Carson带你学数据结构:堆排序,内存占用最少的排序算法

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Carson带你学数据结构:堆排序,内存占用最少的排序算法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。


目录


1. 基础知识

堆的定义 = 具有下列性质的完全二叉树:


2. 简介

利用堆(大 / 小顶堆) 进行排序 的方法

  1. 充分利用了完全二叉树深度 = [log2n] + 1的特性
  2. 是 简单选择排序 的优化 & 改进

3. 算法原理


4. 算法示意图

初始状态 & 算法目标

具体算法


5. 算法实现

  • 具体请看注释
public class HeapSort 


    /**
     * 执行 堆排序 算法
     */
    public static void main(String[] args) 

        // 定义待排序数列
        int[] src = new int[] 50, 10, 90, 30, 70, 40, 80, 60, 20 ;

        // 输出结果
        heapSort(src);

    
    

    /**
     * 堆排序算法
     */
    private static void heapSort(int[] arr) 
        // 步骤1:将待排序的序列构建成一个大顶堆
        for (int i = arr.length / 2; i >= 0; i--)
            // i = i / 2 :求出非终端结点(即,具备孩子的结点)
            // 逐渐递减: i = 4-3-2-1
            heapAdjust(arr, i, arr.length);
        

        
        for (int i = arr.length - 1; i > 0; i--) 
            // 步骤2:交换 根节点 与 末尾元素
            swap(arr, 0, i);
            // 步骤3:将序列剩余的(n-1)个记录重新构造成大顶堆
            heapAdjust(arr, 0, i);
            
            // 循环步骤2 、3,直到整个序列有序
        

        // 输出排序后的序列
        for(int a =0;a<arr.length;a++)
            System.out.println(arr[a]);

    

    /**
     * 构建堆的过程
     * 参数说明:
     * @param arr = 需排序的数组
     * @param i = 需要构建堆的根节点的序号
     * @param n = 数组的长度
     */
    private static void heapAdjust(int[] arr, int i, int n) 
        int child;
        int father;
        for (father = arr[i]; leftChild(i) < n; i = child) 
            child = leftChild(i);

            // 若左子树<右子树,则比较右子树和父节点
            if (child != n - 1 && arr[child] < arr[child + 1]) 
                child++; // 序号增1,指向右子树
            

            // 若父节点<孩子结点,则需要交换
            if (father < arr[child]) 
                arr[i] = arr[child];
             else 

                // 大顶堆结构未被破坏,不需要调整
                break;
            
        
        arr[i] = father;
    

    // 获取左孩子结点 位置
    private static int leftChild(int i) 
        return 2 * i + 1;
    


    // 交换元素位置
    private static void swap(int[] arr, int index1, int index2) 
        int tmp = arr[index1];
        arr[index1] = arr[index2];
        arr[index2] = tmp;
    




  • 测试结果
10
20
30
40
50
60
70
80
90

Demo地址:Carson_Ho的Github地址:堆排序


6. 性能分析

以下将分析算法的性能:时间复杂度、空间复杂度、稳定性


7. 应用场景

不适合待排序序列个数较少的情况

原因 = 初始构建堆的比较次数较多


8. 总结


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