Flask接口签名sign原理与实例代码浅析
171
2023-07-14
详解堆排序算法原理及Java版的代码实现
概述
堆排序是一种树形选择排序,是对直接选择排序的有效改进。
堆的定义如下:具有n个元素的序列(k1,k2,...,kn), 当且仅当满足:
时称之为堆。由堆的定义可以看出,堆顶元素(即第一个元素)必为最小项(小顶堆)或最大项(大顶堆)。
若以一维数组存储一个堆,则堆对应一棵完全二叉树,且所有非叶结点(有子女的结点)的值均不大于(或不小于)其子女的值,根结点(堆顶元素)的值是最小(或最大)的。
(a)大顶堆序列:(96, 83, 27, 38, 11, 09)
(b)小顶堆序列:(12, 36, 24, 85, 47, 30, 53, 91)
初始时把要排序的n 个数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树(一维数组存储二叉树),调整它们的存储序,使之成为一个堆,将堆顶元素输出,得到n 个元素中最小(或最大)的元素。然后对剩下的n-1个元素重新调整使之成为堆,输出堆顶元素,得到n 个元素中次小(或次大)的元素。依此类推,直到最后得到有n个节点的有序序列。称这个过程为堆排序。
步骤&实例
实现堆排序需解决两个问题:
(1)如何将n 个待排序的数建成堆;
(2)输出堆顶元素后,怎样调整剩余n-1 个元素,使其成为一个新堆。
建堆方法(小顶堆):
对初始序列建堆的过程,就是一个反复进行筛选的过程。
n 个结点的完全二叉树,则最后一个结点是第n/2个结点的子树。
筛选从第n/2个结点为根的子树开始(n/2是最后一个有子树的结点),使该子树成为堆。
之后向前依次对各结点为根的子树进行筛选,使之成为堆,直到根结点。
如图建堆初始过程
无序序列:(49, 38, 65, 97, 76, 13, 27, 49)
(a) 无序序列,初始二叉树,97(第8/2=4个结点)为最后一个结点(49)的父结点。
(b) 97>=49,替换位置,接下来对n/2的上一个结点65进行筛选。
(c) 13<=27且65>=13,替换65和13的位置,接下来对38进行替换(都大于它,不需操作),对49进行筛选。
(d) 13<=38且49>=13,替换49和13的位置,49>=27,替换49和27的位置。
(e) 最终得到一个堆,13是我们得到的最小数。
调整堆的方法(小顶堆):
设有m 个元素的堆,输出堆顶元素后,剩下m-1 个元素。将堆底元素送入堆顶,堆被破坏,其原因仅是根结点不满足堆的性质。
将根结点与左、右子树中较小元素的进行交换。
若与左子树交换:如果左子树堆被破坏,则重复方法(2).
若与右子树交换,如果右子树堆被破坏,则重复方法(2).
继续对不满足堆性质的子树进行上述交换操作,直到叶子结点,堆被建成。
调整堆只需考虑被破坏的结点,其他的结点不需调整。
代码实现(java)
运行代码结合注释与上面的实例步骤进行对比思考。
package com.coder4j.main;
public class HeapSort {
/**
* 调整为小顶堆(排序后结果为从大到小)
*
* @param array是待调整的堆数组
* @param s是待调整的数组元素的位置
* @param length是数组的长度
*
*/
public static void heapAdjustS(int[] array, int s, int length) {
int tmp = array[s];
int child = 2 * s + 1;// 左孩子结点的位置
System.out.println("待调整结点为:array[" + s + "] = " + tmp);
while (child < length) {
// child + 1 是当前调整结点的右孩子
// 如果有右孩子且小于左孩子,使用右孩子与结点进行比较,否则使用左孩子
if (child + 1 < length && array[child] > array[child + 1]) {
child++;
}
System.out.println("将与子孩子 array[" + child + "] = " + array[child] + " 进行比较");
// 如果较小的子孩子比此结点小
if (array[s] > array[child]) {
System.out.println("子孩子比其小,交换位置");
array[s] = array[child];// 把较小的子孩子向上移动,替换当前待调整结点
s = child;// 待调整结点移动到较小子孩子原来的位置
array[child] = tmp;
child = 2 * s + 1;// 继续判断待调整结点是否需要继续调整
if (child >= length) {
System.out.println("没有子孩子了,调整结束");
} else {
System.out.println("继续与新的子孩子进行比较");
}
// continue;
} else {
System.out.println("子孩子均比其大,调整结束");
break;// 当前待调整结点小于它的左右孩子,不需调整,直接退出
}
}
}
/**
* 调整为大顶堆(排序后结果为从小到大)
*
* @param array是待调整的堆数组
* @param s是待调整的数组元素的位置
* @param length是数组的长度
*
*/
public static void heapAdjustB(int[] array, int s, int length) {
int tmp = array[s];
int child = 2 * s + 1;// 左孩子结点的位置
System.out.println("待调整结点为:array[" + s + "] = " + tmp);
while (child < length) {
// child + 1 是当前调整结点的右孩子
// 如果有右孩子且大于左孩子,使用右孩子与结点进行比较,否则使用左孩子
