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在程序设计相关领域,堆(Heap)的概念主要涉及到两个方面:
一种数据结构,逻辑上是一颗完全二叉树,存储上是一个数组对象(二叉堆)。
垃圾收集存储区,是软件系统可以编程的内存区域。
本文所说的堆,指的是前者。
堆排序的时间复杂度是O(nlgN),与快速排序达到相同的时间复杂度。但是在实际应用中,我们往往采用快速排序而不是堆排序。这是因为快速排序的一个好的实现,往往比堆排序具有更好的表现。堆排序的主要用途,是在形成和处理优先级队列方面。另外,如果计算要求是类优先级队列(比如,只要返回最大或者最小元素,只有有限的插入要求等),堆同样是很适合的数据结构。
基础知识
堆一般用数组表示,比如数组A数组的长度Length(A),堆在数组中的元素个数HeapSize(A)。一般说来,HeapSize(A) <= Length(A),因为数组A当中可能有一些元素不在堆中。
假设节点I是数组A中下标为i的节点。
Parent(i) : return Floor(i/2); //I的父节点下标,Floor(i)表示比i小的最大整数。
Left(i) : return 2*i; //I的左子节点
Right(i) : return 2*i+1; //I的右子节点
含有n个元素的堆A的高度是: Floor(lgn)。
堆的基本操作
MaxHeapify( A, i ):
保持堆的性质。假设数组A和下标i,假定以Left(i)和Right(i)为根结点的左右两棵子树都已经是最大堆,节点i的值可能小于其子节点。调整节点i的位置。
BuildMaxHeap( A ):
从一个给定的数组建立最大堆。子数组A[ floor(n/2)+1 .... ... n]中的元素都是树的叶节点(完全二叉树的基本性质)。从索引 ceiling(n/2)开始一直到1,对每一个元素都执行MaxHeapify,最终得到一个最大堆。
堆排序 HeapSort( A ):
堆排序算法的基本思想是,将数组A创建为一个最大堆,然后交换堆的根(最大元素)和最后一个叶节点x,将x从堆中去掉形成新的堆A1,然后重复以上动作,直到堆中只有一个节点。
优先级队列算法-增加某元素的值(优先级) : HeapIncreaseKey( A, i, key )
增加某一个元素的优先级后(元素的值),该元素应该向上移动,才能保持堆的性质。
优先级队列算法-插入一个元素: Insert( S, x ) 将x元素插入到优先级队列S中。
主要思路是,将堆的最后一个叶节点之后,扩展一个为无穷小的新叶节点,然后增大它的值为x的值。
堆排序实现原理
堆排序的C语言实现
view sourceprint?01 #include <stdio.h>
02 #include <stdlib.h>
03
04 void HeapSort(int num[],int size);
05 void BuildHeap(int num[] ,int size);
06 void PercolateDown(int num[] , int index,int size);
07 void PrintHeap(const char* strMsg,int array[],int nLength);
08 void Swap(int num[] , int v, int u);
09
10 int main(int argc, char *argv[])
11 {
12 int data[13]={8,5,4,6,13,7,1,9,12,11,3,10,2};
13 HeapSort(data,13);
14
15 system("PAUSE");
16 return 0;
17 }
18
19
20 void HeapSort(int num[] ,int size)
21 {
22 int i;
23 int iLength=size;
24
25 PrintHeap("Befor Sort:",num,iLength);
26
27 BuildHeap(num,size);// 建立小顶堆
28
29 for (i = iLength - 1; i >= 1; i--) {
30 Swap(num, 0, i);// 交换
31 size--;// 每交换一次让规模减少一次
32 PercolateDown(num, 0,size);// 将新的首元素下滤操作
33 PrintHeap("Sort Heap:",num,iLength);
34 }
35 }
36
37 // 建堆方法,只需线性时间建好
38 void BuildHeap(int num[] ,int size) {
39 int i;
40 for (i = size / 2 - 1; i >= 0; i--) {// 对前一半的节点(解释为“从最后一个非叶子节点开始,将每个父节点都调整为最小堆”更合理一些)
41 PercolateDown(num, i,size);// 进行下滤操作
42 PrintHeap("Build heap:",num,size);
43 }
