java堆排序原理及算法实现

 更新时间:2017年04月12日 15:29:07   作者:薛定谔的汤姆猫  
本篇文章主要介绍了堆排序的简介,定义,算法实现以及堆排序的性质。想要了解的朋友可以参考下

从堆排序的简介到堆排序的算法实现等如下:

1. 简介

  堆排序是建立在堆这种数据结构基础上的选择排序,是原址排序,时间复杂度O(nlogn),堆排序并不是一种稳定的排序方式。堆排序中通常使用的堆为最大堆。   

2. 堆的定义

  堆是一种数据结构,是一颗特殊的完全二叉树,通常分为最大堆最小堆。最大堆的定义为根结点最大,且根结点左右子树都是最大堆;同样,最小堆的定义为根结点最小,且根结点左右子树均为最小堆。

  最大堆满足其每一个父结点均大于其左右子结点,最小堆则满足其每一个父结点均小于其左右子结点。

3. 堆排序

3.1 堆的存放

  在堆排序中,堆所表示的二叉树并不需要使用指针的方式在计算机中存放,只需要使用数组即可,将树的结点,从上至下,从左至右一个个放到数组中去。

   因此,如果数组的起始索引为0,对于一个结点i来说,它的父结点索引为⌊i/2⌋,它的左子结点索引为2i+1,右子结点索引为2i+2。最后一个非叶子节点就是最后一个结点的父亲,如果数组长度为n,那么其索引为⌊(n-1)/2⌋。

3.2 堆排序主要步骤

将无序序列构建成最大堆

将数组分成两个区域,有序区和无序区,初始时创建一个整数i为数组的长度,用来划分有序区和无序区,有序区初始为空。

将堆顶元素和最后一个无序区的元素交换,然后i-1。

调整使得所有无序区的元素重新为最大堆。

重复3,4步,直到 i = 0

3.3 堆的调整

  假设有某棵完全二叉树,其左右子树均为最大堆,如何调整使得该二叉树成为最大堆呢?如果根结点大于左右子结点,那么已经是最大堆了,无需调整。否则,交换根结点和左右子结点中较大的那个。假设交换的是左结点,那么目前这棵完全二叉树右子树仍然是一个最大堆,左子树则不一定,但是左子树的左右子树还是最大堆,因此不断递归下去调整即可。

   因此,交换最后一个元素和堆顶元素后的调整步骤,就和上面所说的一致。而将无序序列构建成最大堆,同样也可以运用这一点。从最后一个非叶子结点到第一个非叶子结点(根结点),对这些结点作为根结点的子树,按顺序调用一次上述描述的调整即可(每次调用时,该子树的左右子树必定是最大堆)。

4. 算法实现

#include <stdio.h>
void swap(int *a,int *b) {
 int temp = *a;
 *a = *b;
 *b = temp;
}
//左右子树都是最大堆,从上至下调整使得最大堆, root_index是要调整的树的根节点,length是无序区的长度
void adjust(int array[],int root_index,int length) {
 int left_child = root_index*2+1;
 int right_child = left_child+1;
 int left_or_right = 0;
 if((left_child >= length && right_child >= length) || (left_child >= length && array[root_index] >= array[right_child]) ||
 (right_child >= length && array[root_index] >= array[left_child]) || (array[root_index] >= array[left_child] && array[root_index] >= array[right_child])){
  return;
 }
 else if (array[left_child] >= array[root_index] && (right_child >= length || array[left_child] >= array[right_child])) {
  left_or_right = 1;
 }
 else if (array[right_child] >= array[root_index] && (left_child >= length || array[right_child] >= array[left_child])) {
  left_or_right = 0;
 }
 if(left_or_right) {
  swap(&array[left_child],&array[root_index]);
  adjust(array,left_child,length);
 }
 else {
  swap(&array[right_child],&array[root_index]);
  adjust(array,right_child,length);  
 }
}
//heapsort主递归,每一次将无序区最后一个元素与堆顶元素交换,将堆顶元素加入有序区,因此有序区加1,无序区减1,无序区只剩一个元素的时候递归终止
void heapsort_main(int array[],int length,int last_index) {
 int i;
 if(last_index == 0)
  return;
 swap(&array[0],&array[last_index]);
 adjust(array,0,last_index);
 heapsort_main(array,length,last_index-1);
} 
//入口函数,array是待排序的数组,length是其长度
void heapsort(int array[],int length) {
 int i;
 for(i = length/2-1;i >= 0;i--) {
  adjust(array,i,length);
 }
 heapsort_main(array,length,length-1);
}
int main(int argc,char *argv[]) {
 int array[9] = {1,1,1,2,3,5,2,3,5};
 heapsort(array,9);
 int i;
 for(i = 0;i < 9;i++) {
  printf("%d ",array[i]);
 }
}

5.堆排序性质

时间复杂度O(nlogn)

空间复杂度O(1)

不稳定排序

本篇文章对堆排序所整理的内容,希望可以帮到需要的朋友

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