body, table{font-family: 微软雅黑; font-size: 13.5pt}
table{border-collapse: collapse; border: solid gray; border-width: 2px 0 2px 0;}
th{border: 1px solid gray; padding: 4px; background-color: #DDD;}
td{border: 1px solid gray; padding: 4px;}
tr:nth-child(2n){background-color: #f8f8f8;}

堆排序(Heap Sort):是对简单选择排序进行的一种改进,是Floyd和William在1964年共同发明的。简单选择排序每次选择一个数所做中间比较结果没有保存下来,整个排序分配n-1趟遍历比较,每次只能确定一个数,这个过程中重复执行了多次比较操作。堆排序的目的就是把一趟比较中的中间结果也保存下来。
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,称为大根堆。或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值,称为小跟堆。
堆排序(Heap Sort):将待排序的序列构造成一个大顶堆。此时,整个序列的最大值就是堆顶的根结点。将它移走(其实就是将其与堆数组的末尾元素交换,此时末尾元素就是最大值),然后将剩余的n-1个序列重新构造成一个堆,这样就会得到n个元素中的次小值。如此反复,就能得到一个有序序列了。
对堆中的结点按层进行编号,将这种逻辑结构映射到数组中就是下面这个样子
大顶堆:arr[i] >= arr[2i+1] && arr[i] >= arr[2i+2] 

小顶堆:arr[i] <= arr[2i+1] && arr[i] <= arr[2i+2] 
堆排序基本思想:
a.将无序序列构建成一个堆,根据升序降序需求选择大顶堆或小顶堆;
b.将堆顶元素与末尾元素交换,将最大元素"沉"到数组末端;
c.重新调整结构,使其满足堆定义,然后继续交换堆顶元素与当前末尾元素,反复执行调整+交换步骤,直到整个序列有序。
#include<iostream>
using namespace std;
int headSort(int* arr,int length);
void adjust(int* arr,int idx1,int idx2);
void swap(int& a,int& b);
int main()
{
        int arr[9] = {50,10,90,30,70,40,80,60,20};
        for(int idx=0;idx!=9;++idx)
                cout<<arr[idx]<<" ";
        cout<<endl;
        headSort(arr,9);
        for(int idx=0;idx!=9;++idx)
                cout<<arr[idx]<<" ";
        cout<<endl;
        system("pause");
}
void swap(int& a,int& b)
{
        int tmp = a;
        a = b;
        b = tmp;
}
//堆排序,数组下标对应其在堆数据结构中的结点位置,从0开始编号,堆是完全二叉树
int headSort(int* arr,int length)
{
        if(nullptr==arr||length<=0)
                return -1;
        //数组中顺序存放的数据就对应完全二叉树堆中的对应结点的值,现在调整为大根堆
        for(int idx=length/2-1;idx>=0;--idx)  //从最后一个非叶子结点开始调整为最大堆
        {
                adjust(arr,idx,length-1);  //最后一个非叶子结点和它的孩子比较调整
        }
        //排序,根结点后最后一个结点交换,调整
        for(int idx=length-1;idx>0;--idx)
        {
                swap(arr[0],arr[idx]);  //每次选出一个最大的数放到末尾,也就是数组末尾
                adjust(arr,0,idx-1);  //调整根结点到idx-1个结点为大根堆
        }
        return 0;
}
void adjust(int* arr,int idx1,int idx2)
{
        if(nullptr==arr||idx1>=idx2||idx1<0||idx2<0)
                return ;
        int tmp = arr[idx1];  //暂时存放要调整的数据
        for(int idx=idx1*2+1;idx<=idx2;idx=idx*2+1)  //从要调整的数据的左孩子开始比较
        {
                //选出左右孩子中的最大结点
                if(idx+1<=idx2 && arr[idx]<arr[idx+1])
                        ++idx;
                if(arr[idx]>tmp)  //不满足大根堆,调整
                {
                        arr[idx1] = arr[idx];  //交换,可能破坏子树满足大根堆的性质
                        idx1 = idx;  //本来这里要交换的,但时tmp暂时存放了初始arr[idx1]的值,这里每次比较都是和tmp比较,好比交换了,所以可以不用先交换
                        //继续向下调整,直到树满足大根堆性质
                }
                else
                        break;
        }
        arr[idx1] = tmp;
}

堆排序,图解,C/C++实现的更多相关文章

  1. 七种常见经典排序算法总结(C++)

    最近想复习下C++,很久没怎么用了,毕业时的一些经典排序算法也忘差不多了,所以刚好一起再学习一遍. 除了冒泡.插入.选择这几个复杂度O(n^2)的基本排序算法,希尔.归并.快速.堆排序,多多少少还有些 ...