44 }
45
46 // 对该数进行下滤操作,直到该数比左右节点都小就停止下滤
47 void PercolateDown(int num[] , int index,int size) {
48 int min;// 设置最小指向下标
49 while (index * 2 + 1<size) {// 如果该数有左节点,则假设左节点最小
50 min = index * 2 + 1;// 获取左节点的下标
51 if (index * 2 + 2<size) {// 如果该数还有右节点
52 if (num[min] > num[index * 2 + 2]) {// 就和左节点分出最小者
53 min = index * 2 + 2;// 此时右节点更小,则更新min的指向下标
54 }
55 }
56 // 此时进行该数和最小者进行比较,
57 if (num[index] < num[min]) {// 如果index最小,
58 break;// 停止下滤操作
59 } else {
60 Swap(num, index, min);// 交换两个数,让大数往下沉
61 index = min;// 更新index的指向
62 }
63 }// while
64 }
65
66 // 给定数组交换两个数的位置
67 void Swap(int num[] , int v, int u) {
68 int temp = num[v];
69 num[v] = num[u];
70 num[u] = temp;
71 }
72
73 void PrintHeap(const char* strMsg,int array[],int nLength)
74 {
75 int i;
76 printf("%s",strMsg);
77 for(i=0;i<nLength;i++)
78 {
79 printf("%d ",array[i]);
80 }
81 printf("\n");
82 }
下面也是C语言的实现,稍微改动了下:
view sourceprint?01 #include <stdio.h>
02 #include <stdlib.h>
03
04 void HeapSort(int num[],int size);
05 void BuildHeap(int num[] ,int size);
06 void PercolateDown(int num[] , int index,int size);
07 void PrintHeap(const char* strMsg,int array[],int nLength);
08 void Swap(int num[] , int v, int u);
09
10 int main(int argc, char *argv[])
11 {
12 /* 将数组看成完全二叉树的中序遍历结果的线性存储 */
13 int data[13]={8,5,4,6,13,7,2,9,12,11,3,10,1};
14 HeapSort(data,13);
15
16 system("PAUSE");
17 return 0;
18 }
19
20
21 void HeapSort(int num[] ,int size)
22 {
23 int i;
24 int iLength=size;
25
26 PrintHeap("Befor Sort:",num,iLength);
27
28 BuildHeap(num,size);// 建立小顶堆
29
30 for (i = iLength - 1; i >= 1; i--) {
31 Swap(num, 0, i);// 交换
32 size--;// 每交换一次让规模减少一次
33 PercolateDown(num, 0,size);// 将新的首元素下滤操作
34 PrintHeap("Sort Heap:",num,iLength);
35 }
36 }
37
38 /* 建堆方法,只需线性时间建好;
39 建堆的结果:数组的第一个元素(即树根)是所有元素中的最小值,索引小于等于size/2-1的其它元素(即其它非叶子节点)的值都是其所在子树的最小值 */
40 void BuildHeap(int num[] ,int size) {
41 int i;
42 //从最后一个非叶子节点开始,对每个非叶子节点进型最小根调整,保证每个根节点都是其子树中的最小值
43 for (i = size / 2 - 1; i >= 0; i--) {
44 PercolateDown(num, i,size);// 进行下滤操作
45 PrintHeap("Build heap:",num,size);
46 }
47 }
48
49 /* 对该数进行下滤操作,直到该数比左右节点都小就停止下滤。
50 即对某个根节点的值进行位置下降调整,使该值比其左右子节点都小;
51 若该节点是叶子节点,则无法while循环 */
52 void PercolateDown(int num[] , int index,int size) {
