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堆排序算法比较次数

堆排序算法是一种基于二叉堆数据结构的排序算法。它通过构建最大堆或最小堆来实现排序。堆排序算法的比较次数取决于输入数据的大小和顺序。

具体来说,堆排序算法的比较次数可以分为最好情况、最坏情况和平均情况。

最好情况:当输入数据已经按照排序顺序排列时,堆排序算法的比较次数为nlog₂n,其中n为输入数据的大小。这是因为构建堆的过程中,每个元素都需要与其父节点进行比较,而已经有序的输入数据不需要进行交换操作。

最坏情况:当输入数据完全逆序排列时,堆排序算法的比较次数也为nlog₂n。在构建堆的过程中,每个元素都需要与其父节点进行比较并进行交换操作,因此比较次数与最好情况相同。

平均情况:堆排序算法的平均比较次数也为nlog₂n。这是因为在构建堆的过程中,每个元素都需要与其父节点进行比较并进行交换操作,而平均情况下,元素的比较次数与最好情况和最坏情况相当。

堆排序算法的优势在于其时间复杂度稳定,始终为O(nlog₂n),且不需要额外的空间。它适用于大规模数据的排序,特别是对于无法一次性加载到内存的数据。

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请注意,以上答案仅供参考,具体的比较次数可能会受到算法实现的细节和优化策略的影响。

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堆排序算法

啊噢,又开始写算法学习的笔记了。最近在准备面试的过程中又把这些常见的排序算法拿出来复习复习,既然这篇写到了堆排序,那么就代表堆排序算法的概念被我忘的差不多了,写篇博客加深记忆吧。...所以本篇文章的堆排序的可视化动画,就参考这个吧。 堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。...在两个节点中选取完较大节点后,我们比较父节点与子节点,如果父节点小于子节点,那么交换父子节点的内容,再递归的比较子节点与孙节点,直到调整完成。...完整的堆排序算法(javascript实现)如下: /** * 堆排序算法 */ class HeapSort { constructor(originalArray) { // 拷贝数组...文章中的源码在这里堆排序算法源码 我的博客即将搬运同步至腾讯云+社区,邀请大家一同入驻:https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?

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算法堆排序

什么是堆排序堆排序(Heap Sort)是基于堆数据结构的一种排序算法。它能够将无序数组排序,时间复杂度为O(n log n),是一种非常高效的排序方法。 2....堆排序的工作原理 2.1 创建堆 从无序的输入数据中创建一个最大堆(最大堆的特点是父节点的值总是大于子节点)。...堆排序的性能 时间复杂度:O(n log n),不管是最好、最坏还是平均情况。 空间复杂度:O(1),原地排序。 5. 堆排序的优缺点 优点:时间复杂度稳定,原地排序。...缺点:相对于其他排序算法,常数因子可能较大,影响实际性能。 总结 堆排序通过巧妙地利用堆数据结构,实现了一种既高效又原地的排序算法。它在许多场合下是非常有用的,特别是在内存受限的情况下。...通过理解堆排序,我们不仅可以学到一种有用的排序技巧,还可以深入理解堆数据结构的性质和操作,这对于计算机科学和算法学习是非常有价值的。

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堆排序算法

堆排序算法是一个基于完全二叉树形结构的排序算法。二叉树是需要抽象出来的,只是为了方便来理解排序的过程。 堆排序算法有大根堆和小根堆, 这里我们以大根堆为例。...对于堆排序来说,存在这样的特性根节点大于等于他的孩子节点。 对于一个数组来说,怎么看成是一颗二叉树呢。数组是把二叉树每一层遍历后存储的一种形式。...很显然数组第一个算法是最大值所在的位置。 大根堆 3.排序提取堆顶元素 排序过程,把对最大元素8与数组的最后一个元素调换位置,这个时候8就来到了数组的最后位置,6就来到了数组的第一个元素。...重新调整后的堆的结构 5.再次提取堆顶元素,重复3-4的过程 看一下python实现的堆排序代码: def heap_adjust(elements, i, n): l = 2 * (i + 1

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堆排序算法

排序---堆排序 一:定义 作为选择排序的改进版,堆排序可以把每一趟元素的比较结果保存下来,以便我们在选择最小/大元素时对已经比较过的元素做出相应的调整。...二:堆排序算法 作为选择排序的改进版,堆排序可以把每一趟元素的比较结果保存下来,以便我们在选择最小/大元素时对已经比较过的元素做出相应的调整。...二:堆排序算法 1.将长度为n的待排序的数组进行堆有序化构造成一个大顶堆 2.将根节点与尾节点交换并输出此时的尾节点 3.将剩余的n -1个节点重新进行堆有序化 4.重复步骤2,步骤3直至构造成一个有序序列...我们比较父节点,左右孩子结点的大小,将最大的作为堆顶 第二次,我们对上次找到位置-1即可,找到结点0,对其左右孩子比较,构造这三个结点的最大堆 ?...第四次(重点),我们不止要构造双亲和左右孩子,我们还要比较其孩子结点为根的堆是否正确,不然我们需要进行调整 ?

