr[0] = temp;
            adjustHeap(arr,0,j);
        }

        System.out.println("数组="+Arrays.toString(arr));
    }

    /**
     * 将以i对应的非叶子节点的树调整成一个大顶堆
     * 举例 int[] arr = {4,6,8,5,9};=>i=1 =>{4,9,8,5,6} => i=0 =>{9,6,8,5,4}
     * @param arr
     * @param i 表示非叶子节点在数组中的索引
     * @param length 对多少个元素进行调整
     */
    public static void adjustHeap(int[] arr,int i,int length){
        //a[i]>a[2i+1]&&a[i]>a[2i+2]
        int temp = arr[i];
        for (int k=i*2+1;k<length;k=k*2+1){
            //先比较左子节点和右子节点的大小,最大的那个和temp进行交换
            if(k+1<length && arr[k]<arr[k+1]){
                k++;//k指向右子节点
            }
            //如果非子节点的值小于左子节点和右子节点的值
            if(arr[k]>temp){
                //temp和arr[k]进行交换
                arr[i] = arr[k];
                i=k;//继续循环比较,假设k是左子节点,k+1是右子节点,然后引出公式
            }else{
                break;
            }
        }
        //当for循环结束后,我们已经将以i为父节点的树的最大值,放在了最顶上(局部)
        arr[i]=temp;
    }
### 堆排序算法的实现与原理 #### 1. 原理概述 堆排序是一种基于二叉堆(Binary Heap)的比较类排序算法,其核心思想是将待排序序列构造成一个最大堆或最小堆。随后通过不断移除根节点并重新调整堆结构的方式逐步得到有序序列。 堆是一个近似完全二叉树的数据结构,在逻辑上满足以下性质: - **最大堆**:父节点的关键字大于等于子节点的关键字。 - **最小堆**:父节点的关键字小于等于子节点的关键字。 在堆排序过程中,通常采用最大堆的形式来进行升序排列[^3]。 #### 2. 排序步骤 堆排序主要分为两步:构建初始堆和调整堆。 ##### (1) 构建堆 构建堆的过程是从最后一个非叶子节点开始向上逐层调整,使得整个数组满足堆的定义。假设当前数组长度为 `n`,则最后一个非叶子节点的位置为 `(n/2)-1`。从该位置向前遍历每一个节点,并调用下沉操作将其调整成合法的最大堆[^1]。 ##### (2) 调整堆 每次取出堆顶元素(即最大的元素),并与堆底元素交换,然后缩小堆的有效范围,再次执行下沉操作恢复堆的性质。这一过程会持续到堆中只剩下一个元素为止[^5]。 #### 3. 时间复杂度分析 堆排序的时间复杂度稳定为 \( O(n \log n) \),其中 \( n \) 是输入数据的数量。这是因为构建初始堆的操作需要 \( O(n) \) 的时间,而后续每一次调整堆都需要 \( O(\log n) \) 的时间,总共进行 \( n-1 \) 次这样的调整[^2]。 #### 4. 空间复杂度 由于堆排序是在原地完成的,除了少量辅助变量外不需要额外的空间支持,因此空间复杂度为 \( O(1) \)[^3]。 #### 5. C++ 实现代码示例 以下是堆排序的一个典型C++实现: ```cpp #include <iostream> using namespace std; // 下沉函数用于维护堆的性质 void heapify(int arr[], int n, int i) { int largest = i; // 初始化最大值索引为i int left = 2 * i + 1; // 左孩子索引 int right = 2 * i + 2; // 右孩子索引 // 如果左孩子存在且大于当前最大值,则更新largest if (left < n && arr[left] > arr[largest]) largest = left; // 如果右孩子存在且大于当前最大值,则更新largest if (right < n && arr[right] > arr[largest]) largest = right; // 如果最大值不是当前节点,则交换它们并将新位置继续heapify if (largest != i) { swap(arr[i], arr[largest]); heapify(arr, n, largest); } } // 主要堆排序函数 void heapSort(int arr[], int n) { // 构建初始堆 for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) heapify(arr, n, i); // 提取元素并重建堆 for (int i = n - 1; i > 0; i--) { swap(arr[0], arr[i]); // 将当前最大值移到数组末尾 heapify(arr, i, 0); // 对剩余的部分重新heapify } } // 打印数组 void printArray(int arr[], int n) { for (int i = 0; i < n; ++i) cout << arr[i] << " "; cout << "\n"; } // 测试程序 int main() { int arr[] = {12, 11, 13, 5, 6, 7}; int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]); heapSort(arr, n); cout << "Sorted array is:\n"; printArray(arr, n); } ``` 此代码展示了完整的堆排序流程,包括初始化堆以及反复提取最大值后的结构调整[^4]。
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