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day16 树(应用 堆排序)

day16 树(应用 堆排序)

作者: Summer2077 | 来源:发表于2020-08-05 20:08 被阅读0次

堆排序

本文参照:https://www.cnblogs.com/chengxiao/p/6129630.html

基本概念:

堆排序

  • 堆排序是利用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)
  • 它也是不稳定排序。首先简单了解下堆结构。

  • 堆是具有以下性质的完全二叉树:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值,称为大顶堆;

  • 每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值,称为小顶堆。如下图:

img

同时,我们对堆中的结点按层进行编号,将这种逻辑结构映射到数组中就是下面这个样子

img

该数组从逻辑上讲就是一个堆结构,我们用简单的公式来描述一下堆的定义就是:

大顶堆:arr[i] >= arr[2i+1] && arr[i] >= arr[2i+2]

小顶堆:arr[i] <= arr[2i+1] && arr[i] <= arr[2i+2]

ok,了解了这些定义。接下来,我们来看看堆排序的基本思想及基本步骤:

基本步骤:

堆排序的基本思路:

a.将无需序列构建成一个堆,根据升序降序需求选择大顶堆或小顶堆;

b.将堆顶元素与末尾元素交换,将最大元素"沉"到数组末端;

c.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。

步骤一 构造初始堆。将给定无序序列构造成一个大顶堆(一般升序采用大顶堆,降序采用小顶堆)。

a.假设给定无序序列结构如下

img

2.此时我们从最后一个非叶子结点开始(叶结点自然不用调整,第一个非叶子结点 arr.length/2-1=5/2-1=1,也就是下面的6结点),从左至右,从下至上进行调整。

img

4.找到第二个非叶节点4,由于[4,9,8]中9元素最大,4和9交换。

img

这时,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。

img

此时,我们就将一个无需序列构造成了一个大顶堆。

步骤二 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。

a.将堆顶元素9和末尾元素4进行交换

img

b.重新调整结构,使其继续满足堆定义

img

c.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.

img

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

img

adjustment:重新调整结构,使其满足堆定义

/**
 * 
 * @param arr 需要调整的数组
 * @param i 节点的位置
 * @param length 待调整数组的长度
 */
public static void adjustment(int[] arr ,int i ,int length){
    int temp = arr[i];
    for (int k = i*2+1; k < length; k = k*2+1) {
        if (k+1<length && arr[k]<arr[k+1]){
            k++;
        }
        if (arr[k]>temp){
            arr[i] = arr[k];
            i=k;
        }else {
            break;
        }
    }
    arr[i] = temp;
}

heapSort:堆排序

public static void heapSort(int[] arr){
    int temp = 0;
    //将无需序列构建成一个堆,根据升序降序需求选择大顶堆或小顶堆;
    for (int i = (arr.length-1)/2-1 ; i >= 0; i--) {
        adjustment(arr,i,arr.length);
    }
    //将堆顶元素与末尾元素交换,将最大元素"沉"到数组末端;**
    for (int i = arr.length-1; i >= 0 ; i--) {
        temp = arr[i];
        arr[i] = arr[0];
        arr[0] = temp;
        //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,
        adjustment(arr,0,i);
    }
}

测试:

 public static void main(String[] args) {
        int[] arr = new int[8000000];
        for (int i = 0; i < 8000000; i++) {
            arr[i] = (int)(Math.random()*800000);
        }
        Date start = new Date();
        heapSort(arr);
        Date end = new Date();
        System.out.println(end.getTime()-start.getTime());
    }

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