堆排序(HeapSort)是指利用堆(Heap)这种数据结构所设计的一种排序算法,它是选择排序的一种。
具体代码如下: public class HeapSort { public static void main(String[] args) { int...System.out.println("Before heap:"); ArrayUtils.printArray(array); heapSort...heap sort:"); ArrayUtils.printArray(array); } public static void heapSort
import java.util.Arrays; public class HeapSort { // 调用系统类库函数 public static void comparator(int[]...arr.length; i++) { System.out.print(arr[i] + " "); } System.out.println(); } public static void heapSort...{ int arr1[] = getRandomArray(maxSize, maxValue); // 拷贝比较 int arr2[] = copyArray(arr1); heapSort...测试正常" : "发生错误"); // 随机测试一组数据 int arr[] = getRandomArray(maxSize, maxValue); printArray(arr); heapSort
在这里插入图片描述 讯飞星火: 要证明HEAPSORT的时间复杂度是Ω(nlgn),我们需要分析HEAPSORT算法的每个步骤。 1.首先,将数组元素n个分成n/2个子堆,每个子堆包含n/2个元素。...因此,在最坏情况下,HEAPSORT 的时间复杂度为 O(n)。...而总共需要进行 n 次插入操作,因此 HEAPSORT 的最坏情况下的时间复杂度为 O(nlogn)。 因此,我们可以得出结论:在最坏情况下,HEAPSORT 的时间复杂度是Ω(nlogn)。...在这里插入图片描述 天工: HEAPSORT算法的时间复杂度为O(nlogn),其中n为数组的长度。 我们可以通过分析HEAPSORT算法的实现过程来证明这一点。...因此,HEAPSORT算法的时间复杂度为O(nlogn)。
{ public: HeapSort(int *pArray , int nArraySize);//constructor ~HeapSort();//destructor...HeapSort::~HeapSort() { } //取左孩子下标。...注意沿袭数组从0開始的习惯 int HeapSort::LeftChild(int node) { return 2*node + 1;// the array starts from 0 }...//取右孩子下标 int HeapSort::RightChild(int node) { return 2*node + 2; } //取父节点下标 int HeapSort::Parent...从下到上,从最后一个非叶子结点開始维护最大堆的性质 void HeapSort::BuildMaxHeap() { if( m_pA == NULL ) return;
证明:HEAPSORT 的时间复杂度为O(n\log n), 在最坏情况下,HEAPSORT 需要比较\dfrac{n}{2}次才能将数组排好序, 所以HEAPSORT 的时间复杂度为O(\dfrac{...而总共需要进行 n 次插入操作,因此 HEAPSORT 的最坏情况下的时间复杂度为 O(nlogn)。 因此,我们可以得出结论:在最坏情况下,HEAPSORT 的时间复杂度是Ω(nlogn)。...因此,HEAPSORT 的时间复杂度为 O(n/2)×(n/2-1)×...×1 = O(n^2)。当输入序列是逆序的时候,HEAPSORT 的时间复杂度就是 Ω (nlgn)。...4.在最坏情况下,HEAPSORT 需要进行 log(n) 次比较和交换操作。 5.最坏情况下,HEAPSORT 的时间复杂度为 O(n * log(n)) = O(nlgn)。...因此,HEAPSORT 的时间复杂度是 O(nlgn),在最坏情况下。
主要代码: void heapSort(int *arr,int length){ int i; for(i=length/2; i>0; i--){ sort(arr,...9,8,7,6,5,4,3,2,1,0}; void copy(int *from,int *arr,int length); void print(int *arr,int length); void heapSort...clock_t start,end; int Arr[10]; int i; copy(arrtest1,Arr,10); print(Arr,10); heapSort...clock(); for(i=0;i<100000;i++){ copy(arrtest1,Arr,10); //print(Arr,10); heapSort...clock(); for(i=0;i<100000;i++){ copy(arrtest2,Arr,10); //print(Arr,10); heapSort
文心一言: 对于一个按升序排列的包含 n 个元素的有序数组 A 来说,HEAPSORT 的时间复杂度是 O(n log n)。这是因为 HEAPSORT 算法的主要部分是构建最大堆和进行堆排序。...因此,无论数组 A 是升序还是降序排列,HEAPSORT 的时间复杂度都是 O(n log n)。...对于一个按升序排列的有序数组 A,HEAPSORT的时间复杂度为 O(nlogn)。...在这里插入图片描述 通义千问: HEAPSORT 是一种基于堆的排序算法,其时间复杂度为 O(nlogn)。...如果数组 A 是降序排列的,使用 HEAPSORT 进行排序的时间复杂度仍然是 O(n log n)。
第一个非叶节点下标=堆数组长度除/2-1,如上初始堆数组9/2-1=3,下标为3对应着30 package com.zlc.jzlc; import java.util.Arrays; public class HeapSort...buildHeap(arrays, length);//建大顶堆 } } public static void main(String[] args) { HeapSort...heapSort = new HeapSort(); int[] heap = {50, 10, 90, 30, 70, 40, 80, 60, 20}; System.out.println...(Arrays.toString(heap)); heapSort.sort(heap); System.out.println(Arrays.toString(heap
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (57)-- 算法导论6.4 1题 一、参照图 6-4 的方法,说明 HEAPSORT 在数组 A=(5,13,2,25,7,17,20,8,4)上的操作过程...25) 注:在 HEAPSORT 的操作过程中,每次将堆顶元素与最后一个元素交换位置后,都需要调用 MAX-HEAPIFY 函数来维护堆的性质,确保剩余的元素仍然构成一个最大堆。...至此,数组 A 上的 HEAPSORT 算法操作完成。最终得到的排序结果为 4,2,5,7,13,17,20,8,15,25。...但我可以通过描述来解释 HEAPSORT 在给定数组上的操作过程。 首先,让我们将数组 A 转换为一个最大堆。...这就是 HEAPSORT 在给定数组上的操作过程。 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述
