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Java編程內(nèi)功-數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法「堆排序」

2021-03-23 23:22Java精髓 Java教程

堆排序是利用堆這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)而設(shè)計(jì)的一種排序算法,堆排序是一種選擇排序,它的最好、最壞、平均時(shí)間復(fù)雜度均為O(nlogn),它是不穩(wěn)定排序。

Java編程內(nèi)功-數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法「堆排序」

 堆排序基本介紹

  1. 堆排序是利用堆這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)而設(shè)計(jì)的一種排序算法,堆排序是一種選擇排序,它的最好、最壞、平均時(shí)間復(fù)雜度均為O(nlogn),它是不穩(wěn)定排序。
  2. 堆是具有以下性質(zhì)的完全二叉樹(shù):每個(gè)節(jié)點(diǎn)的值都大于等于其左右子節(jié)點(diǎn)的值,稱為大頂堆,注意:沒(méi)有要求最有子節(jié)點(diǎn)值得大小關(guān)系。
  3. 每個(gè)節(jié)點(diǎn)的值都小于等于左右子節(jié)點(diǎn)的值,稱為小頂堆。
  4. 大頂堆的特點(diǎn):arr[i ] >= arr[2i+1] && arr[i] >= arr[2i+2], i 對(duì)應(yīng)第幾個(gè)節(jié)點(diǎn),i 從編號(hào)0開(kāi)始。
  5. 小頂堆的特點(diǎn): arr[i ] <= arr[2i+1] && arr[i] <= arr[2i+2], i 對(duì)應(yīng)第幾個(gè)節(jié)點(diǎn),i 從編號(hào)0開(kāi)始。
  6. 一般升序采用大頂堆,降序采用小頂堆。

堆排序基本思想

  1. 將待排序序列構(gòu)造成一個(gè)大頂堆
  2. 此時(shí),整個(gè)序列的最大值就是堆頂?shù)母?jié)點(diǎn)。
  3. 將其與數(shù)組末尾元素進(jìn)行交換,此時(shí)末尾就為最大值。
  4. 然后將剩余 n-1 個(gè)元素重新構(gòu)建成一個(gè)堆,這樣會(huì)得到n個(gè)元素的次小值。如此反復(fù)執(zhí)行,便能得到一個(gè)有序序列。

可以看到在構(gòu)建大頂堆的過(guò)程中,元素的個(gè)數(shù)逐漸減少,最后得到一個(gè)有序序列了

一個(gè)數(shù)組中非葉子節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù) = arr.length / 2 - 1

代碼案例

package com.xie.tree; 

 

public class HeapSort { 

    public static void main(String[] args) { 

        int[] arr = new int[8000000]; 

        for (int i = 0; i < 8000000; i++) { 

            arr[i] = (int) (Math.random() * 800000000); 

        } 

        long start = System.currentTimeMillis(); 

        heapSort(arr); 

        long end = System.currentTimeMillis(); 

        System.out.println("耗時(shí):" + (end - start) + "ms"); 

        /** 

         * 800萬(wàn)數(shù)據(jù) 

         * 堆排序!! 

         * 耗時(shí):2482ms 

         */ 

    } 

 

    public static void heapSort(int[] arr) { 

        int temp = 0; 

        System.out.println("堆排序!!"); 

 

        //1.將無(wú)序序列構(gòu)成一個(gè)堆,根據(jù)升序降序需求選擇大頂堆或小頂堆 

        for (int i = arr.length / 2 - 1; i >= 0; i--) { 

            adjustHeap(arr, i, arr.length); 

        } 

        //2.將堆頂元素與數(shù)組末尾元素交換,將最大元素"沉"到數(shù)組末端 

        //3.重新調(diào)整結(jié)構(gòu),使其滿足堆定義,然后繼續(xù)交換堆頂元素與當(dāng)前末尾元素,反復(fù)執(zhí)行調(diào)整+交換步驟,直到整個(gè)序列有序。 

        for (int j = arr.length - 1; j > 0; j--) { 

            //交換 

            temp = arr[j]; 

            arr[j] = arr[0]; 

            arr[0] = temp

            adjustHeap(arr, 0, j); 

        } 

    } 

 

    /** 

     * 將一個(gè)數(shù)組(二叉樹(shù)),調(diào)整成一個(gè)大頂堆 

     * 功能:完成將以 i 對(duì)應(yīng)的非葉子節(jié)點(diǎn)的樹(shù)調(diào)整成大頂堆 

     * 

     * @param arr    待調(diào)整的數(shù)組 

     * @param i      表示非葉子節(jié)點(diǎn)在數(shù)組的索引 

     * @param length 表示對(duì)多少個(gè)元素進(jìn)行調(diào)整,length在逐漸減少 

     */ 

    public static void adjustHeap(int[] arr, int i, int length) { 

        //先取出當(dāng)前元素的值,保存在臨時(shí)變量 

        int temp = arr[i]; 

        //k = 2 * i + 1  是i節(jié)點(diǎn)的左子節(jié)點(diǎn) 

        for (int k = 2 * i + 1; k < length; k = k * 2 + 1) { 

            //當(dāng)左子節(jié)點(diǎn)值小于右子節(jié)點(diǎn)值 

            if (k + 1 < length && arr[k] < arr[k + 1]) { 

                k++;//k指向右子節(jié)點(diǎn) 

            } 

 

            //如果子節(jié)點(diǎn)值大于父節(jié)點(diǎn)值 

            if (arr[k] > temp) { 

                //把較大的值賦給當(dāng)前節(jié)點(diǎn) 

                arr[i] = arr[k]; 

                //!!! i指向k 繼續(xù)循環(huán)比較 

                i = k; 

            } else { 

                break; 

            } 

        } 

 

        //當(dāng)for循環(huán)結(jié)束后,我們已經(jīng)將以 i 為父節(jié)點(diǎn)的樹(shù)的最大值,放在了最頂。 

 

        //將temp值放到調(diào)整后的位置 

        arr[i] = temp

    } 

原文地址:https://www.toutiao.com/i6935055440891986470/

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