53 int min;// 设置最小指向下标
54 while (index * 2 + 1<size) {// 如果该数有左节点,则假设左节点最小
55 min = index * 2 + 1;// 获取左节点的下标
56 if (index * 2 + 2<size) {// 如果该数还有右节点
57 if (num[min] > num[index * 2 + 2]) {// 就和左节点分出最小者
58 min = index * 2 + 2;// 此时右节点更小,则更新min的指向下标
59 }
60 }
61 // 此时进行该数和最小者进行比较,
62 if (num[index] < num[min]) {// 如果index最小,
63 break;// 停止下滤操作
64 } else {
65 Swap(num, index, min);// 交换两个数,让大数往下沉
66 index = min;// 更新index的指向
67 }
68 }// while
69 }
70
71 // 给定数组交换两个数的位置
72 void Swap(int num[] , int v, int u) {
73 int temp = num[v];
74 num[v] = num[u];
75 num[u] = temp;
76 }
77
78 void PrintHeap(const char* strMsg,int array[],int nLength)
79 {
80 int i;
81 printf("%s",strMsg);
82 for(i=0;i<nLength;i++)
83 {
84 printf("%d ",array[i]);
85 }
86 printf("\n");
87 }
一种数据结构,逻辑上是一颗完全二叉树,存储上是一个数组对象(二叉堆)。
垃圾收集存储区,是软件系统可以编程的内存区域。
本文所说的堆,指的是前者。
堆排序的时间复杂度是O(nlgN),与快速排序达到相同的时间复杂度。但是在实际应用中,我们往往采用快速排序而不是堆排序。这是因为快速排序的一个好的实现,往往比堆排序具有更好的表现。堆排序的主要用途,是在形成和处理优先级队列方面。另外,如果计算要求是类优先级队列(比如,只要返回最大或者最小元素,只有有限的插入要求等),堆同样是很适合的数据结构。
基础知识
堆一般用数组表示,比如数组A数组的长度Length(A),堆在数组中的元素个数HeapSize(A)。一般说来,HeapSize(A) <= Length(A),因为数组A当中可能有一些元素不在堆中。
假设节点I是数组A中下标为i的节点。
Parent(i) : return Floor(i/2); //I的父节点下标,Floor(i)表示比i小的最大整数。
Left(i) : return 2*i; //I的左子节点
Right(i) : return 2*i+1; //I的右子节点
含有n个元素的堆A的高度是: Floor(lgn)。
堆的基本操作
MaxHeapify( A, i ):
保持堆的性质。假设数组A和下标i,假定以Left(i)和Right(i)为根结点的左右两棵子树都已经是最大堆,节点i的值可能小于其子节点。调整节点i的位置。
BuildMaxHeap( A ):
从一个给定的数组建立最大堆。子数组A[ floor(n/2)+1 .... ... n]中的元素都是树的叶节点(完全二叉树的基本性质)。从索引 ceiling(n/2)开始一直到1,对每一个元素都执行MaxHeapify,最终得到一个最大堆。
堆排序 HeapSort( A ):
堆排序算法的基本思想是,将数组A创建为一个最大堆,然后交换堆的根(最大元素)和最后一个叶节点x,将x从堆中去掉形成新的堆A1,然后重复以上动作,直到堆中只有一个节点。
优先级队列算法-增加某元素的值(优先级) : HeapIncreaseKey( A, i, key )
增加某一个元素的优先级后(元素的值),该元素应该向上移动,才能保持堆的性质。
优先级队列算法-插入一个元素: Insert( S, x ) 将x元素插入到优先级队列S中。
主要思路是,将堆的最后一个叶节点之后,扩展一个为无穷小的新叶节点,然后增大它的值为x的值。
堆排序实现原理
堆排序的C语言实现
view sourceprint?01 #include <stdio.h>
02 #include <stdlib.h>
03
04 void HeapSort(int num[],int size);
05 void BuildHeap(int num[] ,int size);
06 void PercolateDown(int num[] , int index,int size);
07 void PrintHeap(const char* strMsg,int array[],int nLength);
08 void Swap(int num[] , int v, int u);
09
10 int main(int argc, char *argv[])
11 {
