c++(堆排序)
堆排序是另外一种常用的递归排序。因为堆排序有着优秀的排序性能,所以在软件设计中也经常使用。堆排序有着属于自己的特殊性质,和二叉平衡树基本是一致的。打一个比方说,处于大堆中的每一个数据都必须满足这样一个特性:
(1)每一个array[n] 不小于array[2*n]
(2)每一个array[n]不小于array[2 * n + 1]
构建这样一个堆只是基础,后面我们需要每次从堆的顶部拿掉一个数据,不断调整堆,直到这个数组变成有序数组为主。所以详细的堆排序算法应该是这样的:
1)构建大堆,使得堆中的每一个数据都满足上面提到的性质
2)将堆的第一个数据和堆的最后一个数据进行互换,然后重新调整堆,直到堆重新平衡为止
3)重复2)的过程,直到整个数组有序。
上面的描述过程很简单,那么实践操作是怎么样的呢?
a)对入参进行判断
void heap_sort(int array[], int length)
{
if(NULL == array || 0 == length)
return ; /* to make sure data starts at number 1 */
_heap_sort(array-1, length);
}
b)构建大堆和调整大堆
void _heap_sort(int array[], int length)
{
int index = 0;
int median = 0;
construct_big_heap(array, length); for(index = length; index > 1; index --)
{
median = array[1];
array[1] = array[index];
array[index] = median; reconstruct_heap(array, 1, index-1);
}
}
c)构建大堆的细节操作部分
void set_sorted_value(int array[], int length)
{
int index = length;
int median = 0;
if(length == 1) return; while(index > 1){
if(array[index >> 1] >= array[index])
break; median = array[index];
array[index] = array[index >> 1];
array[index >> 1] = median;
index >>= 1;
}
} void construct_big_heap(int array[], int length)
{
int index = 0 ; for(index = 1; index <= length; index ++)
{
set_sorted_value(array, index);
}
}
d)大堆迭代调整
void reconstruct_heap(int array[], int index, int length)
{
int swap = 0;
if(length < index << 1)
return; if(length == index << 1){
adjust_leaf_position(array, index);
return;
} if(-1 != (swap = adjust_normal_position(array, index))){
reconstruct_heap(array, swap, length);
}
}
e)对单分支节点和满分支节点分别处理
int adjust_normal_position(int array[], int index)
{
int left = index << 1 ;
int right = left + 1;
int median = 0;
int swap = 0; if(array[index] >= array[left]){
if(array[index] >= array[right]){
return -1;
}else{
swap = right;
}
}else{
if(array[index] >= array[right]){
swap = left;
}else{
swap = array[left] > array[right] ? left : right;
}
} if(swap == left) {
median = array[index];
array[index] = array[left];
array[left] = median;
}else{
median = array[index];
array[index] = array[right];
array[right] = median;
} return swap;
} STATUS adjust_leaf_position(int array[], int index)
{
int median = 0;
if(array[index] > array[index << 1])
return TRUE; median = array[index];
array[index] = array[index << 1];
array[index << 1] = median;
return FALSE;
}
f)堆排序算法介绍完毕,创建测试用例验证
static void test1()
{
int array[] = {1};
heap_sort(array, sizeof(array)/sizeof(int));
} static void test2()
{
int array[] = {2, 1};
heap_sort(array, sizeof(array)/sizeof(int));
assert(1 == array[0]);
assert(2 == array[1]);
} static void test3()
{
int array[] = {3, 2, 1};
heap_sort(array, sizeof(array)/sizeof(int));
assert(1 == array[0]);
assert(2 == array[1]);
assert(3 == array[2]);
} static void test4()
{
int array[] = {2, 3, 1};
heap_sort(array, sizeof(array)/sizeof(int));
assert(1 == array[0]);
assert(2 == array[1]);
assert(3 == array[2]);
} static void test5()
{
int array[] = {5,3, 4, 1};
heap_sort(array, sizeof(array)/sizeof(int));
assert(1 == array[0]);
assert(3 == array[1]);
assert(4 == array[2]);
assert(5 == array[3]);
} static void test6()
{
int array[] = {2, 3,6, 8, 7};
heap_sort(array, sizeof(array)/sizeof(int));
assert(2 == array[0]);
assert(3 == array[1]);
assert(6 == array[2]);
assert(7 == array[3]);
assert(8 == array[4]);
} static void test7()
{
int array[] = {3,4,2,7,1,9,8,6,5};
heap_sort(array, sizeof(array)/sizeof(int));
assert(1 == array[0]);
assert(2 == array[1]);
assert(3 == array[2]);
assert(4 == array[3]);
assert(5 == array[4]);
assert(6 == array[5]);
assert(7 == array[6]);
assert(8 == array[7]);
assert(9 == array[8]);
}
c++(堆排序)的更多相关文章
- 算法与数据结构(十四) 堆排序 (Swift 3.0版)
上篇博客主要讲了冒泡排序.插入排序.希尔排序以及选择排序.本篇博客就来讲一下堆排序(Heap Sort).看到堆排序这个名字我们就应该知道这种排序方式的特点,就是利用堆来讲我们的序列进行排序.&quo ...
