堆排序

作者: Energetic俊 | 来源:发表于2017-01-06 20:57 被阅读0次

    先用维基百科的一张动图直观展示一下堆排序过程

    bubkoo.qiniudn.com/Sorting_heapsort_anim.gif

    1. 什么是堆

    这里的堆是一种数据结构,不是内存分配中堆栈的堆。堆是一颗完全二叉树,除了最底层外,每层都是满的,这使得堆可以用数组来表示,每个节点对应数组中的一个元素。

    images.cnblogs.com/cnblogs_com/kkun/201111/201111231437369307.png

    2. 堆分为最大堆和最小堆:

    最大堆是指所有父节点的元素值大于或等于其子元素的值(如果存在的话),因此最大堆中的最大元素必然是根节点。

    最小堆是指所有父节点的元素值小于或等于其子元素的值(如果存在的话),因此最小堆中的最小元素必然为根节点。

    3. 堆中节点与数组索引的对应关系如下:

    left[i] = parent[2*i],        right[i] = parent[2*i + 1]

    4. 将堆调整为最大堆

    images.cnblogs.com/cnblogs_com/kkun/201111/201111231437377256.png

    5. 堆排序过程

    images.cnblogs.com/cnblogs_com/kkun/201111/201111231437374682.png

    以最大堆为例,需要维护最大堆、建立最大堆和进行堆排序,

    maxHeapify维护最大堆,是堆排序的关键,时间复杂度为O(lgn)

    buildMaxHeap建立最大堆,将无序输入的数组构造为最大堆,时间复杂度为O(nlgn)

    heapSort对数据进行原地排序,时间复杂度为O(nlgn)。

    java实现堆排序算法代码如下(root的index为0):

    maxHeapify的过程如下图所示:

    bubkoo.qiniudn.com/building-a-heap.png

    private static void maxHeapify(int[] array, int index, int heapSize) {

    int iMax = index;

    int iLeft = index *2+1;

    int iRight = (index +1) *2;

    if(iLeft < heapSize && array[iLeft] > array[iMax]) {

    iMax = iLeft;

    }

    if(iRight < heapSize && array[iRight] > array[iMax]) {

    iMax = iRight;

    }

    if(iMax != index) {

    swap(array,iMax,index);

    maxHeapify(array,iMax,heapSize);//recurse,递归调整

    }

    }

    //将无序的输入建立为最大堆

    private static void buildMaxHeap(int[] array) {

    intiParent = array.length/2-1;

    for(int i = iParent;i >=0;i--) {

    maxHeapify(array,i,array.length);

    }

    }

    堆排序过程如下图所示:

    bubkoo.qiniudn.com/HeapSort.png

    public static int[] sort(int[] array) {

    int[] result = array;

    buildMaxHeap(result);

    intarrayLength = result.length;

    for(inti = arrayLength -1;i >0;i--) {

    swap(result,0,i);

    maxHeapify(result,0,i);

    }

    return result;

    }

    private static void swap(int[] array, int i, int j) {

    int tmp = array[i];

    array[i] = array[j];

    array[j] = tmp;

    }

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