堆排序算法 java 实现
堆排序算法 java 实现
算法概念
堆排序(HeapSort)是指利用堆积树(堆)这种数据结构所设计的一种排序算法,可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素。堆排序是不稳定的排序方法,辅助空间为O(1), 最坏时间复杂度为O(nlog2n) ,堆排序的堆序的平均性能较接近于最坏性能。
算法思想
建立最小堆;
取出堆顶元素,顺序放到待排序数组中;将堆底元素放到堆顶,并重新调整堆;
重复步骤 2 ,直至堆中所有元素全部取完;
参考的两篇文章都是将堆顶元素和堆底元素互换,最后存放堆的数组就变成了有序数组。
- 建立最大堆;
- 将堆顶元素和堆底元素互换;重新调整除堆底有序元素外的堆;
- 重复步骤 2 ,直至堆中全部元素都变有序;
算法实现
package com.lygedi.sort;
import org.apache.commons.lang.ArrayUtils;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
public class HeapSort {
public static void main(String[] args) {
int a[] = { 49, 38, 65, 9, 76, 13, 27, 49, 8, 34, 12, 64, 49, 56, 2, 51, 13, 5, 4, 62, 99, 98, 54, 56, 17, 17,
18, 23, 34, 56, 15, 35, 25, 53, 51 };
int[] b = a.clone();
HeapSort hs = new HeapSort();
hs.sortByMinHeapClass(a);
hs.sortByOneMothed(b);
System.out.println(a.length);
for (int i = 0; i < a.length; i++)
System.out.println(Integer.toString(i) + "-" + a[i] + "--" + b[i]);
}
public void sortByMinHeapClass(int[] list) {
MinHeap mh = new MinHeap(list);
System.out.println(mh);
for (int i = 0; i < list.length; i++) {
list[i] = mh.pushTop();
}
}
public void sortByOneMothed(int[] list){
for(int i = list.length-1; i>=0; i--){
initMaxHeap(list,0,i);
swap(list,0,i);
}
}
private void initMaxHeap(int[] list,int startIndex,int stopIndex){
int leftChild, rightChild;
boolean isChanged = false;
for(int i=startIndex;i<=stopIndex;i++){
leftChild = i*2 + 1;
rightChild = i*2 + 2;
if(leftChild<=stopIndex && list[i]<list[leftChild]){
swap(list,i,leftChild);
isChanged = true;
}
if(rightChild<=stopIndex && list[i]<list[rightChild]){
swap(list,i,rightChild);
isChanged = true;
}
if(i>startIndex && isChanged){
i = (i - 1)/2 - 1;
isChanged = false;
}
}
}
private void swap(int[] list,int i,int j){
int temp = list[i];
list[i] = list[j];
list[j] = temp;
}
}
class MinHeap {
private int[] heap;
public MinHeap(int[] list) {
heap = list;
fixHeap();
}
public int pushTop() {
int top = heap[0];
int tail = heap[heap.length - 1];
if (heap.length > 1) {
int[] newheap = ArrayUtils.subarray(heap, 0, heap.length - 1);
newheap[0] = tail;
heap = newheap;
fixHeap();
}
return top;
}
private void swap(int[] list,int i,int j){
int temp = list[i];
list[i] = list[j];
list[j] = temp;
}
private void fixHeap() {
int leftChild, rightChild;
boolean isChanged = false;
for (int i = 0; i < heap.length; i++) {
leftChild = i * 2 + 1;
rightChild = i * 2 + 2;
if (leftChild <= heap.length - 1 && heap[i] > heap[leftChild]) {
swap(heap,i,leftChild);
isChanged = true;
}
if (rightChild <= heap.length - 1 && heap[i] > heap[rightChild]) {
swap(heap,i,rightChild);
isChanged = true;
}
//如果子节点进行了调整,则要对父节点重新进行调整
if (isChanged && i > 0) {
i = (i - 1) / 2 - 1;
isChanged = false;
}
}
}
public String toString() {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
int count = heap.length;
int grade = (int) Math.ceil(java.lang.StrictMath.pow(count, 1.0 / 2));
String padding = "**";
int index = 0;
for (int i = 1; i <= grade; i++) {
int padNum = (int)Math.pow(2, grade-i+1)-1;
String gradePadding = StringUtils.repeat(padding, padNum);
for (int j = 1; j <= Math.pow(2, i - 1); j++) {
if (index < count) {
sb.append(gradePadding);
String paddingInt = StringUtils.leftPad(Integer.toString(heap[index]), padding.length(), "*");
sb.append(paddingInt);
index++;
sb.append(gradePadding);
sb.append(padding);
}
}
sb.append("\r\n\r\n\r\n");
}
return sb.toString();
}
}
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