堆排序(七)

2017/07/30 sort

堆排序

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。堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。分为两种方法:

  1. 大顶堆:每个节点的值都大于或等于其子节点的值,在堆排序算法中用于升序排列;
  2. 小顶堆:每个节点的值都小于或等于其子节点的值,在堆排序算法中用于降序排列;

堆排序的平均时间复杂度为 Ο(nlogn)。

1. 算法步骤

  1. 创建一个堆 H[0……n-1];

  2. 把堆首(最大值)和堆尾互换;

  3. 把堆的尺寸缩小 1,并调用 shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置;

  4. 重复步骤 2,直到堆的尺寸为 1。

2. 动图演示

动图演示

3. JavaScript 代码实现

var len;    // 因为声明的多个函数都需要数据长度,所以把len设置成为全局变量

function buildMaxHeap(arr) {   // 建立大顶堆
    len = arr.length;
    for (var i = Math.floor(len/2); i >= 0; i--) {
        heapify(arr, i);
    }
}

function heapify(arr, i) {     // 堆调整
    var left = 2 * i + 1,
        right = 2 * i + 2,
        largest = i;

    if (left < len && arr[left] > arr[largest]) {
        largest = left;
    }

    if (right < len && arr[right] > arr[largest]) {
        largest = right;
    }

    if (largest != i) {
        swap(arr, i, largest);
        heapify(arr, largest);
    }
}

function swap(arr, i, j) {
    var temp = arr[i];
    arr[i] = arr[j];
    arr[j] = temp;
}

function heapSort(arr) {
    buildMaxHeap(arr);

    for (var i = arr.length-1; i > 0; i--) {
        swap(arr, 0, i);
        len--;
        heapify(arr, 0);
    }
    return arr;
}

4. Python 代码实现

def buildMaxHeap(arr):
    import math
    for i in range(math.floor(len(arr)/2),-1,-1):
        heapify(arr,i)

def heapify(arr, i):
    left = 2*i+1
    right = 2*i+2
    largest = i
    if left < arrLen and arr[left] > arr[largest]:
        largest = left
    if right < arrLen and arr[right] > arr[largest]:
        largest = right

    if largest != i:
        swap(arr, i, largest)
        heapify(arr, largest)

def swap(arr, i, j):
    arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]

def heapSort(arr):
    global arrLen
    arrLen = len(arr)
    buildMaxHeap(arr)
    for i in range(len(arr)-1,0,-1):
        swap(arr,0,i)
        arrLen -=1
        heapify(arr, 0)
    return arr

5. Go 代码实现

func heapSort(arr []int) []int {
	arrLen := len(arr)
	buildMaxHeap(arr, arrLen)
	for i := arrLen - 1; i >= 0; i-- {
		swap(arr, 0, i)
		arrLen -= 1
		heapify(arr, 0, arrLen)
	}
	return arr
}

func buildMaxHeap(arr []int, arrLen int) {
	for i := arrLen / 2; i >= 0; i-- {
		heapify(arr, i, arrLen)
	}
}

func heapify(arr []int, i, arrLen int) {
	left := 2*i + 1
	right := 2*i + 2
	largest := i
	if left < arrLen && arr[left] > arr[largest] {
		largest = left
	}
	if right < arrLen && arr[right] > arr[largest] {
		largest = right
	}
	if largest != i {
		swap(arr, i, largest)
		heapify(arr, largest, arrLen)
	}
}

func swap(arr []int, i, j int) {
	arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
}

6. java代码实现

//构建最小堆
public static void MakeMinHeap(int a[], int n){
 for(int i=(n-1)/2 ; i>=0 ; i--){
     MinHeapFixdown(a,i,n);
 }
}
//从i节点开始调整,n为节点总数 从0开始计算 i节点的子节点为 2*i+1, 2*i+2  
public static void MinHeapFixdown(int a[],int i,int n){

   int j = 2*i+1; //子节点
   int temp = 0;

   while(j<n){
       //在左右子节点中寻找最小的
       if(j+1<n && a[j+1]<a[j]){   
           j++;
       }

       if(a[i] <= a[j])
           break;

       //较大节点下移
       temp = a[i];
       a[i] = a[j];
       a[j] = temp;

       i = j;
       j = 2*i+1;
   }
}
public static void MinHeap_Sort(int a[],int n){
  int temp = 0;
  MakeMinHeap(a,n);

  for(int i=n-1;i>0;i--){
      temp = a[0];
      a[0] = a[i];
      a[i] = temp; 
      MinHeapFixdown(a,0,i);
  }     
}

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  • 作者:鹏磊
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