12 int data[13]={8,5,4,6,13,7,1,9,12,11,3,10,2};
13 HeapSort(data,13);
14
15 system("PAUSE");
16 return 0;
17 }
18
19
20 void HeapSort(int num[] ,int size)
21 {
22 int i;
23 int iLength=size;
24
25 PrintHeap("Befor Sort:",num,iLength);
26
27 BuildHeap(num,size);// 建立小顶堆
28
29 for (i = iLength - 1; i >= 1; i--) {
30 Swap(num, 0, i);// 交换
31 size--;// 每交换一次让规模减少一次
32 PercolateDown(num, 0,size);// 将新的首元素下滤操作
33 PrintHeap("Sort Heap:",num,iLength);
34 }
35 }
36
37 // 建堆方法,只需线性时间建好
38 void BuildHeap(int num[] ,int size) {
39 int i;
40 for (i = size / 2 - 1; i >= 0; i--) {// 对前一半的节点(解释为“从最后一个非叶子节点开始,将每个父节点都调整为最小堆”更合理一些)
41 PercolateDown(num, i,size);// 进行下滤操作
42 PrintHeap("Build heap:",num,size);
43 }
44 }
45
46 // 对该数进行下滤操作,直到该数比左右节点都小就停止下滤
47 void PercolateDown(int num[] , int index,int size) {
48 int min;// 设置最小指向下标
49 while (index * 2 + 1<size) {// 如果该数有左节点,则假设左节点最小
50 min = index * 2 + 1;// 获取左节点的下标
51 if (index * 2 + 2<size) {// 如果该数还有右节点
52 if (num[min] > num[index * 2 + 2]) {// 就和左节点分出最小者
53 min = index * 2 + 2;// 此时右节点更小,则更新min的指向下标
54 }
55 }
56 // 此时进行该数和最小者进行比较,
57 if (num[index] < num[min]) {// 如果index最小,
58 break;// 停止下滤操作
59 } else {
60 Swap(num, index, min);// 交换两个数,让大数往下沉
61 index = min;// 更新index的指向
62 }
63 }// while
64 }
65
66 // 给定数组交换两个数的位置
67 void Swap(int num[] , int v, int u) {
68 int temp = num[v];
69 num[v] = num[u];
70 num[u] = temp;
71 }
72
73 void PrintHeap(const char* strMsg,int array[],int nLength)
74 {
75 int i;
76 printf("%s",strMsg);
77 for(i=0;i<nLength;i++)
78 {
79 printf("%d ",array[i]);
80 }
81 printf("\n");
82 }
下面也是C语言的实现,稍微改动了下:
view sourceprint?01 #include <stdio.h>
02 #include <stdlib.h>
03
04 void HeapSort(int num[],int size);
05 void BuildHeap(int num[] ,int size);
06 void PercolateDown(int num[] , int index,int size);
07 void PrintHeap(const char* strMsg,int array[],int nLength);
08 void Swap(int num[] , int v, int u);
09
10 int main(int argc, char *argv[])
11 {
12 /* 将数组看成完全二叉树的中序遍历结果的线性存储 */
13 int data[13]={8,5,4,6,13,7,2,9,12,11,3,10,1};
14 HeapSort(data,13);
15
16 system("PAUSE");
17 return 0;
18 }
19
20
21 void HeapSort(int num[] ,int size)
22 {
23 int i;
24 int iLength=size;
25
26 PrintHeap("Befor Sort:",num,iLength);
27
28 BuildHeap(num,size);// 建立小顶堆