  2. leetcode 排序问题

    1.堆排序 //大顶堆的构造,传入的i是父节点 void HeapAdjust(int k[],int p,int n) { int i,temp; temp = k[p]; * p; i <= ...

  3. 找工作面试题记录与参考资料(Golang/C++/计算机网络/操作系统/算法等)

    记录下去年(2020年)找工作的面试题及参考资料. C++ 智能指针的实现原理 多态的实现原理[2] C++11/14/17新特性[3] 手写memcpy和memmove[4] 介绍下boost库 计 ...

  4. 排序图解:js排序算法实现

    之前写过js实现数组去重, 今天继续研究数组: 排序算法实现. 排序是数据结构主要内容,并不限于语言主要在于思想:大学曾经用C语言研究过一段时间的排序实现, 这段时间有空用JS再将排序知识点熟悉一遍. ...

  5. 堆排序HeapSort

    堆排序,顾名思义,是采用数据结构堆来进行排序的一种排序算法. 研究没有规律的堆,没有任何意义.特殊的堆有最大堆(父节点值大于等于左右字节点值),最小堆(父节点值小于等于子节点值).一般采用最大堆来进行 ...

  6. 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 ...

  7. 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 ...

  8. Python 堆与堆排序

    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. 二叉堆的定义 二叉堆是完全二叉树或者是近似完全二叉树. 二叉堆满足 ...

  9. C语言堆排序

    堆是一种类似二叉树的数据结构,分为最大堆和最小堆,最大堆得定义是当前节点必须大于左右子节点,堆中所有节点都要符合这个定义.最小堆反之.这一点不同于二叉树排序.假设有数组int a[10] = {90, ...

随机推荐

  1. linux下python操作的一些命令

    1.查看python当前版本以及安装路径 [root@localhost bin]# python -V Python [root@localhost HMK]# whereis python pyt ...

  2. [JSP] Action Tags

    1.: forward转发请求to another resource (可能是jsp, html,等). 语法: <jsp:forward page="relativeURL | &l ...

  3. Practical Vim 第一章 & 第二章

    第一章:Vim 解决问题的方式 前言 本质上讲,我们的工作是重复性的.凡是可以简化重复性操作的方式,都会成倍地节省我们的时间. Vim 对重复性操作进行了优化.它之所以能高效地重复,是因为它会记录我们 ...

  4. 常用标签(html+jstl+jsp)

    html:(form.input) (table.tr.td)  div (a. img.span)  h1~h6 (select.option) (br.hr.center)  (link.meta ...

  5. 20170706xlVBA汇总历时对阵数据

    Public Sub GatherFilesData() Application.ScreenUpdating = False Application.DisplayAlerts = False Ap ...

  6. Vmware安装Kali

    下载软件 破解版的Vmware14 kali(我的是kali-linux-2018.2-amd64) 配置虚拟机 新建虚拟机,选择自定义 虚拟机硬件兼容性 选择虚拟机硬件兼容性为Workstation ...

  7. Parking Lot CodeForces - 480E

    大意: 给定01矩阵, 单点赋值为1, 求最大全0正方形. 将询问倒序处理, 那么答案一定是递增的, 最多增长$O(n)$次, 对于每次操作暴力判断答案是否增长即可, 也就是说转化为判断是否存在一个边 ...

  8. SP10707 COT2 - Count on a tree II (树上莫队)

    大概学了下树上莫队, 其实就是在欧拉序上跑莫队, 特判lca即可. #include <iostream> #include <algorithm> #include < ...

  9. functional program language(what,include,why popular)

    函数式语言(functional language)一类程序设计语言.是一种非冯·诺伊曼式的程序设计语言.函数式语言主要成分是原始函数.定义函数和函数型.这种语言具有较强的组织数据结构的能力,可以把某 ...

  10. 集成学习一: Bagging

    目录 偏倚与方差 Bagging 自助采样 投票 随机森林 参考文献: ''团结就是力量'' 对问题进行建模时, 算法无论如何优化都无法达到我们的要求,又或者精准算法的实现或调优成本太大, 这时,我们 ...