1.什么是堆排序
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),它是不稳定排序。首先简单了解下堆结构。
堆
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;或者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:

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:

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]
2.堆排序基本思想及步骤
堆排序的基本思想是:将待排序序列构造成一个大顶堆,此时,整个序列的最大值就是堆顶的根节点。将其与末尾元素进行交换,此时末尾就为最大值。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。
步骤1 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.假设给定无序列结构如下

b.此时我们从最后一个非叶子结点开始,从左至右,从下至上进行调整。

c.找到第二个非叶结点4,由于[4,9,8]中9元素最大,4和9交换。

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。

此时,我们就将一个无序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,在将堆顶元素与末尾元素交换,得到第二大元素。此时反复进行交换,重建,交换。
a.将堆顶元素9和末尾元素4进行交换

b.重新调整结构,使其继续满足堆定义

c.在将堆顶元素8与末尾元素5进行交换,得到第二大元素8.

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。

再简单总结下堆排序的基本思路:
a.将无序列构成一个堆,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,将最大元素放到数组末尾
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。
3.代码实现
public static void main(String []args){
int []arr = {9,8,7,6,5,4,3,2,1};
sort(arr);
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
public static void sort(int []arr){
//1.构建大顶堆
for(int i=arr.length/2-1;i>=0;i--){
//从第一个非叶子结点从下至上,从右至左调整结构
adjustHeap(arr,i,arr.length);
}
//2.调整堆结构+交换堆顶元素与末尾元素
for(int j=arr.length-1;j>0;j--){
swap(arr,0,j);//将堆顶元素与末尾元素进行交换
adjustHeap(arr,0,j);//重新对堆进行调整
}
}
/**
* 调整大顶堆(仅是调整过程,建立在大顶堆已构建的基础上)
* @param arr
* @param i
* @param length
*/
public static void adjustHeap(int []arr,int i,int length){
int temp = arr[i];//先取出当前元素i
for(int k=i*2+1;k<length;k=k*2+1){//从i结点的左子结点开始,也就是2i+1处开始
if(k+1<length && arr[k]<arr[k+1]){//如果左子结点小于右子结点,k指向右子结点
k++;
}
if(arr[k] >temp){//如果子节点大于父节点,将子节点值赋给父节点(不用进行交换)
arr[i] = arr[k];
i = k;
}else{
break;
}
}
arr[i] = temp;//将temp值放到最终的位置
}
/**
* 交换元素
* @param arr
* @param a
* @param b
*/
public static void swap(int []arr,int a ,int b){
int temp=arr[a];
arr[a] = arr[b];
arr[b] = temp;
}
4.时间复杂度
O(nlogn)
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