堆排序结合了插入排序和归并排序的有点:它空间复杂度是O(1), 时间复杂度是O(nlgn).
要讲堆排序,先讲数据结构“堆”
堆:
堆是用数组来存放一个完全二叉树的数据结构。假设数组名是A,树的根节点存放在A[1]。它的左孩子存放在A[2],右孩子存放在A[3]
即:对于某个下标位i的节点,它的左孩子是A[2i], 右孩子是A[2i+1]. 父节点是A[i/2]
PARENT(i)
return ?i/2?
LEFT(i)
return 2i
RIGHT(i)
return 2i + 1
这个结论很简单也很好记忆,只是有一个小问题:算法导论的数组下标是从1开始的。而现实中大部分流行语言的数组下标却是从0开始的。这里有一个小技巧是将A[0]元素保留不使用,就可以规避掉这个问题。
不过在C++的标准库STL,或者是Golang的container/heap/heap.go里,并没有使用这个小技巧。
公式调整为
PARENT(i)
return ?(i-1)/2?
LEFT(i)
return 2i + 1
RIGHT(i)
return 2i + 2
不建议记这个公式,会造成混乱。只需要知道有这么一回事就行。
堆有两个应用:
- 堆排序时使用的是最大堆。
- 优先级队列使用的是最小堆。
堆的基本函数有:
max_heapify。它是保持最大堆性质的关键函数。运行时间是o(lgn);
build_max_heap 以线性时间运行,可以在无序的输入数组基础上构建出最大堆
heapsort 运行时间是O(nlgn), 可以对一个数组进行原地排序。
max_heap_insert, heap_extract_max, heap_increase_key和heap_maximum运行时间为O(lgn),可以让堆结构作为优先队列使用。
书上递归版本的max_heapify
#define PARENT(i) ((i)/2) #define LEFT(i) (2*(i)) #define RIGHT(i) (2*(i)+1) void max_heapify(int* A, int heap_size, int i) { int l = LEFT(i); int r = RIGHT(i); int largest = 0; if ((l < heap_size) && (A[l] > A[i])) { largest = l; }else { largest = i; } if ((r < heap_size) && A[r] > (A[largest])) { largest = r; } if (largest != i) { int temp = A[i]; A[i] = A[largest]; A[largest] = temp; max_heapify(A,heap_size,largest); } }
在算法的每一步里,从元素A[i], A[LEFT(i)], A[RIGHT(i)]中找出最大的。并将其下标存放在largest中。如果A[i]是最大的,则以为跟的子树已经是最大堆,程序结束。
否则i的某个子节点中有最大元素,则交换 A[i]和A[largest],从而使i及其子女满足堆性质。下标largest的节点在交换后的值是A[i],以该节点为根的字数又有可能违反最大堆性质,因此要对子树递归调用max_heapify。递归调用的次数是树的高度。而完全二叉树的高度是lgn, 所以该算法的时间复杂度是O(lgn)
void build_max_heap(int *A, int heap_size) { int i; for (i = heap_size / 2; i >0; i ++) { max_heapify(A, heap_size, i); } }
为了证明算法是正确的,我们用循环不变式来分析一下: 循环中不变的量是每一次迭代开始时,节点i+1, i+2,...,n都是一个最大堆的根。
- 初始化:在第一轮循环迭代之前,i=(n/2)。 节点(n/2)+1, (n/2) + 2...,n都是叶节点,也是平凡最大堆的根。
- 保持:节点i的子节点的编号均比i大。于是根据循环不变式这些子节点都是最大堆的根。着也是调用函数max_heapify以是节点i成为最大堆的根的前提条件。此外,max_heapify的调用保持了节点i+1,i+2,。。。。。n成为最大堆的根的性质。在循环中递减,记为下一次迭代重新建立了循环不变式。
- 终止:过程终止时,i=0根据循环不变式,我们知道节点1,2,...n中,每个都是最大堆的根,节点1就是一个最大堆的根。