堆排序解释

什么是堆

heap 是一种近似完全二叉树的数据结构,其满足一下两个性质

1. 堆中某个结点的值总是不大于(或不小于)其父结点的值;
2. 堆总是一棵完全二叉树

将根结点最大的堆叫做大根堆(大项堆),根结点最小的堆叫做小根堆(小项堆)。

堆排序原理

我们一般用大根堆对数组进行正向排序喔

首先将当前的无序数组构成一个无序堆,对于每个元素在堆中对应的下标,由二叉树数组表示法可得

若一个节点的下标为 i,那么其左孩子节点下标为 2 * i + 1,右孩子节点下标为 2 * i + 2

然后我们再将当前的无序堆进行不断调整,直到最后构造成 大根堆

之后交换首尾元素,即将当前堆顶的最大元素交换到末尾,这时此元素就完成了归位。

交换完首尾元素后,此时的堆再次变成一个无序堆,需要再次堆对剩余元素进行调整,使其重新变成 大根堆

重复上述的操作,直至堆的大小为 1,最后所有的元素都交换结束,即完成了堆排序。


堆排序动态演示

我们以 [4,7,3,1,6,2,5] 为例进行动态演示

构成无序堆

从最后一个非叶子节点开始 调整堆

对倒数第二个非叶子节点 调整堆 此时我们发现无需调整

对最后一个非叶子节点 调整堆

这时当前根节点的左节点由于调整不满足大根堆性质 需递归调整

大根堆构建完成

交换首尾 第一个元素归位

第一个元素归位后 再度调整(1)

第一个元素归位后 再度调整(2)

交换首尾 第二个元素归位

第二个元素归位后 再度调整

交换首尾 第三个元素归位

第三个元素归位后 再度调整

交换首尾 第四个元素归位

第四个元素归位后 再度调整

交换首尾 第五个元素归位

交换首尾 第六个元素归位

最后堆大小为1,排序完成


堆排序时间复杂度

构建初始的大根堆时间复杂度为O(n),

交换及重建大顶堆的过程中,需要交换n-1次,重建大顶堆的过程根据完全二叉树,log2(n-1),log2(n-2)...1 近似为nlogn。


堆排序核心代码

//调整堆
void Heapify(vector<int> &v, int i, int len){
int left = 2 * i + 1, right = 2 * i + 2; //二叉树当前节点的左右节点的索引
int maxindex = i; //先默认i为最大值索引 即当前非叶子节点 if(left < len && v[left] > v[maxindex]) //如果有左节点且左节点值更大
maxindex = left;
if(right < len && v[right] > v[maxindex]) //如果有右节点且右节点值更大
maxindex = right; if(maxindex != i){
//发现最大值并非当前非叶子节点,则需调整 即交换最大值到非叶子节点处
swap(v[i], v[maxindex]);
//互换之后,子节点值发生变化,子节点若也有其子节点,则需继续调整其子结构
Heapify(v, maxindex, len); //递归 调整堆
}
} //无序数组 构建大根堆
void BuildMaxHeap(vector<int> &v, int len){
//从最后一个非叶子节点开始遍历,调整每个子结构,构建形成大根堆
for(int i = len / 2 - 1; i >= 0; i--)
Heapify(v, i, len);
} //堆排序
void HeapSort(vector<int> &v){
int len = v.size();
BuildMaxHeap(v, len); //构建大根堆
while(len > 1){
swap(v[0], v[len - 1]); //交换首尾数据 尾部最大 且出现在合适位置
Heapify(v, 0, --len); //重置大根堆
}
}

完整程序源代码

#include<iostream>
#include<vector>
#include<ctime>
using namespace std; //调整堆
void Heapify(vector<int> &v, int i, int len){
int left = 2 * i + 1, right = 2 * i + 2; //二叉树当前节点的左右节点的索引
int maxindex = i; //先默认i为最大值索引 即当前非叶子节点 if(left < len && v[left] > v[maxindex]) //如果有左节点且左节点值更大
maxindex = left;
if(right < len && v[right] > v[maxindex]) //如果有右节点且右节点值更大
maxindex = right; if(maxindex != i){
//发现最大值并非当前非叶子节点,则需调整 即交换最大值到非叶子节点处
swap(v[i], v[maxindex]);
//互换之后,子节点值发生变化,子节点若也有其子节点,则需继续调整其子结构
Heapify(v, maxindex, len); //递归 调整堆
}
} //无序数组 构建大根堆
void BuildMaxHeap(vector<int> &v, int len){
//从最后一个非叶子节点开始遍历,调整每个子结构,构建形成大根堆
for(int i = len / 2 - 1; i >= 0; i--)
Heapify(v, i, len);
} //堆排序
void HeapSort(vector<int> &v){
int len = v.size();
BuildMaxHeap(v, len); //构建大根堆
while(len > 1){
swap(v[0], v[len - 1]); //交换首尾数据 尾部最大 且出现在合适位置
Heapify(v, 0, --len); //重置大根堆
}
} //打印数据
void show(vector<int> &v){
for(auto &x : v)
cout<<x<<" ";
cout<<endl;
} main(){
vector<int> v;
srand((int)time(0));
int n = 50;
while(n--)
v.push_back(rand() % 100 + 1);
show(v);
HeapSort(v);
cout<<endl<<endl;
show(v);
}

