- 在线时间
- 1630 小时
- 最后登录
- 2024-1-29
- 注册时间
- 2017-5-16
- 听众数
- 82
- 收听数
- 1
- 能力
- 120 分
- 体力
- 565570 点
- 威望
- 12 点
- 阅读权限
- 255
- 积分
- 174894
- 相册
- 1
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 5313
- 主题
- 5273
- 精华
- 3
- 分享
- 0
- 好友
- 163
TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
|---|
签到天数: 17 天 [LV.4]偶尔看看III 网络挑战赛参赛者 网络挑战赛参赛者 - 自我介绍
- 本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。
 群组: 2018美赛大象算法课程 群组: 2018美赛护航培训课程 群组: 2019年 数学中国站长建 群组: 2019年数据分析师课程 群组: 2018年大象老师国赛优 |
K: m6 i: {2 j9 T3 x十大经典排序算法之堆排序(Java语言)
c2 ?; ~9 D# v) v3 p( ?/ u! k6 P文章目录8 |, |4 R% x+ s# \$ O. T
, K. U& K" e& {9 _7 p8 Q什么是堆0 J; d' s8 N' U- T9 @
如何进行堆排序呢
( @8 b" P3 I( h2 W# v用数组构建一个堆
9 m) O" Z1 s# P$ u上代码0 b/ N% G2 q; U$ e( u3 @
什么是堆3 V$ C& Y! u s, J8 r, O( x! S
6 T! Z4 x4 x; ~在了解什么是堆之前一定要先了解什么是完全二叉树& m- G7 f/ \& m: }
看一下百度百科的介绍
9 J. I" v' }+ B4 \ @* G
( x+ K5 B! S- b, C- i! Y$ o2 e若设二叉树的深度为h,除第 h 层外,其它各层 (1~h-1) 的结点数都达到最大个数,第 h 层所有的结点都连续集中在最左边,这就是完全二叉树。
. n! H: z) y" l百度百科拗口版性质介绍,能看懂上面的就行,下面的大概看下
; S* B `' D% r! u) M9 m4 `" L' `6 y% ^" e2 v' s
完全二叉树是由满二叉树而引出来的。对于深度为K的,有n个结点的二叉树,当且仅当其每一个结点都与深度为K的满二叉树中编号从1至n的结点一一对应时称之为完全二叉树。
9 o. F' w @% S1 i2 Z(1)所有的叶结点都出现在第k层或k-l层(层次最大的两层)
! M2 a1 E) Y P o) Q, k(2)对任一结点,如果其右子树的最大层次为L,则其左子树的最大层次为L或L+l。1 `+ S6 U7 D0 }
一棵二叉树至多只有最下面的两层上的结点的度数可以小于2,并且最下层上的结点都集中在该层最左边的若干位置上,则此二叉树成为完全二叉树,并且最下层上的结点都集中在该层最左边的若干位置上,而在最后一层上,右边的若干结点缺失的二叉树,则此二叉树成为完全二叉树。0 W4 b! `9 m7 r
那么在了解到什么是完全二叉树之后,我们再来看什么是堆
/ v5 ~* f5 j3 b; K! F. ?6 f堆有以下两个性质; G- M, q/ z" o/ \6 d5 ^; V; E. B
% s1 ^1 f. d1 C8 n1 _; r1 堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值;
- p; @% `, M& \7 C, g+ x2 堆总是一棵完全二叉树。- E+ q+ R/ m+ F- T9 A* P) _
其中堆顶就对应二叉树的根
2 p6 u7 P- @, [; R% t' K
1 X: X: \, u& {: m堆又分为大顶堆和小顶堆,根据堆的第一个性质来进行区分5 M5 X! J, G: O; z2 r$ L
* [: G% |: v' [7 k0 `" X
当堆中某个节点的值总是大于它的子节点的时候这个堆为大顶堆,反之为小顶堆3 q- a9 }+ v! G5 u5 }, s9 @
如何进行堆排序呢
7 v% K+ M" k2 [1 i& u$ `
% Z$ e( N) c8 D, Y1 j9 P堆排序,其实就是每次构造出一个大顶堆或者小顶堆,然后取出堆顶的值,再将剩下的值重新构造成大顶堆或者小顶堆,最终到堆里的值全部取出来,取出来的数就是排好序的4 B; h, M0 i0 h. u- w, E: q, z1 h
* w4 d+ c, |6 z1 G- l5 m" h m用数组构建一个堆
" P! S* Q9 }) O; }3 v$ @- Y* A f$ P
因为堆是一颗完全二叉树,所以我们可以用数组来对其进行存储
6 R; V. [! v: c2 m) ~( b对于用数组存储的二叉树,我们可以用如下方法来定义:
) D o9 i8 q+ |7 T, q; S' G% G假设当前节点的下标为 n& Z- H Z$ m9 B& W4 h% b* K$ U7 ?
