堆排序算法的講解及Java版實(shí)現(xiàn)
堆是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的一種重要結(jié)構(gòu),了解了“堆”的概念和操作,可以快速掌握堆排序。
堆的概念
堆是一種特殊的完全二叉樹(shù)(complete binary tree)。如果一棵完全二叉樹(shù)的所有節(jié)點(diǎn)的值都不小于其子節(jié)點(diǎn),稱之為大根堆(或大頂堆);所有節(jié)點(diǎn)的值都不大于其子節(jié)點(diǎn),稱之為小根堆(或小頂堆)。
在數(shù)組(在0號(hào)下標(biāo)存儲(chǔ)根節(jié)點(diǎn))中,容易得到下面的式子(這兩個(gè)式子很重要):
1.下標(biāo)為i的節(jié)點(diǎn),父節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)為(i-1)/2;
2.下標(biāo)為i的節(jié)點(diǎn),左子節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)為2*i+1,右子節(jié)點(diǎn)為2*i+2。
堆的建立和維護(hù)
堆可以支持多種操作,但現(xiàn)在我們關(guān)心的只有兩個(gè)問(wèn)題:
1.給定一個(gè)無(wú)序數(shù)組,如何建立為堆?
2.刪除堆頂元素后,如何調(diào)整數(shù)組成為新堆?
先看第二個(gè)問(wèn)題。假定我們已經(jīng)有一個(gè)現(xiàn)成的大根堆。現(xiàn)在我們刪除了根元素,但并沒(méi)有移動(dòng)別的元素。想想發(fā)生了什么:根元素空了,但其它元素還保持著堆的性質(zhì)。我們可以把最后一個(gè)元素(代號(hào)A)移動(dòng)到根元素的位置。如果不是特殊情況,則堆的性質(zhì)被破壞。但這僅僅是由于A小于其某個(gè)子元素。于是,我們可以把A和這個(gè)子元素調(diào)換位置。如果A大于其所有子元素,則堆調(diào)整好了;否則,重復(fù)上述過(guò)程,A元素在樹(shù)形結(jié)構(gòu)中不斷“下沉”,直到合適的位置,數(shù)組重新恢復(fù)堆的性質(zhì)。上述過(guò)程一般稱為“篩選”,方向顯然是自上而下。
刪除一個(gè)元素是如此,插入一個(gè)新元素也是如此。不同的是,我們把新元素放在末尾,然后和其父節(jié)點(diǎn)做比較,即自下而上篩選。
那么,第一個(gè)問(wèn)題怎么解決呢?
我看過(guò)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的書(shū)很多都是從第一個(gè)非葉子結(jié)點(diǎn)向下篩選,直到根元素篩選完畢。這個(gè)方法叫“篩選法”,需要循環(huán)篩選n/2個(gè)元素。
但我們還可以借鑒“無(wú)中生有”的思路。我們可以視第一個(gè)元素為一個(gè)堆,然后不斷向其中添加新元素。這個(gè)方法叫做“插入法”,需要循環(huán)插入(n-1)個(gè)元素。
由于篩選法和插入法的方式不同,所以,相同的數(shù)據(jù),它們建立的堆一般不同。
大致了解堆之后,堆排序就是水到渠成的事情了。
算法概述/思路
我們需要一個(gè)升序的序列,怎么辦呢?我們可以建立一個(gè)最小堆,然后每次輸出根元素。但是,這個(gè)方法需要額外的空間(否則將造成大量的元素移動(dòng),其復(fù)雜度會(huì)飆升到O(n^2))。如果我們需要就地排序(即不允許有O(n)空間復(fù)雜度),怎么辦?
有辦法。我們可以建立最大堆,然后我們倒著輸出,在最后一個(gè)位置輸出最大值,次末位置輸出次大值……由于每次輸出的最大元素會(huì)騰出第一個(gè)空間,因此,我們恰好可以放置這樣的元素而不需要額外空間。很漂亮的想法,是不是?
public class HeapSort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = { 50, 10, 90, 30, 70, 40, 80, 60, 20 };
System.out.println("排序之前:");
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
System.out.print(arr[i] + " ");
}
// 堆排序
heapSort(arr);
System.out.println();
System.out.println("排序之后:");
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
System.out.print(arr[i] + " ");
}
}
/**
* 堆排序
*/
private static void heapSort(int[] arr) {
// 將待排序的序列構(gòu)建成一個(gè)大頂堆
for (int i = arr.length / 2; i >= 0; i--){
heapAdjust(arr, i, arr.length);
}
// 逐步將每個(gè)最大值的根節(jié)點(diǎn)與末尾元素交換,并且再調(diào)整二叉樹(shù),使其成為大頂堆
for (int i = arr.length - 1; i > 0; i--) {
swap(arr, 0, i); // 將堆頂記錄和當(dāng)前未經(jīng)排序子序列的最后一個(gè)記錄交換
heapAdjust(arr, 0, i); // 交換之后,需要重新檢查堆是否符合大頂堆,不符合則要調(diào)整
}
}
/**
* 構(gòu)建堆的過(guò)程
* @param arr 需要排序的數(shù)組
* @param i 需要構(gòu)建堆的根節(jié)點(diǎn)的序號(hào)
* @param n 數(shù)組的長(zhǎng)度
*/
private static void heapAdjust(int[] arr, int i, int n) {
int child;
int father;
for (father = arr[i]; leftChild(i) < n; i = child) {
child = leftChild(i);
// 如果左子樹(shù)小于右子樹(shù),則需要比較右子樹(shù)和父節(jié)點(diǎn)
if (child != n - 1 && arr[child] < arr[child + 1]) {
child++; // 序號(hào)增1,指向右子樹(shù)
}
// 如果父節(jié)點(diǎn)小于孩子結(jié)點(diǎn),則需要交換
if (father < arr[child]) {
arr[i] = arr[child];
} else {
break; // 大頂堆結(jié)構(gòu)未被破壞,不需要調(diào)整
}
}
arr[i] = father;
}
// 獲取到左孩子結(jié)點(diǎn)
private static int leftChild(int i) {
return 2 * i + 1;
}
// 交換元素位置
private static void swap(int[] arr, int index1, int index2) {
int tmp = arr[index1];
arr[index1] = arr[index2];
arr[index2] = tmp;
}
}
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