- [数据结构]——堆(Heap)、堆排序和TopK
堆(heap),是一种特殊的数据结构.之所以特殊,因为堆的形象化是一个棵完全二叉树,并且满足任意节点始终不大于(或者不小于)左右子节点(有别于二叉搜索树Binary Search Tree).其中,前 ...
- 堆排序与优先队列——算法导论(7)
1. 预备知识 (1) 基本概念 如图,(二叉)堆是一个数组,它可以被看成一个近似的完全二叉树.树中的每一个结点对应数组中的一个元素.除了最底层外,该树是完全充满的,而且从左向右填充.堆的数组 ...
- 数据结构:堆排序 (python版) 小顶堆实现从大到小排序 | 大顶堆实现从小到大排序
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- ''' Author: Minion-Xu 小堆序实现从大到小排序,大堆序实现从小到大排序 重点的地方:小堆序 ...
- 堆排序(python实现)
堆排序是利用最大最或最小堆,废话不多说: 先给出几个概念: 二叉树:二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构.通常子树被称作“左子树”(left subtree)和“右子树” 完全二叉树:除最后一层外, ...
- 堆排序分析及php实现
堆排序:是一种特殊形式的选择排序,他是简单选择排序的一种改进. 什么是堆? 具有n个元素的序列:{k1,k2,ki,…,kn} (ki <= k2i,ki <= k2i+1) 或者 (ki ...
- 浅谈C++之冒泡排序、希尔排序、快速排序、插入排序、堆排序、基数排序性能对比分析之后续补充说明(有图有真相)
如果你觉得我的有些话有点唐突,你不理解可以想看看前一篇<C++之冒泡排序.希尔排序.快速排序.插入排序.堆排序.基数排序性能对比分析>. 这几天闲着没事就写了一篇<C++之冒泡排序. ...
- [Unity][Heap sort]用Unity动态演示堆排序的过程(How Heap Sort Works)
[Unity][Heap sort]用Unity动态演示堆排序的过程 How Heap Sort Works 最近做了一个用Unity3D动态演示堆排序过程的程序. I've made this ap ...
- PHP实现堆排序
经验 工作了,面试我工作这家公司时被技术面打击得不行,因为自己的数据结构等基础学得实在太差,虽然原来是想做设计师的说...不过看在PHP写得还凑合的份上能来实习了,但还是决心恶补一下基础. 其实自己之 ...
- 堆排序 Heapsort
Prime + Heap 简直神了 时间优化好多,顺便就把Heapsort给撸了一发 具体看图 Heapsort利用完全二叉树+大(小)顶锥的结构每次将锥定元素和锥最末尾的元素交换 同时大(小)顶锥元 ...
随机推荐
- C:指针函数一些误区
当我们学完指针,知道每个数在内存中都占有一定的字节,也就是地址,才有取地址符号&,所以要交换两个数必须把这两个数所对应的内存互换,比如a=2;b=3;要让它们互换且输出,我们用一个函数来试试 ...
- HTML篇(上)
1.Doctype作用?标准模式与兼容模式有什么区别? (1)<!doctype>声明位于HTML文档中的第一行,处于<html>标签之前.告知浏览器的解析器用什么文档标准解析 ...
- ES6 对象的扩展(下)
属性的可枚举性 对象的每个属性都有一个描述对象(Descriptor),用来控制该属性的行为.Object.getOwnPropertyDescriptor方法可以获取该属性的描述对象. var ob ...
- SpringBoot_02_servlet容器配置
二.参考资料 1.Spring boot 自定义端口 2.Spring Boot的Web配置(九):Tomcat配置和Tomcat替换
- 1.php开发环境安装
1.安装环境 在链接https://sourceforge.net/projects/xampp/files/下载集成开发环境,此集成了web服务器.php开发.mysql数据库.傻瓜式安装step ...
- Chrome不支持本地Ajax请求,解决办法
Chrome不支持本地Ajax请求,当我在.html文件中访问.json文件时就会出现这个问题,就是说这个时候不能加载这个.html文件. 解决方式 打开Chrome快捷方式的属性中设置: 右击Chr ...
- webpack3.x基本配置与总结
基本配置 1.开始之前,请确定你已经安装了当前 Node 的较新版本. 2.然后在文件夹根目录下执行以下命令初始化项目并全局安装webpack: 1.$ cnpm init // 初始化项目 2.$ ...
- jquery中this和event.target的区别
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8&quo ...
- 正则表达过滤表单隐藏元素,组装post数据
<form name="form1" action="'.$serverUrl.'" method="post" > <i ...
- Asp.net MVC在Razor中输出Html的两种方式
http://qubernet.blog.163.com/blog/static/177947284201485104616368/ Razor中所有的Html都会自动编码,这样就不需要我们手动去编码 ...