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Java編程內(nèi)功-數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法「堆排序」

開(kāi)發(fā) 后端 算法
堆排序是利用堆這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)而設(shè)計(jì)的一種排序算法,堆排序是一種選擇排序,它的最好、最壞、平均時(shí)間復(fù)雜度均為O(nlogn),它是不穩(wěn)定排序。

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 堆排序基本介紹

  1. 堆排序是利用堆這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)而設(shè)計(jì)的一種排序算法,堆排序是一種選擇排序,它的最好、最壞、平均時(shí)間復(fù)雜度均為O(nlogn),它是不穩(wěn)定排序。
  2. 堆是具有以下性質(zhì)的完全二叉樹(shù):每個(gè)節(jié)點(diǎn)的值都大于等于其左右子節(jié)點(diǎn)的值,稱(chēng)為大頂堆,注意:沒(méi)有要求最有子節(jié)點(diǎn)值得大小關(guān)系。
  3. 每個(gè)節(jié)點(diǎn)的值都小于等于左右子節(jié)點(diǎn)的值,稱(chēng)為小頂堆。
  4. 大頂堆的特點(diǎn):arr[i ] >= arr[2i+1] && arr[i] >= arr[2i+2], i 對(duì)應(yīng)第幾個(gè)節(jié)點(diǎn),i 從編號(hào)0開(kāi)始。
  5. 小頂堆的特點(diǎn): arr[i ] <= arr[2i+1] && arr[i] <= arr[2i+2], i 對(duì)應(yīng)第幾個(gè)節(jié)點(diǎn),i 從編號(hào)0開(kāi)始。
  6. 一般升序采用大頂堆,降序采用小頂堆。

堆排序基本思想

  1. 將待排序序列構(gòu)造成一個(gè)大頂堆
  2. 此時(shí),整個(gè)序列的最大值就是堆頂?shù)母?jié)點(diǎn)。
  3. 將其與數(shù)組末尾元素進(jìn)行交換,此時(shí)末尾就為最大值。
  4. 然后將剩余 n-1 個(gè)元素重新構(gòu)建成一個(gè)堆,這樣會(huì)得到n個(gè)元素的次小值。如此反復(fù)執(zhí)行,便能得到一個(gè)有序序列。

可以看到在構(gòu)建大頂堆的過(guò)程中,元素的個(gè)數(shù)逐漸減少,最后得到一個(gè)有序序列了

一個(gè)數(shù)組中非葉子節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù) = arr.length / 2 - 1

代碼案例

  1. package com.xie.tree; 
  2.  
  3. public class HeapSort { 
  4.     public static void main(String[] args) { 
  5.         int[] arr = new int[8000000]; 
  6.         for (int i = 0; i < 8000000; i++) { 
  7.             arr[i] = (int) (Math.random() * 800000000); 
  8.         } 
  9.         long start = System.currentTimeMillis(); 
  10.         heapSort(arr); 
  11.         long end = System.currentTimeMillis(); 
  12.         System.out.println("耗時(shí):" + (end - start) + "ms"); 
  13.         /** 
  14.          * 800萬(wàn)數(shù)據(jù) 
  15.          * 堆排序!! 
  16.          * 耗時(shí):2482ms 
  17.          */ 
  18.     } 
  19.  
  20.     public static void heapSort(int[] arr) { 
  21.         int temp = 0; 
  22.         System.out.println("堆排序!!"); 
  23.  
  24.         //1.將無(wú)序序列構(gòu)成一個(gè)堆,根據(jù)升序降序需求選擇大頂堆或小頂堆 
  25.         for (int i = arr.length / 2 - 1; i >= 0; i--) { 
  26.             adjustHeap(arr, i, arr.length); 
  27.         } 
  28.         //2.將堆頂元素與數(shù)組末尾元素交換,將最大元素"沉"到數(shù)組末端 
  29.         //3.重新調(diào)整結(jié)構(gòu),使其滿(mǎn)足堆定義,然后繼續(xù)交換堆頂元素與當(dāng)前末尾元素,反復(fù)執(zhí)行調(diào)整+交換步驟,直到整個(gè)序列有序。 
  30.         for (int j = arr.length - 1; j > 0; j--) { 
  31.             //交換 
  32.             temp = arr[j]; 
  33.             arr[j] = arr[0]; 
  34.             arr[0] = temp
  35.             adjustHeap(arr, 0, j); 
  36.         } 
  37.     } 
  38.  
  39.     /** 
  40.      * 將一個(gè)數(shù)組(二叉樹(shù)),調(diào)整成一個(gè)大頂堆 
  41.      * 功能:完成將以 i 對(duì)應(yīng)的非葉子節(jié)點(diǎn)的樹(shù)調(diào)整成大頂堆 
  42.      * 
  43.      * @param arr    待調(diào)整的數(shù)組 
  44.      * @param i      表示非葉子節(jié)點(diǎn)在數(shù)組的索引 
  45.      * @param length 表示對(duì)多少個(gè)元素進(jìn)行調(diào)整,length在逐漸減少 
  46.      */ 
  47.     public static void adjustHeap(int[] arr, int i, int length) { 
  48.         //先取出當(dāng)前元素的值,保存在臨時(shí)變量 
  49.         int temp = arr[i]; 
  50.         //k = 2 * i + 1  是i節(jié)點(diǎn)的左子節(jié)點(diǎn) 
  51.         for (int k = 2 * i + 1; k < length; k = k * 2 + 1) { 
  52.             //當(dāng)左子節(jié)點(diǎn)值小于右子節(jié)點(diǎn)值 
  53.             if (k + 1 < length && arr[k] < arr[k + 1]) { 
  54.                 k++;//k指向右子節(jié)點(diǎn) 
  55.             } 
  56.  
  57.             //如果子節(jié)點(diǎn)值大于父節(jié)點(diǎn)值 
  58.             if (arr[k] > temp) { 
  59.                 //把較大的值賦給當(dāng)前節(jié)點(diǎn) 
  60.                 arr[i] = arr[k]; 
  61.                 //!!! i指向k 繼續(xù)循環(huán)比較 
  62.                 i = k; 
  63.             } else { 
  64.                 break; 
  65.             } 
  66.         } 
  67.  
  68.         //當(dāng)for循環(huán)結(jié)束后,我們已經(jīng)將以 i 為父節(jié)點(diǎn)的樹(shù)的最大值,放在了最頂。 
  69.  
  70.         //將temp值放到調(diào)整后的位置 
  71.         arr[i] = temp
  72.     } 

 【編輯推薦】

 

責(zé)任編輯:姜華 來(lái)源: 今日頭條
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