Java实现---堆排序 Heap Sort
堆排序与快速排序,归并排序一样都是时间复杂度为O(N*logN)的几种常见排序方法。学习堆排序前,先讲解下什么是数据结构中的二叉堆。
堆的定义
n个元素的序列{k1,k2,…,kn}当且仅当满足下列关系之一时,称之为堆。
情形1:ki <= k2i 且ki <= k2i+1 (最小化堆或小顶堆)
情形2:ki >= k2i 且ki >= k2i+1 (最大化堆或大顶堆)
其中i=1,2,…,n/2向下取整;
若将和此序列对应的一维数组(即以一维数组作此序列的存储结构)看成是一个完全二叉树,则堆的含义表明,完全二叉树中所有非终端结点的值均不大于(或不小于)其左、右孩子结点的值。
由此,若序列{k1,k2,…,kn}是堆,则堆顶元素(或完全二叉树的根)必为序列中n个元素的最小值(或最大值)。
堆的存储
一般用数组来表示堆,若根结点存在序号0处, i结点的父结点下标就为(i-1)/2。i结点的左右子结点下标分别为2*i+1和2*i+2。

堆排序的实现
实现堆排序需要解决两个问题:
1.如何由一个无序序列建成一个堆?
2.如何在输出堆顶元素之后,调整剩余元素成为一个新的堆?
先考虑第二个问题,一般在输出堆顶元素之后,视为将这个元素排除,然后用表中最后一个元素填补它的位置,自上向下进行调整:首先将堆顶元素和它的左右子树的根结点进行比较,把最小的元素交换到堆顶;然后顺着被破坏的路径一路调整下去,直至叶子结点,就得到新的堆。
我们称这个自堆顶至叶子的调整过程为“筛选”。
从无序序列建立堆的过程就是一个反复“筛选”的过程。
示例代码:
package heapSort; /**
* 堆排序,采用顺序存储
* 大根堆
* @author 超超boy
*
*/
public class HeapSort2 {
int[] arr;
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
HeapSort2 heapSor = new HeapSort2();
int[] arr = {7,23,45,9,40,73,12,49}; //0下标放的是数组长度,
heapSor.arr = arr;
heapSor.heapSort(arr); for(int i=0;i<arr.length;i++)
System.out.print(".."+arr[i]);
}
void heapAdjust(int[] arr,int s,int m){
//已知arr[s...m]中记录的关键字除arr[s]之外均满足堆的定义,本函数调整arr[s]的关键字,使arr[s...m]成为一个最大堆
int rc = arr[s]; //s是最后一个非叶子节点 for(int j=2*s;j <= m;j = s*2){
if(j<m && arr[j]<arr[j+1])
j++; //j为key较大的下标
if(rc >= arr[j]) break;
arr[s] = arr[j]; //上移到父节点
s=j;
}
arr[s]=rc; //要放入的位置 } void heapSort(int[] arr){
//对数组进行建堆操作,就是从最后一个非叶结点进行筛选的过程
for(int i=(arr.length-1)/2;i > 0;i--){//因为0没有使用,所以length-1
heapAdjust(arr,i,arr.length-1);
}
System.out.println("........建堆完成............."); outputArr(1);
for(int i=arr.length-1; i>1; i--){
int temp = arr[1];
arr[1] = arr[i];
arr[i] = temp;
heapAdjust(arr,1,i-1);
}
}
void outputArr(int i){ if(i <= arr[0]){
System.out.println(arr[i]);
outputArr(i*2); //左
outputArr(i*2+1); //右
}
}
}
运行结果:
.....................
73
45
40
23
49
12
9
..7..9..12..23..40..45..49..73
堆排序分析
堆排序方法对记录数较少的文件并不值得提倡,但对n较大的文件还是很有效的。因为其运行时间主要耗费在建初始堆和调整建新堆时进行的反复“筛选”上。
堆排序在最坏的情况下,其时间复杂度也为O(nlogn)。相对于快速排序来说,这是堆排序的最大优点。此外,堆排序仅需一个记录大小的供交换用的辅助存储空间。
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