具體把握堆排序(JAVA)
前言
??堆排序是一種動(dòng)態(tài)排序舷丹,它基于堆這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。堆的實(shí)質(zhì)是一棵二叉樹县忌,只不過使用的是連續(xù)存儲(chǔ)掂榔。堆分為小根堆和大根堆继效。小根堆的特點(diǎn)是根結(jié)點(diǎn)最小,其每一個(gè)子堆也滿足這個(gè)特點(diǎn)装获。相反瑞信,大根堆的特點(diǎn)是根結(jié)點(diǎn)最大,且其每一個(gè)子堆也滿足這一個(gè)特點(diǎn)穴豫。
算法
??堆排序的實(shí)質(zhì)是堆頂元素出堆凡简,而后再維護(hù)堆的特點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整,繼續(xù)出堆直至堆為空精肃,排序完成秤涩。可按如下步驟進(jìn)行:
??1. 初始建堆司抱。根據(jù)序列構(gòu)造完全二叉樹筐眷,并進(jìn)行調(diào)整,以滿足堆的特點(diǎn)习柠,由于是升序排序匀谣,所以建立小根堆。因?yàn)槊恳粋€(gè)子堆也必須滿足小根堆的特點(diǎn)资溃,所以需要對(duì)結(jié)點(diǎn)自底向上進(jìn)行調(diào)整武翎。葉子結(jié)點(diǎn)顯然已滿足,所以直接從最后一個(gè)葉子結(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)開始調(diào)整溶锭,也就是從序號(hào)為n/2的位置開始調(diào)整到根結(jié)點(diǎn)位置(位置為1)結(jié)束宝恶。
??對(duì)于每一個(gè)子堆的調(diào)整,其實(shí)質(zhì)是可能存在孩子結(jié)點(diǎn)小于根結(jié)點(diǎn)趴捅,因而需要作向下調(diào)整垫毙。調(diào)整的方法是先保存根結(jié)點(diǎn),再取其孩子結(jié)點(diǎn)(如果存在兩個(gè)孩子結(jié)點(diǎn)則取其最小的一個(gè))驻售,若這個(gè)結(jié)點(diǎn)值大于根結(jié)點(diǎn)值露久,則沒有調(diào)整的必要,調(diào)整結(jié)束欺栗。否則毫痕,將這個(gè)結(jié)點(diǎn)值賦值給根結(jié)點(diǎn),位置也賦值給根結(jié)點(diǎn)的位置迟几,繼續(xù)向下一層的孩子結(jié)點(diǎn)進(jìn)行比較消请,直到調(diào)整到葉結(jié)點(diǎn)或者已經(jīng)滿足特性。
??2. 堆頂元素出堆类腮。出堆的過程是將堆頂元素和堆底元素交換臊泰,并且堆長(zhǎng)度減1。由于交換后蚜枢,堆特性可能已經(jīng)被破壞缸逃,因此需要從新調(diào)整根結(jié)點(diǎn)的位置针饥,重新向下調(diào)整。出堆操作不斷進(jìn)行下去需频,直至堆為空丁眼,排序結(jié)束。輸出出堆的元素昭殉,即為升序序列苞七。
例子
仍然以序列4,3,1,2,5為例:
1.初始建堆,堆長(zhǎng)為5
??初始二叉樹為:
??結(jié)點(diǎn)3向下調(diào)整挪丢。由于下層孩子結(jié)點(diǎn)2小于3蹂风,故2和3交換:
調(diào)整后序號(hào)2為根結(jié)點(diǎn)的子堆已滿足小根堆特點(diǎn)。
??結(jié)點(diǎn)4向下調(diào)整乾蓬。由于下層孩子結(jié)點(diǎn)惠啄,最小的是結(jié)點(diǎn)1,則將1和4交換:
可見此時(shí)已完全滿足小根堆特點(diǎn)巢块。
-
堆頂元素出堆礁阁。
??首先輸出1,且將堆頂堆底交換族奢,即1和5交換。堆長(zhǎng)為4:
結(jié)點(diǎn)5向下調(diào)整后變?yōu)椋?div id="mn775bd" class="image-package">
5向下調(diào)整
??再輸出2丹鸿,將2和5交換越走,堆長(zhǎng)為3。再將結(jié)點(diǎn)5向下調(diào)整后為:
??再輸出3靠欢,將3和5交換廊敌,堆長(zhǎng)為2。再將結(jié)點(diǎn)5向下調(diào)整后為:
??再輸出4门怪,將4和5交換骡澈,堆長(zhǎng)為1。無須調(diào)整:
??再輸出5掷空,堆長(zhǎng)為0肋殴,堆為空,排序結(jié)束:
??排序后序列為1,2,3,4,5坦弟。排序成功护锤。
Codes
package com.fairy.InnerSort;
import java.util.Scanner;
/**
* 定義堆數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
* @author Fairy2016
*
*/
class Heap {
int data[];//元素
int length;//堆長(zhǎng)
int max = 100;//堆空間大小,如不夠每次再加
//初始建堆
void InitBuildHeap(int a[], int n) {
int i;
data = new int[n+1];
length = n;
for(i = 1; i <= n; i++) {
data[i] = a[i];
}
//從最后一個(gè)結(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)開始調(diào)整
for(i = n/2; i > 0; i--) {
AdjustDown(i);
}
}
//向下調(diào)整酿傍,以保持堆的特性以及子堆的特性