29
30 for (i = iLength - 1; i >= 1; i--) {
31 Swap(num, 0, i);// 交换
32 size--;// 每交换一次让规模减少一次
33 PercolateDown(num, 0,size);// 将新的首元素下滤操作
34 PrintHeap("Sort Heap:",num,iLength);
35 }
36 }
37
38 /* 建堆方法,只需线性时间建好;
39 建堆的结果:数组的第一个元素(即树根)是所有元素中的最小值,索引小于等于size/2-1的其它元素(即其它非叶子节点)的值都是其所在子树的最小值 */
40 void BuildHeap(int num[] ,int size) {
41 int i;
42 //从最后一个非叶子节点开始,对每个非叶子节点进型最小根调整,保证每个根节点都是其子树中的最小值
43 for (i = size / 2 - 1; i >= 0; i--) {
44 PercolateDown(num, i,size);// 进行下滤操作
45 PrintHeap("Build heap:",num,size);
46 }
47 }
48
49 /* 对该数进行下滤操作,直到该数比左右节点都小就停止下滤。
50 即对某个根节点的值进行位置下降调整,使该值比其左右子节点都小;
51 若该节点是叶子节点,则无法while循环 */
52 void PercolateDown(int num[] , int index,int size) {
53 int min;// 设置最小指向下标
54 while (index * 2 + 1<size) {// 如果该数有左节点,则假设左节点最小
55 min = index * 2 + 1;// 获取左节点的下标
56 if (index * 2 + 2<size) {// 如果该数还有右节点
57 if (num[min] > num[index * 2 + 2]) {// 就和左节点分出最小者
58 min = index * 2 + 2;// 此时右节点更小,则更新min的指向下标
59 }
60 }
61 // 此时进行该数和最小者进行比较,
62 if (num[index] < num[min]) {// 如果index最小,
63 break;// 停止下滤操作
64 } else {
65 Swap(num, index, min);// 交换两个数,让大数往下沉
66 index = min;// 更新index的指向
67 }
68 }// while
69 }
70
71 // 给定数组交换两个数的位置
72 void Swap(int num[] , int v, int u) {
73 int temp = num[v];
74 num[v] = num[u];
75 num[u] = temp;
76 }
77
78 void PrintHeap(const char* strMsg,int array[],int nLength)
79 {
80 int i;
81 printf("%s",strMsg);
82 for(i=0;i<nLength;i++)
83 {
84 printf("%d ",array[i]);
85 }
86 printf("\n");
87 }
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堆排序是一种基于比较的排序算法,它...总的来说,堆排序是一种重要的排序算法,理解其工作原理和实现细节对于深入学习数据结构和算法大有裨益。通过实践,你可以更好地掌握这种排序方法,并能在适当的场景中灵活运用。
这个项目可能包含一个主文件(如`main.c`)和一个包含堆排序函数的头文件(如`heap_sort.h`)。 总的来说,堆排序是一种重要的排序算法,通过理解和掌握其原理,我们可以更好地理解和设计高效的排序算法,这对于...
在Java编程中,排序是数据处理的一个重要...以上就是关于使用ArrayList实现快速排序、归并排序和堆排序的详细解析,这些排序算法是数据结构和算法学习中的经典内容,理解和掌握它们对于提升编程能力有着重要的作用。
在C++中,我们可以使用标准库中的`<algorithm>`头文件中的`make_heap()`、`pop_heap()`和`sort_heap()`函数来实现堆排序。这些函数可以帮助我们快速构建、调整和处理堆。 下面是一个简化的C++堆排序代码示例: ```...
6. 堆排序(Heap Sort):堆排序利用了堆这种数据结构。将待排序的序列构造成一个大顶堆或小顶堆,然后将堆顶元素与末尾元素交换,调整堆,重复此过程。堆排序的时间复杂度为O(n log n),原地排序,但不稳定。 7. ...
3. **堆排序(Heap Sort)**: 堆排序利用了二叉堆的特性,将待排序的序列构造成一个大顶堆或小顶堆,然后将堆顶元素与末尾元素交换,再调整剩余元素成为新的堆,如此反复。Java中可以使用`PriorityQueue`类实现堆...