基本思想:

 

图示: (88,85,83,73,72,60,57,48,42,6)

 

平均时间复杂度:

O(NlogN)由于每次重新恢复堆的时间复杂度为O(logN),共N - 1次重新恢复堆操作,再加上前面建立堆时N / 2次向下调整,每次调整时间复杂度也为O(logN)。二次操作时间相加还是O(N * logN)。

Java代码实现:

public class HeapSortTest {

    public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
int[] arr = new int[] { 10, 3, 2, 5, 6, 1, -2, 3, 14, 12, 3, 8, 55, 44,
-10 };
print(arr);
heapSort(arr);
System.out.println("排序后的数组:");
print(arr);
} private static void print(int[] a) {
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
System.out.print(a[i] + "\t");
}
System.out.println();
} private static void swap(int[] a, int i, int j) {
a[i] = a[i] + a[j];
a[j] = a[i] - a[j];
a[i] = a[i] - a[j];
} private static void heapSort(int[] a) {
for (int i = a.length - 1; i >= 0; i--) {
createMaxHeap(a, i);
swap(a, 0, i);
print(a);
}
} private static void createMaxHeap(int[] a, int lastIndex) {
for (int i = (lastIndex - 1) / 2; i >= 0; i--) {
int k = i;
while ((2 * k + 1) <= lastIndex) {
int biggerIndex = 2 * k + 1;
if (biggerIndex < lastIndex) {
if (a[biggerIndex] < a[biggerIndex + 1]) {
biggerIndex++;
}
}
if (a[k] < a[biggerIndex]) {
swap(a, k, biggerIndex);
k = biggerIndex;
} else {
break;
}
}
}
}
}

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