堆排序:数据结构与算法的精髓
发表时间: 2021-09-20 09:00
堆排序是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆的性质:即子节点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点,堆排序的时间复杂度为O(nlogn)。(来自维基百科)
什么是堆
堆是一种特殊的完全二叉树,它的性质为:任意节点大于等于或者小于等于它的左右节点。如果任意节点大于等于它的左右节点,此堆称为最大堆;反之,任意节点小于等于它的左右节点,此堆称为最小堆。
堆节点的访问
堆排序的基本思路
堆排序的步骤分解
无序的序列:{0,9,6,2,3,1,5},进行从大到小排序
上图是构建一个初始化的最大堆,然后对堆顶和堆尾的数值作交换。
我们先对比(1)堆,从最后一个父节点开始,节点2的值都比子节点5,6都大,不需要做调整;节点1的值都比子节点3,4都大,也不需要作交换;节点0的值比左右子节点都小,然后取最大的一个子节点,(2)堆表示作交换,子节点做了交换,需要判断它的子节点是否比自己大,节点4比节点1的大(因节点4比节点3要大,故取节点4做交换),(3)堆表示做交换。(4)堆完成了初始化的最大堆。(5)堆进行堆顶和堆尾的交换。
接下来的操作就是重复上述的流程,直到堆顶为止,看下图的流程:
以上就是完整算法的流程。
堆排序的实现代码
void myswap(int &a, int &b) { int tmp = a; a = b; b = tmp;}void MaxHead(int *pArrayNum, int nStart, int nEnd) { int nF = nStart;//当前父节点序号 int nS = nF * 2 + 1;//当前父节点的左子节点序号 while(nS <= nEnd) { //判断左右子节点最大值 if((nS+1 <= nEnd) && (pArrayNum[nS+1] > pArrayNum[nS])) { nS++;//右节点大 } //判断父节点与子节点的大小 if(pArrayNum[nS] > pArrayNum[nF]) { //子节点比父节点大,作交换 myswap(pArrayNum[nS], pArrayNum[nF]); //往下作对比 nF = nS; nS = nF * 2 + 1; } else { //父节点比子节点大,直接结束 return ; } }}void HeapSort(int *pArrayNum, int nCount) { //初始化,构建最大堆 for(int i=nCount/2-1; i>=0; i--) { MaxHead(pArrayNum, i, nCount-1); } //将堆顶的值与未排序的堆尾值做互换,然后再做堆构建 for (int i=nCount-1; i>0; i--) { //堆顶值与未排序的堆尾值互换 myswap(pArrayNum[0], pArrayNum[i]); MaxHead(pArrayNum, 0, i-1);//重新构建最大堆 }}