說明
選擇排序法的概念簡單,每次從未排序部份選一最小值,插入已排序部份的後端,其時間主要花費於在整個未排序部份尋找最小值,如果能讓搜尋最小值的方式加快,選擇排序法的速率也就可以加快,Heap排序法讓搜尋的路徑由樹根至最後一個樹葉,而不是整個未排序部份,因而稱之為改良的選擇排序法。
解法
Heap排序法使用Heap Tree(堆積樹),樹是一種資料結構,而堆積樹是一個二元樹,也就是每一個父節點最多只有兩個子節點(關於樹的詳細定義還請見資料結構書籍),堆積樹的父節點若小於子節點,則稱之為最小堆積(Min Heap),父節點若大於子節點,則稱之為最大堆積(Max Heap),而同一層的子節點則無需理會其大小關係,例如下面就是一個堆積樹:
可以使用一維陣列來儲存堆積樹的所有元素與其順序,為了計算方便,使用的起始索引是1而不是0,索引1是樹根位置,如果左子節點儲存在陣列中的索引為s,則其父節點的索引為s/2,而右子節點為s+1,就如上圖所示,將上圖的堆積樹轉換為一維陣列之後如下所示:
首先必須知道如何建立堆積樹,加至堆積樹的元素會先放置在最後一個樹葉節點位置,然後檢查父節點是否小於子節點(最小堆積),將小的元素不斷與父節點交換,直到滿足堆積樹的條件為止,例如在上圖的堆積加入一個元素12,則堆積樹的調整方式如下所示:
建立好堆積樹之後,樹根一定是所有元素的最小值,您的目的就是:
1. 將最小值取出
2. 然後調整樹為堆積樹
不斷重複以上的步驟,就可以達到排序的效果,最小值的取出方式是將樹根與最後一個樹葉節點交換,然後切下樹葉節點,重新調整樹為堆積樹,如下所示:
調整完畢後,樹根節點又是最小值了,於是我們可以重覆這個步驟,再取出最小值,並調整樹為堆積樹,如下所示:
如此重覆步驟之後,由於使用一維陣列來儲存堆積樹,每一次將樹葉與樹根交換的動作就是將最小值放至後端的陣列,所以最後陣列就是變為已排序的狀態。
其實堆積在調整的過程中,就是一個選擇的行為,每次將最小值選至樹根,而選擇的路徑並不是所有的元素,而是由樹根至樹葉的路徑,因而可以加快選擇的過程,所以Heap排序法才會被稱之為改良的選擇排序法。
public class Sort {
public static void heap(int[] number) {
int[] tmp = new int[number.length + 1];
// 配合說明,使用一個有偏移的暫存陣列
for(int i = 1; i < tmp.length; i++) {
tmp[i] = number[i-1];
}
doHeap(tmp);
int m = number.length;
while(m > 1) {
swap(tmp, 1, m);
m--;
int p = 1;
int s = 2 * p;
while(s <= m) {
if(s < m && tmp[s+1] < tmp[s])
s++;
if(tmp[p] <= tmp[s])
break;
swap(tmp, p, s);
p = s;
s = 2 * p;
}
}
// 這邊將排序好的暫存陣列設定回原陣列
for(int i = 0; i < number.length; i++) {
number[i] = tmp[i+1];
}
}
private static void doHeap(int[] tmp) {
int[] heap = new int[tmp.length];
for(int i = 0; i < heap.length; i++)
heap[i] = -1;
for(int i = 1; i < heap.length; i++) {
heap[i] = tmp[i];
int s = i;
int p = i / 2;
while(s >= 2 && heap[p] > heap[s]) {
swap(heap, p, s);
s = p;
p = s / 2;
}
}
for(int i = 1; i < tmp.length; i++)
tmp[i] = heap[i];
}
private static void swap(int[] number, int i, int j) {
int t = number[i];
number[i] = number[j];
number[j] = t;
}
}
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