$ e. t% R" o; D; y1、那么他的左子节点的下标 2*n + 1* P+ _9 e* C1 H7 R: x4 Q q, T3 s6 V
2、那么他的右子节点的下标 2*n + 2( |. u* o+ {+ U% t
3、他左边的节点是 n-1,如果当前节点是第 h 层的最左节点,那么第h-1层的最右节点的下标就是 n-1
6 w0 l5 j0 _( x/ Z$ n; d4、根据1、2可以推出来n节点的父节点是 (n-1)/2,不管当前节点是父节点的左子节点还是右子节点,都用 (n-1)/2就行了,因为整型数字相除小数点后面的会被截断% e) W: z4 O2 R- X- I
那么有了上面四条性质,我们就可以开始动手了% [5 H/ \( R" v0 p6 W9 S: a9 n
z: J% i% v; M) R$ P, u
1、假设我们要构建的堆是大顶堆,那么根据大顶堆的性质,任意节点都比它的左右子节点要大,所以我们肯定有个heapify方法,该方法调整指定节点和其子节点的位置,并且继续调整被调整的子节点和孙子节点的关系,直到没有调整或者到数的最底层) {. ]/ x' K O. ^" Q
2、然后我们要有构造大顶堆的方法,构造大顶堆就是从最后一个节点的父节点开始调整,接设最后一个节点的父节点是n,那么我们就将n,n-1,n-2 ··· ··· 0,这些节点逐次,从大到小调用heapify方法,这些节点都调整完成后,大顶堆就构造完成了
. F' C+ I% \4 E" w2 ] L3、接下来就开始将堆顶和堆尾互换,并砍断堆尾的操作了,由于互换之前,这是一个符合条件的大顶堆,但是换完只有只有一个堆顶这里不满足了,那么我们重新调整一下堆顶的三个元素就可以,还是调用heapify方法,这个方法会自上而下的重新调整堆,使其成为一个大顶堆
! L; p9 O% p* [, j, k/ z- a" ?3 A5 b" p3 K+ E! v0 n4 H P" B
堆排序的性质
4 F% F" j2 X4 B- U% E0 {# z
- W; ?0 r/ d! ]. Q( v5 t0 x3 P中文名称 英文名称 平均时间复杂度 最坏时间复杂度 最好时间复杂度 空间复杂度 稳定性7 [& u' v+ E% |- h8 j7 P9 _
堆排序 Heap n*logn n*logn n*logn 1 不稳定8 |* K2 @- v1 U2 Y9 `7 j& |" E
上代码
7 d/ e+ [4 d+ B& E, A3 F& J# t/ S: u3 T D7 U0 r
/**
4 R2 u# i4 F- ]. C * 交换第n和m个元素8 v2 h7 b5 ?( K6 S
*/4 q( L/ K. M2 r0 p" x3 ?
