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堆排序思想分享

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人不走空
发布2024-07-01 09:20:27
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发布2024-07-01 09:20:27
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文章被收录于专栏:学习与分享学习与分享

堆排序(Heap Sort)是一种基于堆数据结构的比较排序算法。堆是一棵完全二叉树,具有堆属性:对于最大堆,每个节点的值都大于或等于其子节点的值;对于最小堆,每个节点的值都小于或等于其子节点的值。堆排序利用了堆的这一特性来实现高效的排序。

堆排序的基本思想

堆排序的基本思想是先将待排序的数组构造成一个最大堆(或最小堆),然后通过不断地取出堆顶元素(最大值或最小值),重建堆,从而完成排序。

堆排序的步骤
  1. 构建最大堆
    • 从数组的中间开始(即最后一个非叶子节点),向前遍历,将每个节点和其子节点重新排列,使得整个数组符合最大堆的特性。
  2. 排序
    • 将堆顶元素(最大值)与数组末尾元素交换,这样最大值就放到了最终的位置。
    • 将数组长度减 1(排除已经放置到最终位置的元素),重新调整堆,使其再次满足最大堆的特性。
    • 重复上述步骤,直到整个数组有序。
代码示例(Java)
代码语言:javascript
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public class HeapSort {
    public static void heapSort(int[] array) {
        int n = array.length;
        
        // 构建最大堆
        for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) {
            heapify(array, n, i);
        }
        
        // 一个一个从堆顶取出元素,放到已排序区域
        for (int i = n - 1; i > 0; i--) {
            // 交换当前堆顶元素和当前未排序部分的最后一个元素
            swap(array, 0, i);
            
            // 调整剩下的堆,长度减 1
            heapify(array, i, 0);
        }
    }

    private static void heapify(int[] array, int n, int i) {
        int largest = i;        // 假设当前节点 i 是最大值
        int left = 2 * i + 1;   // 左子节点索引
        int right = 2 * i + 2;  // 右子节点索引
        
        // 如果左子节点存在且大于当前节点,则更新 largest
        if (left < n && array[left] > array[largest]) {
            largest = left;
        }
        
        // 如果右子节点存在且大于当前节点,则更新 largest
        if (right < n && array[right] > array[largest]) {
            largest = right;
        }
        
        // 如果 largest 不是当前节点 i,交换它们并继续调整
        if (largest != i) {
            swap(array, i, largest);
            heapify(array, n, largest);
        }
    }

    private static void swap(int[] array, int i, int j) {
        int temp = array[i];
        array[i] = array[j];
        array[j] = temp;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] array = {12, 11, 13, 5, 6, 7};
        System.out.println("Original array: ");
        printArray(array);
        
        heapSort(array);
        
        System.out.println("Sorted array: ");
        printArray(array);
    }

    private static void printArray(int[] array) {
        for (int value : array) {
            System.out.print(value + " ");
        }
        System.out.println();
    }
}
代码解释
  1. heapSort 方法:这是堆排序的主方法。首先,通过 heapify 函数构建最大堆,然后不断将堆顶元素移到数组末尾,调整剩余的堆。
  2. heapify 方法:调整以 i 为根的子树,使其成为最大堆。它检查 i 节点和其子节点的值,确保最大的值在 i 位置。如果 i 位置不是最大值,交换它和最大子节点的位置,并递归调整交换后的子树。
  3. swap 方法:交换数组中两个元素的位置。
  4. main 方法:演示如何使用 heapSort 方法排序一个整数数组,并打印排序前后的数组。
  5. printArray 方法:用于打印数组元素。
运行结果
代码语言:javascript
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Original array: 
12 11 13 5 6 7 
Sorted array: 
5 6 7 11 12 13 
堆排序的特点
  • 时间复杂度:堆排序在最坏、平均和最好情况下的时间复杂度均为 O(nlog⁡n)O(n \log n)O(nlogn)。
  • 空间复杂度:堆排序的空间复杂度为 O(1)O(1)O(1),因为它只需要常量级的额外空间。
  • 稳定性:堆排序不是稳定的排序算法,因为在排序过程中,元素的相对顺序可能会改变。
总结

堆排序是一种高效的排序算法,尤其适用于大数据量的排序。它利用堆这种数据结构的特点,保证了较好的时间复杂度和低空间消耗。虽然它不如快速排序常用,但在需要稳定的性能和低空间开销时,堆排序是一个不错的选择。

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原始发表:2024-06-29,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 堆排序的基本思想
  • 堆排序的步骤
    • 代码示例(Java)
    • 代码解释
    • 运行结果
    • 堆排序的特点
    • 总结
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