在这里插入图片描述 讯飞星火: 在使用HEAPSORT算法时,确实需要使用循环不变量来保证算法的正确性。...因此,在使用HEAPSORT算法时,必须使用循环不变量来保证算法的正确性。如果没有使用循环不变量,可能会导致算法无法正确地排序整个数组。...在这里插入图片描述 360智脑: 在 HEAPSORT 算法中,每次循环都会将数组中的最大值移动到数组的最后一个位置。...因此,使用这个循环不变量可以保证 HEAPSORT 的正确性。 在这里插入图片描述 chatglm: 在使用上述循环不变量时,HEAPSORT 的正确性可以得到保证。...因此,使用上述循环不变量时,HEAPSORT 的正确性可以得到保证。
堆排序的代码示例(最大堆排序) public class HeapSort { public static void main(String[] args) { int[] arr...= {3, 8, 2, 5, 1, 4, 7, 6}; heapSort(arr); for (int i : arr) { System.out.print...(i + " "); } } public static void heapSort(int[] arr) { for (int i = (arr.length...调用堆排序方法: heapSort(arr); 这行代码调用了 heapSort 方法,并将数组 arr 作为参数传递。 3. ...6.主类HeapSort:这是整个程序的容器,它包含 main 方法和其他辅助方法。 好的,我继续为您解释这段代码。
以最大堆为例,伪代码: BUILD-MAX-HEAP(A) A.heap-size = A.length for A.length / 2 downto 1 MAX-HEAPIFY(A, i) 4、Heapsort...以最大堆为例,伪代码: HEAPSORT(A) BUILD-MAX-HEAP(A) for i = A.length downto 2 exchange A[1] with A[i...(arr[maxIdx], arr[index]); adjust(arr, len, maxIdx); // 递归调整其他不满足堆性质的部分 } } void heapSort...(x, 8, sizeof(int), less); p(x, 8); // 升序全排列 heapSort(x, 8, sizeof(int), greater); p(...x, 8); // 最大的4个元素,在数组末尾 heapSort(x, 4, sizeof(int), less); p(x, 8); }
>= 0; --i) { adjustdown(a, n, i); } 3.排序 ————————————————使用实现小堆的代码—————————————————— 1.降序 void heapSort...n - 1; while (end > 0) { Swap(&a[0], &a[end]); adjustdown(a, end, 0); --end; } } 或者 void heapSort...0); --end; } } 2.升序 ————————————————使用实现大堆的代码—————————————————— 和降序的看似代码一样,只不过大小堆区别一定要分清 void heapSort...= n - 1; while (end > 0) { Swap(&a[0], &a[end]); adjustdown(a, end, 0); --end; } } 或 void heapSort
heapreplace [2, 37, 50, 105, 130, 55] 堆排序示例 heapq模块中有几张方法进行排序: 方法一: #coding=utf-8 import heapq def heapsort...for j in range(len(heap))] if __name__ == "__main__": li = [30,40,60,10,20,50] print(heapsort...> nlargest: [60, 50, 40, 30, 20, 10] >>> nsmallest: [10, 20, 30, 40, 50, 60] 方法三(使用heapify): def heapsort...li[:] = heap print (li) if __name__ == "__main__": li = [30,40,60,10,20,50] heapsort
大顶堆排序代码实现 /** * @author shengjk1 * @date 2020/5/31 */ public class HeapSort { public static void...main(String[] args) { //将数组进行升序排列 int arr[] = {4, 6, 8, 5, 9}; heapSort(arr); } // public...static void heapSort(int[] arr) { int temp = 0; //1.将无序序列构建成一个堆,根据升序降序需求选择大顶堆或者小顶堆 for (int
i:=0;i<len(data)-2;i++{ //从最后一个父节点开始调整 for j:=len(data[i:])/2-1;j>=0;j--{ //把这个二叉树变成可处理的二叉树 heapSort...所有的父节点都比其子节点大 func heapSort(data []int,i int){ child:=2*i+1 if 2*i+2<len(data){ //如果存在右孩子并且 if data...child],data[i] //父节点小于子节点换位置 } if child<=(len(data)/2-1){//只要child 的序号还在 //只要当前孩子的索引在所有父节点索引内继续交换 heapSort
from heapq import heappush, heappop import random def heapSort(lst): temp = [] for item in lst:...#出堆 lst.append(heappop(temp)) lst = [random.randint(1,100) for i in range(20)] print(lst) heapSort
5 1 4 1 //[ 4, 10, 3, 5, 1 ] n=5 i=1 public class HeapSort...temp; heapify(arr, n, largest); } } //[ 10,5, 3, 4, 1 ] public void heapSort...public static void main(String args[]){ int unsortedArray[] = {4,10,3,5,1}; HeapSort...heapSort = new HeapSort(); heapSort.heapSort(unsortedArray); System.out.print
@param l 待排序集合的迭代器 * @param desc 降/升序(默认为true,降序) * @return */ def sort(l: S,desc:Boolean=true)=HeapSort.sort...top 返回最多结果数目 * @param desc 降/升序(默认为true,降序) * @return */ def top(l: S,top:Int,desc:Boolean=true)=HeapSort.sort...) * @return */ def merge2Seq(seq: mutable.Seq[A],src:(Int,Int),dst:(Int,Int), desc: Boolean=true)=HeapSort.merge2Seq...(f)(seq, src, dst, desc) } object HeapSort { def sort[A, B, S B)(iterator:...需要反序) seq.slice(r._1, r._2).reverse } def main(args: Array[String]) { //测试代码 val m = new HeapSort
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