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【排序算法堆排序

与冒泡、选择、插入排序的区别在于: 冒泡、选择、插入都是相邻项间进行比较,n个元素有n-1个空位,会比较n-1次。...堆排序的根节点和右孩子之间的差值为i+2,并且间隔随i增大而增大,可以显著减少比较次数。 在排序的规则上,有大顶堆和小顶堆两种: 大顶堆:将最大值放到堆顶 小顶堆:将最小值放到堆顶。...在堆排序中,同样无法通过一轮比较保证全局有序,单次只能在子树的根节点和左右孩子三个元素之间局部有序。...不同之处在于冒泡排序是相邻元素间两两比较,而堆排序有较大的空隙,减少了比较次数,从而优化时间复杂度。...建堆 掌握了局部最大值,我们就可以对一个线性数组进行堆排序了。 需要注意的是,堆排序仍然是对线性序列的排序,我们称这一算法堆排序,是因为这一过程中,元素索引值之间的关系与完全二叉树非常类似。

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3.比较排序之堆排序

对于堆排序会涉及一些完全二叉树知识。对于待排序列{10, 2, 11, 8, 7},把它看成是一颗完全二叉树,如下图所示。   ...堆排序的第一步——构建初始堆。如何构建初始堆呢?根据定义,关键点在于每个根节点。观察上述待排序列的完全二叉树,不难发现存在节点2和节点10有子节点,它们是需要关注的节点。   如何定位节点2呢?...比较它与左右子节点的大小并调整。   最后剩下根节点10,已知节点2的编号为②,② - 1 = ①即得到根节点10的编号。比较它与左右子节点的大小并调整。   ...(nums); 14 System.out.println(Arrays.toString(nums)); 15 } 16 17 /** 18 * 堆排序...2 * parent + 1; //继续向下调整 56 } 57 nums[parent] = temp; 58 } 59 } Python3 1 #堆排序

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详解堆排序算法

2i + 2为第 i 个节点的右孩子节点的编号; 同理得小顶堆的特点: arr[i] <= arr[ 2i + 1] && arr[ i ] <= arr[ 2i + 2]; 堆排序基本思想 本文以大顶堆为例...算法步骤如下: 1、首先将待排序序列构建成一个大顶堆(存入数组中),那么这时,整个序列的最大值就是堆顶的根节点; 2、将堆顶元素与最后一个元素交换,那么末尾元素就存入了最大值; 3、将剩余的 n - 1...构建堆1 我们用左右孩子节点的最大值与该节点进行比较; 此时我们发现它的左右孩子节点的最大值为5,大于2,进行交换; ?...,看好注释; //堆排序方法 public static void heapSort(int arr[]){ //进行第一次调整 for(int i=arr.length...稳定性 堆排序是不稳定的: 比如:10,9,6,9;如图: ? 稳定性分析用图 当堆顶元素10和末尾元素交换后,两个9的相对位置发生改变。

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图解堆排序算法

用一个指针指向待调整的结点: 先比较是否大于父结点,如果大于就进行交换,并将指针上移到父结点 直到指向根结点或者当前结点小于等于父结点。 ?...用一个指针指向待调整的结点: 先比较两个子结点哪个更大,取出更大的子结点 再比较更大的子结点是否大于父结点,如果大于就进行交换,并将指针下移 直到指向叶子结点或者当前结点大于两个子结点。 ?...; x = heap[k]; parent = k; son = 2 * k + 1; //左孩子结点 while (son <= n) { //比较左右儿子...时间复杂度: 插入一个元素要调整的高度为logi,所以插入n个元素的总次数为log1+log2+...+logn=log(n!)。 根据斯特林公式,有如下证明,所以复杂度O(nlogn)。 ?

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Python算法——堆排序

堆排序(Heap Sort)是一种基于二叉堆数据结构的排序算法,它通过将元素构建成一个最大堆或最小堆,然后重复从堆中移除根节点,直到堆为空,从而得到有序数组。...堆排序是一种原地排序算法,具有稳定的时间复杂度,通常效率较高。本文将详细介绍堆排序的工作原理和Python实现。...heap_sort 函数用于构建最大堆和执行堆排序。...它是一种原地排序算法,不需要额外的空间,因此非常适合排序大型数据集。 总之,堆排序是一种高效的排序算法,通过构建最大堆并重复移除根节点,实现了对数组的排序。...了解堆排序有助于理解堆数据结构和排序算法的结合使用,提供了一种高效的排序解决方案。

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C#堆排序算法

前言 堆排序是一种高效的排序算法,基于二叉堆数据结构实现。它具有稳定性、时间复杂度为O(nlogn)和空间复杂度为O(1)的特点。...堆排序实现原理 构建最大堆:将待排序数组构建成一个最大堆,即满足父节点大于等于子节点的特性。...堆排序代码实现         public static void HeapSort(int[] array)         {             int arrayLength = array.Length...HeapSort(array);             Console.WriteLine("排序后数组:" + string.Join(", ", array));         } 运行结果 总结 堆排序是一种高效的排序算法...但是由于其涉及大量的元素交换操作,所以在实际应用中,可能不如快速排序等算法效率高。

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