程序运行结果图

[排序算法] 堆排序 (C++)的更多相关文章

  1. 使用 js 实现十大排序算法: 堆排序

    使用 js 实现十大排序算法: 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. 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: 小顶堆:每个 ...

  2. 八大排序算法——堆排序(动图演示 思路分析 实例代码java 复杂度分析)

    一.动图演示 二.思路分析 先来了解下堆的相关概念:堆是具有以下性质的完全二叉树: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: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.如 ...

  3. 排序算法-堆排序(Java)

    package com.rao.linkList; import java.util.Arrays; /** * @author Srao * @className HeapSort * @date ...

  4. JavaScript排序算法——堆排序

    <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/ ...

  5. Java排序算法——堆排序

    堆排序 package sort; public class Heap_Sort { public static void main(String[] args) { // TODO 自动生成的方法存 ...

  6. 七种常见经典排序算法总结(C++实现)

    排序算法是非常常见也非常基础的算法,以至于大部分情况下它们都被集成到了语言的辅助库中.排序算法虽然已经可以很方便的使用,但是理解排序算法可以帮助我们找到解题的方向. 1. 冒泡排序 (Bubble S ...

  7. 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 ...

  8. 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 ...

  9. 七内部排序算法汇总(插入排序、Shell排序、冒泡排序、请选择类别、、高速分拣合并排序、堆排序)

    写在前面: 排序是计算机程序设计中的一种重要操作,它的功能是将一个数据元素的随意序列,又一次排列成一个按keyword有序的序列.因此排序掌握各种排序算法很重要. 对以下介绍的各个排序,我们假定全部排 ...

  10. 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] ...

随机推荐

  1. 【读书笔记】C#高级编程 第二十章 诊断

    (一)诊断概述 名称空间System.Diagnostics提供了用于跟踪.事件日志.性能测量以及代码协定的类.System.Diagnostics.Contracts名称空间中的类可以定义前提条件. ...

  2. 简述会话跟踪技术——Cookie和Session

    简述会话跟踪技术--Cookie和Session 本篇文章将会简单介绍Cookie和Session的概念和用法 会话跟踪技术 首先我们需要搞清楚会话和会话跟踪的概念: 会话:用户打开浏览器,访问Web ...

  3. 关于指针初始化为NULL的一些问题

    关于指针初始化问题,先看以下代码: #include <stdio.h>​typedef struct{   char data[128];   int top;​} Stack;​voi ...

  4. 最强cron解析器

    背景 大家有没有这么一种困境 我现在需要去配置一个定时任务:"每天早上九点执行任务" 若你有一个好的定时任务平台,相信很容易就能配置完成.那若是没有定时任务平台呢?是不是就要自己写 ...

  5. .NET Core Web APi类库如何内嵌运行?

    话题 我们知道在.NET Framework中可以嵌入运行Web APi,那么在.NET Core(.NET 6+称之为.NET)中如何内嵌运行Web Api呢,在实际项目中这种场景非常常见,那么我们 ...

  6. 第六章:Django 综合篇 - 10:消息框架 message

    在网页应用中,我们经常需要在处理完表单或其它类型的用户输入后,显示一个通知信息给用户. 对于这个需求,Django提供了基于Cookie或者会话的消息框架messages,无论是匿名用户还是认证的用户 ...

  7. nginx反向代理单独的java项目配置示例

    # jar包封装成docker镜像启动 docker run -d -v /var/log/xxx:/var/log/xxx --restart=always --network host --nam ...

  8. Elastic App Search 入门

    官方文档地址:https://swiftype.com/documentation/app-search/getting-started Elastic App Search 架构图: 它的特点是帮助 ...

  9. Elasticsearch实现类Google高级检索

    文章转载自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDY1MTA3OQ==&mid=2247483914&idx=1&sn=436f814 ...

  10. HDU1561 The more, The Better(树形背包)

    通过这道题对树形背包理解更深一步...... 有几个地方需要注意: 1.本题数据结构为森林,需增加一个超根作为根节点,M+=1(后面解释). 2.本题有拓扑序的限制,通过vector建成的一棵树中,必 ...