void AdjustDown(int k) {
data[0] = data[k];
for(int i = 2*k; i <= length; i*=2) {
if(i < length && data[i] > data[i+1])
i++;//由于一個(gè)結(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)可能有兩個(gè)烙懦,還需比較大小
if(data[0] < data[i]) {
break;//如果其子節(jié)點(diǎn)都比它大,那么無須調(diào)整
} else {
data[k] = data[i];
k = i;//向上賦值赤炒,更新結(jié)點(diǎn)位置
}
}
data[k] = data[0];//賦值到調(diào)整后確定的位置
}
//向上調(diào)整氯析,用于新入堆元素后保持堆的特性
void AdjustUp(int k) {
data[0] = data[k];
for(int i = k/2; i > 0; i /= 2) {
if(data[0] > data[i]) {
break;//如果父結(jié)點(diǎn)都比它小亏较,那么無須調(diào)整
} else {
data[k] = data[i];
k = i;//向下賦值,更新結(jié)點(diǎn)位置
}
}
data[k] = data[0];
}
//元素出堆
int PopupHeap() {
int e = data[1];
//交換堆頂和堆底元素
data[1] = data[length];
data[length] = e;
//堆長(zhǎng)度減1
length--;
//需要調(diào)整以滿足堆特性
AdjustDown(1);
return e;
}
//判斷堆是否已空
boolean IsEmpty() {
if(length >= 1) {
return false;
}
return true;
}
//元素入堆
void PushHeap(int e) {
//如果空間不夠掩缓,需從新分配
if(length == data.length-1) {
int capa = max;
while(capa <= length+1) {
capa += max;
}
int help[] = new int[length];
for(int i = 1; i <= length; i++) {
help[i-1] = data[i];
}
data = new int[capa];
for(int i = 1; i <= length; i++) {
data[i] = help[i-1];
}
data[++length] = e;//新元素加入到堆底
} else {
data[++length] = e;//新元素加入到堆底
}
AdjustUp(length);
}
}
/**
* 堆排序
* @author Fairy2016
*
*/
public class HeapSort {
public static void sort(int a[], int n) {
Heap heap = new Heap();
heap.InitBuildHeap(a, n);
while(!heap.IsEmpty()) {
System.out.print(heap.PopupHeap()+" ");
}
}
public static void main(String args[]) {
int n;
int a[];
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
while(scanner.hasNext()) {
n = scanner.nextInt();
if(n > 0) {
a = new int[n+1];
for(int i=1; i <= n; i++) {
a[i] = scanner.nextInt();
}
sort(a, n);
}
}
scanner.close();
}
}
后記
??堆排序的時(shí)間復(fù)雜度由出堆操作和調(diào)整維護(hù)堆特性操作嵌套決定宴杀,出堆操作o(n),調(diào)整操作o(log2(n))拾因。所以時(shí)間復(fù)雜度為o(n*log2(n))旺罢。時(shí)間復(fù)雜度還算可以,但由于其用到了堆這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)绢记,空間復(fù)雜度為o(n)扁达,相對(duì)來說不如快速排序。
??堆的應(yīng)用遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止堆排序蠢熄,而是作為一種重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(優(yōu)先隊(duì)列)應(yīng)用在實(shí)際開發(fā)中跪解。本文雖然是簡(jiǎn)單的堆排序,但代碼中對(duì)于堆這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)還是進(jìn)行了封裝签孔,包括其插入元素操作叉讥。其實(shí)無論是入堆還是出堆,元素操作之后還是要維護(hù)堆的特性不變饥追,即大根堆仍然是大根堆图仓,小根堆仍然是小根堆。更多關(guān)于堆的相關(guān)應(yīng)用但绕,在后面的貪心算法和分支限界算法文章會(huì)繼續(xù)提到救崔。
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