堆排序(Heapsort)是一种利用数据结构中的堆进行排序的算法,分为构建初始堆,减小堆的元素个数,调整堆共3步。

(一)算法实现

     protected void sort(int[] toSort) {
buildHeap(toSort);
for (int i = toSort.length - 1; i > 0; i--) {
CommonUtils.swap(toSort, 0, i);
adjustHeap(toSort, 0, i);
}
} /**
*
* @param toSort
* array of heap, begins from 0
* @param index
* index to adjust
* @param size
* size of heap
*/
private void adjustHeap(int[] toSort, int index, int size) {
int leftNode = index * 2 + 1;
int rightNode = leftNode + 1; int maxIndex = index;
if (leftNode < size && toSort[leftNode] > toSort[maxIndex]) {
maxIndex = leftNode;
}
if (rightNode < size && toSort[rightNode] > toSort[maxIndex]) {
maxIndex = rightNode;
}
if (maxIndex != index) {
CommonUtils.swap(toSort, index, maxIndex);
adjustHeap(toSort, maxIndex, size);
} } /**
*
* @param toSort
* array to sort
*/
private void buildHeap(int[] toSort) {
int lastNonLeaf = toSort.length / 2 - 1;
for (int i = lastNonLeaf; i >= 0; i--) {
adjustHeap(toSort, i, toSort.length);
}
}

Heap sort

1)堆排序是原地排序

2)堆排序的时间复杂度是O(nlgn)

3)堆排序属于比较排序

4)堆排序不是稳定排序算法

(二)仿真结果

**************************************************
Number to Sort is:2500
Array to sort is:{419836,72576,347420,355422,378503,65556,443634,137868,266344,918856...}
Cost time of 【HeapSort】 is(milliseconds):1
Sort result of 【HeapSort】:{185,874,996,1232,1448,2357,2728,2854,3137,3291...}
**************************************************
Number to Sort is:25000
Array to sort is:{169570,655593,54301,59080,890711,224726,720131,590749,600165,681962...}
Cost time of 【HeapSort】 is(milliseconds):7
Sort result of 【HeapSort】:{9,107,119,192,297,321,338,359,359,362...}
**************************************************
Number to Sort is:250000
Array to sort is:{233097,327821,972339,26697,803510,598167,178244,117664,904299,195258...}
Cost time of 【HeapSort】 is(milliseconds):59
Sort result of 【HeapSort】:{0,1,3,8,16,24,32,37,45,52...}

相关代码:

 package com.cnblogs.riyueshiwang.sort;

 import java.util.Arrays;

 public class HeapSort extends abstractSort {
@Override
protected void sort(int[] toSort) {
buildHeap(toSort);
for (int i = toSort.length - 1; i > 0; i--) {
CommonUtils.swap(toSort, 0, i);
adjustHeap(toSort, 0, i);
}
} /**
*
* @param toSort
* array of heap, begins from 0
* @param index
* index to adjust
* @param size
* size of heap
*/
private void adjustHeap(int[] toSort, int index, int size) {
int leftNode = index * 2 + 1;
int rightNode = leftNode + 1; int maxIndex = index;
if (leftNode < size && toSort[leftNode] > toSort[maxIndex]) {
maxIndex = leftNode;
}
if (rightNode < size && toSort[rightNode] > toSort[maxIndex]) {
maxIndex = rightNode;
}
if (maxIndex != index) {
CommonUtils.swap(toSort, index, maxIndex);
adjustHeap(toSort, maxIndex, size);
} } /**
*
* @param toSort
* array to sort
*/
private void buildHeap(int[] toSort) {
int lastNonLeaf = toSort.length / 2 - 1;
for (int i = lastNonLeaf; i >= 0; i--) {
adjustHeap(toSort, i, toSort.length);
}
} public static void main(String[] args) {
for (int j = 0, n = 2500; j < 3; j++, n = n * 10) {
System.out
.println("**************************************************");
System.out.println("Number to Sort is:" + n);
int[] array = CommonUtils.getRandomIntArray(n, 1000000);
System.out.print("Array to sort is:");
CommonUtils.printIntArray(array); int[] array1 = Arrays.copyOf(array, n);
new HeapSort().sortAndprint(array1);
}
}
}

HeapSort.java

排序算法三:堆排序(Heapsort)的更多相关文章

  1. 排序算法FOUR:堆排序HeapSort

    /** *堆排序思路:O(nlogn) * 用最大堆,传入一个数组,先用数组建堆,维护堆的性质 * 再把第一个数与堆最后一个数调换,因为第一个数是最大的 * 把堆的大小减小一 * 再 在堆的大小上维护 ...

