什么是堆排序介绍
堆排序(英语:Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。
堆排序堆的操作
在堆的数据结构中,堆中的最大值总是位于根节点(在优先队列中使用堆的话堆中的最小值位于根节点)。堆中定义以下几种操作:
最大堆调整(Max Heapify):将堆的末端子节点作调整,使得子节点永远小于父节点
创建最大堆(Build Max Heap):将堆中的所有数据重新排序
堆排序(HeapSort):移除位在第一个数据的根节点,并做最大堆调整的递归运算
堆排序实现示例
堆排序C语言
#include #include void swap(int* a, int* b){ int temp = *b; *b = *a; *a = temp;}void max_heapify(int arr, int start, int end) { //建立父节点指标和子节点指标 int dad = start; int son = dad * 2 + 1; while (son <= end) //若子节点指标在范围内才做比较 { if (son + 1 <= end && arr arr) //如果父节点大於子节点代表调整完毕,直接跳出函数 return; else //否则交换父子内容再继续子节点和孙节点比较 { swap(&arr, &arr); dad = son; son = dad * 2 + 1; } }}void heap_sort(int arr, int len) { int i; //初始化,i从最後一个父节点开始调整 for (i = len / 2 - 1; i >= 0; i--) max_heapify(arr, i, len - 1); //先将第一个元素和已排好元素前一位做交换,再重新调整,直到排序完毕 for (i = len - 1; i > 0; i--) { swap(&arr, &arr); max_heapify(arr, 0, i - 1); }}int main() { int arr = { 3, 5, 3, 0, 8, 6, 1, 5, 8, 6, 2, 4, 9, 4, 7, 0, 1, 8, 9, 7, 3, 1, 2, 5, 9, 7, 4, 0, 2, 6 }; int len = (int) sizeof(arr) / sizeof(*arr); heap_sort(arr, len); int i; for (i = 0; i < len; i++) printf(\"%d \", arr); printf(\"n\"); return 0;}
堆排序C++
#include #include using namespace std; void max_heapify(int arr, int start, int end) { //建立父节点指标和子节点指标 int dad = start; int son = dad * 2 + 1; while (son <= end) //若子节点指标在范围内才做比较 {if (son + 1 <= end && arr arr) //如果父节点大於子节点代表调整完毕,直接跳出函数return; else //否则交换父子内容再继续子节点和孙节点比较 {swap(arr, arr);dad = son;son = dad * 2 + 1; } }} void heap_sort(int arr, int len) { //初始化,i从最後一个父节点开始调整 for (int i = len / 2 - 1; i >= 0; i--) max_heapify(arr, i, len - 1); //先将第一个元素和已经排好的元素前一位做交换,再从新调整(刚调整的元素之前的元素),直到排序完毕 for (int i = len - 1; i > 0; i--){ swap(arr, arr); max_heapify(arr, 0, i - 1); }}int main() { int arr = { 3, 5, 3, 0, 8, 6, 1, 5, 8, 6, 2, 4, 9, 4, 7, 0, 1, 8, 9, 7, 3, 1, 2, 5, 9, 7, 4, 0, 2, 6 }; int len = (int) sizeof(arr) / sizeof(*arr); heap_sort(arr, len); for (int i = 0; i < len; i++) cout << arr << \' \'; cout << endl; system(\"pause\");}
堆排序Java语言
public static int heapSort(int array) { //这里元素的索引是从0开始的,所以最后一个非叶子结点array.length/2 - 1 for (int i = array.length / 2 - 1; i >= 0; i--) { adjustHeap(array, i, array.length); //调整堆 } // 上述逻辑,建堆结束 // 下面,开始排序逻辑 for (int j = array.length - 1; j > 0; j--) { // 元素交换,作用是去掉大顶堆 // 把大顶堆的根元素,放到数组的最后;换句话说,就是每一次的堆调整之后,都会有一个元素到达自己的最终位置 swap(array, 0, j); // 元素交换之后,毫无疑问,最后一个元素无需再考虑排序问题了。 // 接下来我们需要排序的,就是已经去掉了部分元素的堆了,这也是为什么此方法放在循环里的原因 // 而这里,实质上是自上而下,自左向右进行调整的 adjustHeap(array, 0, j); } return array; } public static void adjustHeap(int array, int i, int length) { // 先把当前元素取出来,因为当前元素可能要一直移动 int temp = array; for (int k = 2 * i + 1; k < length; k = 2 * k + 1) { //2*i+1为左子树i的左子树(因为i是从0开始的),2*k+1为k的左子树 // 让k先指向子节点中最大的节点 if (k + 1 < length && array temp) { swap(array, i, k); // 如果子节点更换了,那么,以子节点为根的子树会受到影响,所以,循环对子节点所在的树继续进行判断 i = k; } else { //不用交换,直接终止循环 break; } } } public static void swap(int arr, int a, int b) { int temp = arr; arr = arr; arr = temp; }
堆排序Python语言
def big_endian(arr,start,end): root=start child=root*2+1 #左孩子 while child<=end: #孩子比最后一个节点还大,也就意味着最后一个叶子节点了,就得跳出去一次循环,已经调整完毕 if child+1<=end and arr<arr: #为了始终让其跟子元素的较大值比较,如果右边大就左换右,左边大的话就默认 child+=1 if arr<arr: #父节点小于子节点直接交换位置,同时坐标也得换,这样下次循环可以准确判断:是否为最底层, #是不是调整完毕 arr,arr=arr,arr root=child child=root*2+1 else: break def heap_sort(arr): #无序区大根堆排序 first=len(arr)//2 - 1 for start in range(first,-1,-1): #从下到上,从左到右对每个节点进行调整,循环得到非叶子节点 big_endian(arr,start,len(arr)-1) #去调整所有的节点 for end in range(len(arr)-1,0,-1): arr,arr=arr,arr #顶部尾部互换位置 big_endian(arr,0,end-1) #重新调整子节点的顺序,从顶开始调整 return arr def main(): l= print(heap_sort(l))if __name__==\"__main__\": main()
堆排序PHP语言
function hsort(array &$arr, $len){ $idx = $len - 1; //创建堆操作,并使得堆有序 for($k=floor($len/2); $k>=0; $k--){ sink($arr, $k, $idx); }//排序操作 while($idx>0){ //获取最大值操作 list($arr, $arr) = , $arr]; $idx--; //堆调整下沉 sink($arr, 0, $idx);}}//堆调整下沉,小数字下沉function sink(array &$arr, $low, $high){ //从$low开始找子节点 while($low*2+1<=$high){ //获取low的直接左子节点 $j = $low*2+1; //判断$low位置节点子节点中的较大子节点 if($j<$high && $arr$arr){break; } //交换low节点和子节点的值 list($arr, $arr) = , $arr]; //继续排查下沉后子节点是否需要进行下沉操作 $low = $j; }}$a = ;hsort($a, count($a));print_r($a);