用分解的方式学算法006——堆排序

Posted 2020-11-07 AsenYang

堆排序是使用二叉堆实现的优先队列来进行排序的。

先介绍几个概念：

第一个是优先队列，优先队列是一种数据结构，它支持两种操作：删除最大元素和插入元素。

第二个是二叉堆，二叉堆是一种数据结构，它能够很好的实现优先队列的基本操作。它使用一个数组来保存数据，在这个数组中，每个元素都要保证大于等于另两个特定位置的元素。相应的，这些位置的元素又至少要小于等于数组中的另两个元素，以此类推。

如果将所有元素画成一棵二叉树，将每个较大元素和两个较小元素用边连接就可以看出这种结构。

一般使用完全二叉树来表示。

下面就进入正题，给出完整代码：

package asen.yang;

public class heapSort {

    public static void main(String[] args) {
        // TODO Auto-generated method stub

        //数组的第一个元素（索引0位置）不使用，因此赋值为MIN_VALUE。
        int[] a = { Integer.MIN_VALUE, 5, 1, 4, 8, 3, 9, 0, 2, 7, 6 };
        sort(a);//进行排序
        //打印输出，从下标1开始打印
        for (int i = 1; i < a.length; i++) {
            System.out.print(a[i] + " ");
        }
    }

    //比较数组中两个索引的元素的大小，如果i<j返回true，否则返回false
    private static boolean less(int[] pq, int i, int j) {
        return pq[i] < pq[j];
    }

    //交换数组中两个索引的元素的值
    private static void exch(int[] pq, int i, int j) {
        int t = pq[i];
        pq[i] = pq[j];
        pq[j] = t;
    }

    //上浮操作
    private static void swim(int[] pq, int k) {
        while (k > 1 && less(pq, k / 2, k)) {
            exch(pq, k / 2, k);
            k = k / 2;
        }
    }

    //下沉操作
    private static void sink(int[] pq, int k, int N) {
        while (2 * k <= N) {
            //k的两个子结点是2k和2k+1，
            int j = 2 * k;
            if (j < N && less(pq, j, j + 1)) {
                //这里判断2k与2k+1的大小，选择其中较大的元素
                j++;
            }
            //如果k（父）节点大于等于j（子）结点，则说明已经调整为有序的状态
            if (!less(pq, k, j)) {
                break;
            }
            
            //否则交换k（父）结点和j（子）结点，使之有序
            exch(pq, k, j);
            //交换完毕，另j（子）结点成为新的比较对象
            k = j;
        }
    }

    public static void sort(int[] a) {
        //数组可用长度为实际长度-1
        int N = a.length - 1;
        
        //构建堆
        for (int k = N / 2; k >= 1; k--) {
            sink(a, k, N);
        }
        
        //堆排序
        while (N > 1) {
            exch(a, 1, N--);
            sink(a, 1, N);
        }
    }
}

 

其中关键的是sink方法，这个方法的作用是在堆有序的状态下，因为某个结点变得比它的两个子结点或是其中之一更小了而打破了，可以通过将它和它的两个子结点中的较大者交换来恢复堆有序。

交换可能会在子结点处继续打破堆的有序状态，因此需要不断用相同的方式将其恢复，将结点向下移动直到它的子结点都比它小或是达到了堆的底部。

最后的sort方法实现了排序的整体流程。

这里是从右至左用sink函数构造子堆。开始时只需要扫描数组中的一半元素，因为可以跳过大小为1的子堆。最后在位置1上调用sink方法，扫描结束。

接下来的while循环将最大的元素a[1]和a[N]交换并修复了堆，如此重复直到堆变空。

最后打印的结果为：

与预期是一致的。