堆排序(Heapsort),优先队列可以用于O(N log N)
Posted purejava
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了堆排序(Heapsort),优先队列可以用于O(N log N)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
三、堆排序(Heapsort)
优先队列可以用于O(N log N)
存储空间增加一倍
排序类别 |
排序方法 |
时间复杂度 |
时间复 |
杂度 |
空间复杂度 |
稳定性 |
复杂性 |
|
|
平均情况 |
最坏情况 |
最好情况 |
|
|
|
选择排序 |
堆排序 |
O(nlog2n) |
O(nlog2n) |
O(nlog2n) |
O(1) |
不稳定 |
较复杂 |
堆排序:堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法,堆排序是一种选择排序,它的最坏,最好,平均时间复杂度均为O(nlogn),它也是不稳定排序。首先简单了解下堆结构。
堆:堆是具有以下性质的完全二叉树:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值,称为大顶堆;或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值,称为小顶堆。如下图:
同时,我们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
该数组从逻辑上讲就是一个堆结构,我们用简单的公式来描述一下堆的定义就是:
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]
ok,了解了这些定义。接下来,我们来看看堆排序的基本思想及基本步骤:
堆排序基本思想及步骤
堆排序的基本思想是:将待排序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节点。将其与末尾元素进行交换,此时末尾就为最大值。然后将剩余n-1个元素重新构造成一个堆,这样会得到n个元素的次小值。如此反复执行,便能得到一个有序序列了
步骤一 构造初始堆。将给定无序序列构造成一个大顶堆(一般升序采用大顶堆,降序采用小顶堆)。
1.假设给定无序序列结构如下
2.此时我们从最后一个非叶子结点开始(叶结点自然不用调整,第一个非叶子结点 arr.length/2-1=5/2-1=1,也就是下面的6结点),从左至右,从下至上进行调整。
3.找到第二个非叶节点4,由于[4,9,8]中9元素最大,4和9交换。
这时,交换导致了子根[4,5,6]结构混乱,继续调整,[4,5,6]中6最大,交换4和6。
此时,我们就将一个无需序列构造成了一个大顶堆。
步骤二 将堆顶元素与末尾元素进行交换,使末尾元素最大。然后继续调整堆,再将堆顶元素与末尾元素交换,得到第二大元素。如此反复进行交换、重建、交换。
a.将堆顶元素9和末尾元素4进行交换
b.重新调整结构,使其继续满足堆定义
c.再将堆顶元素8与末尾元素5进行交换,得到第二大元素8.
后续过程,继续进行调整,交换,如此反复进行,最终使得整个序列有序
再简单总结下堆排序的基本思路:
a.将无需序列构建成一个堆,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。
来自 <https://www.cnblogs.com/chengxiao/p/6129630.html>
堆排序源码:
public class Heapsort{ private static int leftChild(int i){//获得左儿子2*i+1 return 2 * i + 1; } private static <AnyType extends Comparable < ? super AnyType >> void percDown (AnyType[] a,int i,int n){ int child; AnyType tmp; for(tmp = a[i];leftChild(i) < n;i = child){//第一趟交换 child = leftChild(i); if(child != n - 1 && a[child].compareTo(a[child + 1]) < 0)//如果有右孩子结点,并且右孩子结点的值大于左孩子结点,则选取右孩子结点 child++; if(tmp.compareTo(a[child]) < 0)//如果父结点的值已经小于孩子结点的值,则将child的值赋值给father a[i] = a[child]; else break; } a[i] = tmp; } private <AnyType> void swapReference(AnyType[] a,int i,int n){ AnyType tmp = a[i];//DeleteMix a[i] = a[n]; a[n] = tmp; } public <AnyType extends Comparable <? super AnyType>> void heapsort(AnyType[] a){ for(int i = a.length / 2 - 1;i >= 0;i--){ percDown(a,i,a.length);//BuildHeap } for(int i = a.length - 1;i > 0;i--){ swapReference(a,0,i); percDown(a,0,i); } } public static <AnyType> void printPart(AnyType[] a,int begin,int end){ for(int i = 0;i < begin;i++){ System.out.print(" "); } for(int i = begin;i <= end;i++){ System.out.print(a[i] + " "); } System.out.println(); } @Test public void testHeapsort(){ Heapsort heap = new Heapsort(); Integer[] a = new Integer[]{81,94,11,96,12,35,17,95,28,58,41,75,15}; System.out.print("排列前: "); heap.printPart(a,0,a.length-1); heap.heapsort(a); System.out.print("排序后: "); heap.printPart(a,0,a.length-1); } }
以上是关于堆排序(Heapsort),优先队列可以用于O(N log N)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章