堆排序

堆排序是利用堆的性质进行的一种选择排序。下面先讨论一下堆。

1.堆

堆实际上是一棵完全二叉树,其任何一非叶节点满足性质:

Key[i]<=key[2i+1]&&Key[i]<=key[2i+2]或者Key[i]>=Key[2i+1]&&key>=key[2i+2]

即任何一非叶节点的关键字不大于或者不小于其左右孩子节点的关键字。

堆分为大顶堆和小顶堆,满足Key[i]>=Key[2i+1]&&key>=key[2i+2]称为大顶堆,满足 Key[i]<=key[2i+1]&&Key[i]<=key[2i+2]称为小顶堆。由上述性质可知大顶堆的堆顶的关键字肯定是所有关键字中最大的,小顶堆的堆顶的关键字是所有关键字中最小的。

2.堆排序的思想

利用大顶堆(小顶堆)堆顶记录的是最大关键字(最小关键字)这一特性,使得每次从无序中选择最大记录(最小记录)变得简单。

其基本思想为(大顶堆):

1)将初始待排序关键字序列(R1,R2....Rn)构建成大顶堆,此堆为初始的无须区;

2)将堆顶元素R[1]与最后一个元素R[n]交换,此时得到新的无序区(R1,R2,......Rn-1)和新的有序区(Rn),且满足R[1,2...n-1]<=R[n];

3)由于交换后新的堆顶R[1]可能违反堆的性质,因此需要对当前无序区(R1,R2,......Rn-1)调整为新堆,然后再次将R[1]与无序区最后一个元素交换,得到新的无序区(R1,R2....Rn-2)和新的有序区(Rn-1,Rn)。不断重复此过程直到有序区的元素个数为n-1,则整个排序过程完成。

操作过程如下:

1)初始化堆:将R[1..n]构造为堆;

2)将当前无序区的堆顶元素R[1]同该区间的最后一个记录交换,然后将新的无序区调整为新的堆。

因此对于堆排序,最重要的两个操作就是构造初始堆和调整堆,其实构造初始堆事实上也是调整堆的过程,只不过构造初始堆是对所有的非叶节点都进行调整。

下面举例说明:

给定一个整形数组a[]={16,7,3,20,17,8},对其进行堆排序。

首先根据该数组元素构建一个完全二叉树,得到

 

然后需要构造初始堆,则从最后一个非叶节点开始调整,调整过程如下:

20和16交换后导致16不满足堆的性质,因此需重新调整

这样就得到了初始堆。

即每次调整都是从父节点、左孩子节点、右孩子节点三者中选择最大者跟父节点进行交换(交换之后可能造成被交换的孩子节点不满足堆的性质,因此每次交换之后要重新对被交换的孩子节点进行调整)。有了初始堆之后就可以进行排序了。

此时3位于堆顶不满堆的性质,则需调整继续调整

 这样整个区间便已经有序了。
    从上述过程可知,堆排序其实也是一种选择排序,是一种树形选择排序。只不过直接选择排序中,为了从R[1...n]中选择最大记录,需比较n-1次,然后从R[1...n-2]中选择最大记录需比较n-2次。事实上这n-2次比较中有很多已经在前面的n-1次比较中已经做过,而树形选择排序恰好利用树形的特点保存了部分前面的比较结果,因此可以减少比较次数。对于n个关键字序列,最坏情况下每个节点需比较log2(n)次,因此其最坏情况下时间复杂度为nlogn。堆排序为不稳定排序,不适合记录较少的排序。
 
堆排序c语言算法:
#include<stdio.h>
typedef int ElementType;
int arr1[]={,,,,,,,,,,};
#define LeftChild(i) (2 * (i) + 1) void Swap(int* a,int* b)
{
int temp=*a;
*a=*b;
*b=temp;
} void PercDown(int A[], int i, int N)
{
int child;
ElementType Tmp; for (Tmp = A[i]; *i+ < N; i = child){
child = *i+; //注意数组下标是从0开始的,所以左孩子的求发不是2*i
if (child != N - && A[child + ] > A[child])
++child; //找到最大的儿子节点
if (Tmp < A[child])
A[i] = A[child];
else
break;
}
A[i] = Tmp;
} void HeapSort(int A[], int N)
{
int i;
for (i = N / ; i >= ; --i)
PercDown(A, i, N); //构造堆
for(i=N-;i>;--i)
{
Swap(&A[],&A[i]); //将最大元素(根)与数组末尾元素交换,从而删除最大元素,重新构造堆
PercDown(A, , i);
}
} void Print(int A[],int N)
{
int i;
for(i=;i<N;i++)
{
printf(" %d ",A[i]);
}
}
int main()
{
int arr[]={,,,,,,,,,};
Print(arr,);
printf("\n");
HeapSort(arr,);
Print(arr,);
printf("\n");
return ;
}

运行结果:

堆排序-C语言实现的更多相关文章

  1. 高速排序,归并排序,堆排序python实现

    高速排序的时间复杂度最好情况下为O(n*logn),最坏情况下为O(n^2),平均情况下为O(n*logn),是不稳定的排序 归并排序的时间复杂度最好情况下为O(n*logn),最坏情况下为O(n*l ...