private static void swap(int arr[], int n, int m){4 ~- ?) D h' G" Y# \2 o3 Q+ E9 k9 V
int temp = arr[n];4 b, n7 t8 W0 S( ~: L }
arr[n] = arr[m];" n4 |5 z& \( w
arr[m] = temp;4 V$ W$ y) ?1 A
}: c" E/ u: b$ Q& g# i: q& _
E' e9 T0 k# R) z
/**3 B E5 k- \. I3 t+ ]% g4 i
* 调整指定节点和其子节点
; B; G) {: D, r8 [0 y9 W * @param tree 整棵树
$ E) O; X9 p1 T5 z8 u9 C/ C * @param n 数组长度,树的元素个数2 }8 F3 O9 \! c9 V4 I
* @param i 要调整的节点的下标. m. V6 t/ ]; O- G5 y
*/
- D( m' P( U4 I; Hprivate static void heapIfy(int tree[], int n, int i){
! d: E6 W, E' h' { if(i >= n){' ?) O, R3 U, @1 J$ N; g# e
return;
& [8 w$ A9 H$ r. H }8 Z; r6 u) ^8 W
int c1 = 2 * i + 1;//左子节点的下标
0 t; X( a/ b* Z7 o int c2 = 2 * i + 2;//右子节点的下标
0 `% O" y$ B3 p0 V int max = i;//假设父节点是最大的
8 U! C7 E( C% Q6 z //找出最大值的下下标: v! L& t+ I% O" ]3 `# k. k4 g
if(c1 < n && tree[c1] > tree[max]){8 d! |+ s1 k; e/ a( c
max = c1;1 G0 K- x' h2 U" |7 t% s7 q. J# T9 p. P
}
4 }4 p1 J9 C+ H% u+ M7 F9 B if(c2 < n && tree[c2] > tree[max]){
4 H1 `+ G/ s3 C' o max = c2;
4 Z. t) r& q* O0 p' _ }
: k8 ]4 L$ @$ M4 ?! {* F% U5 v& w if(max != i){//如果最大值不是父节点,需要做换位置操作
: P1 ]1 \2 g9 W+ Z0 a. N0 x' ` swap(tree, max, i);
$ A/ M. f) l/ Z. o" H5 a" G //此时,i节点被换成最大值了,符合大顶堆的性质* @5 K% |1 n2 k/ Q0 @
//但是换到下面的节点不能保证比他的两个子节点都要大3 b0 @2 c9 h) N
//所以被换位置的节点继续调整
6 j* X% F2 ^5 u+ r7 C8 B0 p heapIfy(tree, n, max);
! d7 w, b0 _% x% e. p6 R }% V! R5 o! ]2 n6 R
}5 ], m% Q/ c1 K, q* p$ X+ j% @9 R
% a% ]6 U- E/ k* ~& Z% ` s4 o/**
, }2 ?$ F- B+ X1 P * 完整构建大顶堆: ^5 j4 {' ^0 i: _, o
* @param arr 用于构建堆的数组6 F* a1 M% {3 \6 ]" A# W4 t+ i
* @param n 堆的最后一个节点的下标
, Q% B& e- O- V3 N+ J */
0 s' C. w0 v+ L6 l, l K7 ?% tprivate static void buildHeap(int arr[],int n){) [4 W. V: x2 x$ \8 D/ d1 z- q- B: C. g
int lastNode = n - 1;
* ]3 m3 o' o9 b! t+ K! y int parent = (lastNode - 1) / 2;- N# U# a) ]( N- M7 l
for (int i = parent; i >= 0; i--){, U2 z0 _1 \/ s
heapIfy(arr, n, i);- I8 |9 X. d& n$ H% L
}
) ^) `5 k' |( T5 c7 d}
5 o% B4 J0 G* G- _5 z: F$ Z* \3 d* I( P8 N5 Q
/**
6 E9 ?( s# y' i$ V% q) b. @4 L5 w. } * 堆排序
8 W" o( e7 y" \5 _% l X' R& d9 D * @param arr 待排数组
0 I) U; {& s) I- O */, S+ D, y9 Z2 R+ _/ f2 p
public static void sort(int arr[]){
; a# N! Z1 k, G5 m c/ o buildHeap(arr, arr.length);//先构造大顶堆
8 }4 w: }2 ^$ G* g% }: i //每次构建堆后将根节点和最后一个节点进行交换1 @3 m& v/ d6 f) V) a" s
//然后砍断最后一个节点% l/ L' T! [4 P8 l
//所以从最后一个节点向前循环
6 M* x, A7 y6 B for (int i = arr.length - 1; i > 0; i--){
! |, ?" @5 @4 c" \# g; D. [ swap(arr, 0, i);4 z8 S5 A+ o5 }' P
heapIfy(arr, i, 0);
8 M* [+ y: {, W& \ }
1 x. d6 X, ]+ Z; j A}2 I: V7 a: j6 U6 @8 p
————————————————
s" h/ v4 I6 U1 a# Q+ D版权声明:本文为CSDN博主「qq_34912889」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
/ }+ ]% U) z% f5 Y原文链接:https://blog.csdn.net/qq_34912889/article/details/105690644+ T3 i" J; F$ ]% X6 H9 W8 b
# [9 u: i P& q# |
$ z2 P& W5 m3 C5 d9 _6 a, u6 _" B |
zan
|