if (child + 1 < length && array[child] < array[child + 1]) {
child++;
}
System.out.println("将与子孩子 array[" + child + "] = " + array[child] + " 进行比较");
// 如果较大的子孩子比此结点大
if (array[s] < array[child]) {
System.out.println("子孩子比其大,交换位置");
array[s] = array[child];// 把较大的子孩子向上移动,替换当前待调整结点
s = child;// 待调整结点移动到较大子孩子原来的位置
array[child] = tmp;
child = 2 * s + 1;// 继续判断待调整结点是否需要继续调整
if (child >= length) {
System.out.println("没有子孩子了,调整结束");
} else {
System.out.println("继续与新的子孩子进行比较");
}
// continue;
} else {
System.out.println("子孩子均比其小,调整结束");
break;// 当前待调整结点大于它的左右孩子,不需调整,直接退出
}
}
}
/**
* 堆排序算法
*
* @param array
* @param inverse true 为倒序排列,false 为正序排列
*/
public static void heapSort(int[] array, boolean inverse) {
// 初始堆
// 最后一个有孩子的结点位置 i = (length - 1) / 2, 以此向上调整各结点使其符合堆
System.out.println("初始堆开始");
for (int i = (array.length - 1) / 2; i >= 0; i--) {
if (inverse) {
heapAdjustS(array, i, array.length);
} else {
heapAdjustB(array, i, array.length);
}
}
System.out.println("初始堆结束");
for (int i = array.length - 1; i > 0; i--) {
// 交换堆顶元素H[0]和堆中最后一个元素
int tmp = array[i];
array[i] = array[0];
array[0] = tmp;
// 每次交换堆顶元素和堆中最后一个元素之后,都要对堆进行调整
if (inverse) {
heapAdjustS(array, 0, i);
} else {
heapAdjustB(array, 0, i);
}
}
}
public static void main(String[] args) {
int[] array = { 49, 38, 65, 97, 76, 13, 27, 49 };
heapSort(array, false);
for (int i : array) {
System.out.print(i + " ");
}
}
}
运行结果:
初始堆开始
待调整结点为:array[3] = 97
将与子孩子 array[7] = 49 进行比较
子孩子比其小,交换位置
没有子孩子了,调整结束
待调整结点为:array[2] = 65
将与子孩子 array[5] = 13 进行比较
子孩子比其小,交换位置
没有子孩子了,调整结束
待调整结点为:array[1] = 38
将与子孩子 array[3] = 49 进行比较
子孩子均比其大,调整结束
待调整结点为:array[0] = 49
将与子孩子 array[2] = 13 进行比较
子孩子比其小,交换位置
继续与新的子孩子进行比较
将与子孩子 array[6] = 27 进行比较
子孩子比其小,交换位置
没有子孩子了,调整结束
初始堆结束
待调整结点为:array[0] = 97
将与子孩子 array[2] = 27 进行比较
子孩子比其小,交换位置
继续与新的子孩子进行比较
将与子孩子 array[6] = 49 进行比较
子孩子比其小,交换位置
没有子孩子了,调整结束
待调整结点为:array[0] = 97
将与子孩子 array[1] = 38 进行比较
子孩子比其小,交换位置
继续与新的子孩子进行比较
将与子孩子 array[3] = 49 进行比较
子孩子比其小,交换位置
没有子孩子了,调整结束
待调整结点为:array[0] = 65
将与子孩子 array[1] = 49 进行比较
子孩子比其小,交换位置
继续与新的子孩子进行比较
将与子孩子 array[4] = 76 进行比较
子孩子均比其大,调整结束
待调整结点为:array[0] = 76
将与子孩子 array[2] = 49 进行比较
子孩子比其小,交换位置
没有子孩子了,调整结束
待调整结点为:array[0] = 97
将与子孩子 array[1] = 65 进行比较
子孩子比其小,交换位置
没有子孩子了,调整结束
待调整结点为:array[0] = 76
将与子孩子 array[1] = 97 进行比较
子孩子均比其大,调整结束
待调整结点为:array[0] = 97
97 76 65 49 49 38 27 13
PS:堆排序与直接插入排序的区别
直接选择排序中,为了从R[1..n]中选出关键字最小的记录,必须进行n-1次比较,然后在R[2..n]中选出关键字最小的记录,又需要做n-2次比较。事实上,后面的n-2次比较中,有许多比较可能在前面的n-1次比较中已经做过,但由于前一趟排序时未保留这些比较结果,所以后一趟排序时又重复执行了这些比较操作。
堆排序可通过树形结构保存部分比较结果,可减少比较次数。
版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们jiasou666@gmail.com 处理,核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。
发表评论
暂时没有评论,来抢沙发吧~