  2. STL容器底层数据结构的实现

    C++ STL 的实现: 1.vector      底层数据结构为数组 ,支持快速随机访问   2.list            底层数据结构为双向链表,支持快速增删   3.deque     ...

  3. [转]STL 容器一些底层机制

    1.vector 容器 vector 的数据安排以及操作方式,与 array 非常相似.两者的唯一区别在于空间的运用的灵活性.array 是静态空间,一旦配置了就不能改变,vector 是动态数组.在 ...

  4. 堆排序(Heap Sort)的C语言实现

    堆排序(Heap Sort)具体步骤为 将无序序列建成大顶堆(小顶堆):从最后一个非叶子节点开始通过堆调整HeapAdjust()变成小顶堆或大顶堆 将顶部元素与堆尾数组交换,此是末尾元素就是最大值, ...

  5. Go语言用堆排序的方法进行一千万个int随机数排序.

    上篇文章用的是quicksort方法排序,可是假设用高速排序法对反复率非常高的slice排序的时候,时间复杂度会激增,速度相当慢 所以尝试了一下堆排序,实验结果,感觉挺好的.以下是代码,大家能够參考一 ...

  6. c语言数据结构之 堆排序

    算法:先生成随机数,赋值到数组,将数组第一个元素a[0]设置为哨兵,函数调用数组和随机数个数n,再设定n/2的根结点与孩子结点进行比较操作,若右孩子存在,则选出三个数里最小的数赋值给根节点,如果右孩子 ...

  7. 排序算法c语言描述---堆排序

    排序算法系列学习,主要描述冒泡排序,选择排序,直接插入排序,希尔排序,堆排序,归并排序,快速排序等排序进行分析. 文章规划: 一.通过自己对排序算法本身的理解,对每个方法写个小测试程序.具体思路分析不 ...

  8. 深入浅出数据结构C语言版(19)——堆排序

    在介绍优先队列的博文中,我们提到了数据结构二叉堆,并且说明了二叉堆的一个特殊用途--排序,同时给出了其时间复杂度O(N*logN).这个时间界是目前我们看到最好的(使用Sedgewick序列的希尔排序 ...

  9. 堆排序(大顶堆、小顶堆)----C语言

    堆排序 之前的随笔写了栈(顺序栈.链式栈).队列(循环队列.链式队列).链表.二叉树,这次随笔来写堆 1.什么是堆? 堆是一种非线性结构,(本篇随笔主要分析堆的数组实现)可以把堆看作一个数组,也可以被 ...

随机推荐

  1. 【转】GUID学习

    概念 GUID: 即Globally Unique Identifier(全球唯一标识符) 也称作 UUID(Universally Unique IDentifier) . GUID是一个通过特定算 ...

  2. extjs 学习笔记(二)

    EXTJS实用开发指南 1. 要使用ExtJS 框架的页面中一般包括下面几句: <link rel="stylesheet" type="text/css" ...

  3. Hadoop学习笔记(7) ——高级编程

    Hadoop学习笔记(7) ——高级编程 从前面的学习中,我们了解到了MapReduce整个过程需要经过以下几个步骤: 1.输入(input):将输入数据分成一个个split,并将split进一步拆成 ...

  4. hadoop 伪分布模式的配置

    转自 http://blog.csdn.net/zhaogezhuoyuezhao/article/details/7328313 centos系统自带ssh,版本为openssh4.3 免密码ssh ...

  5. mysql create table - data_type length -- clwu

    mysql create table 时,有时需要指定  data_type length http://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/create-table.ht ...

  6. 转】Spark DataFrame小试牛刀

    原博文出自于: https://segmentfault.com/a/1190000002614456 感谢! 三月中旬,Spark发布了最新的1.3.0版本,其中最重要的变化,便是DataFrame ...

  7. rapsbian下配置ngrok

    访问https://ngrok.com,下载Linux/ARM版本的(因为PI为ARM的芯片,如果下载Linux版本的是无法正常使用的) 解压 $ unzip /path/to/ngrok.zip 注 ...

  8. filter 过滤序列

    class filter(object): """ filter(function or None, iterable) --> filter object Ret ...

  9. JdkDynamicAopProxy源码

     JdkDynamicAopProxy是通过接口实现动态代理类,主要方法是getProxy(ClassLoader classLoader), 代理类生成之后再调用目标方法时就会调用invoke方法. ...

  10. [p2p]UDP用打洞技术穿透NAT的原理与实现

    首先先介绍一些基本概念:            NAT(Network Address             Translators),网络地址转换:网络地址转换是在IP地址日益缺乏的情况下产生的, ...