  2. 排序算法三:Shell插入排序

    排序算法三:Shell插入排序 声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 引言 在我的博文<"主宰世界"的10种算法短评> ...

  3. Java常见排序算法之堆排序

    在学习算法的过程中,我们难免会接触很多和排序相关的算法.总而言之,对于任何编程人员来说,基本的排序算法是必须要掌握的. 从今天开始,我们将要进行基本的排序算法的讲解.Are you ready?Let ...

  4. 排序算法之堆排序(Heapsort)解析

    一.堆排序的优缺点(pros and cons) (还是简单的说说这个,毕竟没有必要浪费时间去理解一个糟糕的的算法) 优点: 堆排序的效率与快排.归并相同,都达到了基于比较的排序算法效率的峰值(时间复 ...

  5. 《排序算法》——堆排序(大顶堆,小顶堆,Java)

    十大算法之堆排序: 堆的定义例如以下: n个元素的序列{k0,k1,...,ki,-,k(n-1)}当且仅当满足下关系时,称之为堆. " ki<=k2i,ki<=k2i+1;或k ...

  6. Java排序算法之堆排序

    堆的概念: 堆是一种完全二叉树,非叶子结点 i 要满足key[i]>key[i+1]&&key[i]>key[i+2](最大堆) 或者 key[i]<key[i+1] ...

  7. 数据结构与算法之PHP排序算法(堆排序)

    一.堆的定义 堆通常是一个可以被看做一棵树的数组对象,其任一非叶节点满足以下性质: 1)堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值: 每个节点的值都大于或等于其左右子节点的值,称为大顶堆.即:ar ...

  8. C++编程练习(13)----“排序算法 之 堆排序“

    堆排序 堆是具有下列性质的完全二叉树:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值,称为大顶堆(也叫最大堆):或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值,称为小顶堆(也叫最小堆). 最小堆和最大堆如 ...

  9. 八大排序算法之七—堆排序(Heap Sort)

    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. 基本思想: 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) ...

随机推荐

  1. java 线程池(线程的复用)

    一. 线程池简介 1. 线程池的概念: 线程池就是首先创建一些线程,它们的集合称为线程池.使用线程池可以很好地提高性能,线程池在系统启动时即创建大量空闲的线程,程序将一个任务传给线程池,线程池就会启动 ...

  2. Neo4j 不区分大小写的模糊查询匹配

    问题:当图数据库中存储的节点的名字为英文时,就会遇到大小写不匹配问题. 使用不区分大小写的正则表示式可以解决以上问题. Cpyher的where语法里支持正则表达式 ,其语法为 :   =~ &quo ...

  3. JavaScript——call() 方法

    function Product(name, price) { this.name = name; this.price = price; } function Food(name, price) { ...

  4. mui实现分页上拉加载更多 下拉刷新数据的简单实现 移动端下拉上拉

    空下来把mui上拉加载更多,下拉刷新数据做了一个简单的实现,希望可以帮助到需要的朋友 demo项目的结构 <!DOCTYPE html> <html> <head> ...

  5. 解决 myEclipse与tomcat 不同步的问题

    在我们使用eclipse做web调试的过程中,一般只需要在eclipse修改程序,然后在浏览器刷新就能发现文件更改,今天突然发现保存后不能更改了.1.检查tomcat中的文件发现文件没有更新.2.检查 ...

  6. 2019-5-28-VisualStudio-扩展开发

    title author date CreateTime categories VisualStudio 扩展开发 lindexi 2019-05-28 19:51:49 +0800 2018-2-1 ...

  7. 2018-8-10-win10-uwp-读写XML

    title author date CreateTime categories win10 uwp 读写XML lindexi 2018-08-10 19:16:51 +0800 2018-2-13 ...

  8. P.W.N. CTF - Web - Login Sec

    题目 链接:https://ctftime.org/task/6934 题解 Login 1 题目给出了源码 var http = require('http'); const crypto = re ...

  9. Kubernetes部署DNS

    前言 阅读地址 http://thoreauz.com/2017/04/16/docker/Kubernetes%E9%83%A8%E7%BD%B2DNS%E5%92%8CDashboard/ Kub ...

  10. mvn 打包排除test

    mvn clean package compile -Dmaven.test.skip=true