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十大经典排序算法(三)

十大经典排序算法(三)堆排序(Heapsort)

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接上文

十大经典排序算法(一)

十大经典排序算法(二)

7 堆排序(Heap Sort)

堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。分为两种方法:

  • 大顶堆:每个节点的值都大于或等于其子节点的值,在堆排序算法中用于升序排列;

  • 小顶堆:每个节点的值都小于或等于其子节点的值,在堆排序算法中用于降序排列;

堆排序的平均时间复杂度为 Ο(nlogn)。

算法描述

  • 将待排序序列构建成一个堆 H[0……n-1],根据(升序降序需求)选择大顶堆或小顶堆;

  • 把堆首(最大值)和堆尾互换;

  • 把堆的尺寸缩小 1,并调用 shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置;

  • 重复步骤 2,直到堆的尺寸为 1。

动图演示

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详解

下图是一棵深度为4的完全二叉树

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堆(二叉堆)可以视为一棵完全的二叉树。完全二叉树的一个“优秀”的性质是,除了最底层之外,其余每一层都是满的,这使得堆可以利用数组来表示(普通的一般的二叉树通常用链表作为基本容器表示),每一个结点对应数组中的一个元素。

如下图,是一个堆和数组的相互关系。

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对于给定的某个节点的下标i,可以很容易的计算出这个结点的父结点、孩子结点的下标:

  • Parent(i) = i/2 // i 父节点的下标

  • Left(i) = 2i // i 左子节点的下标

  • Right(i) = 2i + 1 // i 右子节点的下标

    Image

堆(二叉堆)又分为2种:最大堆(大顶堆)、最小堆(小顶堆)。

大顶堆

  • 堆中的最大元素值出现在根结点(堆顶)

  • 堆中每个父节点的元素值都大于等于其孩子结点(如果存在)

          ![Image](https://pub-f29bf2b53160470c9a85250116509a24.r2.dev/post/2020-02-20-shi-da-jing-dian-pai-xu-suan-fa-san/006-c41026a0.png)
    

小顶堆

  • 堆中的最小元素值出现在根结点(堆顶)

  • 堆中每个父节点的元素值都小于等于其孩子结点(如果存在)

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堆排序就是把最大堆堆顶的最大数取出,将剩余的堆继续调整为最大堆,再次将堆顶的最大数取出,这个过程持续到剩余数只有一个时结束。在堆中定义以下几种操作:

  • 堆调整

  • 建堆

继续进行下面的讨论前,需要注意的一个问题是:数组都是 Zero-Based,这就意味着我们的堆数据结构模型要发生改变:

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相应的,几个计算公式也要作出相应调整:

  • Parent(i) = (i-1)/2 // i 父节点下标

  • Left(i) = 2i + 1 // i 左子节点下标

  • Right(i) = 2i + 2 // i 右子节点下标

堆调整

最大堆调整(Max‐Heapify)的作用是保持最大堆的性质,是创建最大堆的核心子程序,过程如图所示:

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由于一次调整后,堆仍然违反堆性质,所以需要递归的测试,使得整个堆都满足堆性质。

  1/**
  2   * 最大堆调整
  3   *
  4   * @param index 检查起始的下标
  5   * @param heapSize 堆大小
  6   */
  7  public void heapify(int[] array, int index, int heapSize) {
  8    int left = 2 * index + 1;// 左孩子的下标(如果存在的话)
  9    int right = 2 * index + 2;// 左孩子的下标(如果存在的话)
 10    int iMax = index;// 寻找3个节点中最大值节点的下标
 11    if (left < heapSize && array[left] > array[index]) {
 12      iMax = left;
 13    }
 14    if (right < heapSize && array[right] > array[iMax]) {
 15      iMax = right;
 16    }
 17    if (iMax != index) {
 18      swap(array, iMax, index);
 19      heapify(array, iMax, heapSize);
 20    }
 21  }
 22
 23  public void swap(int[] array, int i, int j) {
 24    int temp = array[i];
 25    array[i] = array[j];
 26    array[j] = temp;
 27  }
 28
 29```java
 30
 31递归在调用递归子函数的时候,会先将传给子函数的参数压栈,然后将当前指令的下一条指令的地址压栈,以便子函数执行完后返回到原函数中继续执行,在原函数继续执行之前还涉及到清理子函数的栈。因此,递归的效率比迭代低一点点。其实上面的调整堆也可以用迭代来实现:
 32
 33```cpp
 34public void heapify(int[] array, int index, int heapSize) {
 35    int left, right, iMax;
 36    while (true) {
 37      left = 2 * index + 1;// 左孩子的下标(如果存在的话)
 38      right = 2 * index + 2;// 左孩子的下标(如果存在的话)
 39      iMax = index;// 寻找3个节点中最大值节点的下标
 40      if (left < heapSize && array[left] > array[index]) {
 41        iMax = left;
 42      }
 43      if (right < heapSize && array[right] > array[iMax]) {
 44        iMax = right;
 45      }
 46      if (iMax != index) {
 47        swap(array, iMax, index);
 48        index = iMax;
 49      } else {
 50        break;
 51      }
 52    }
 53  }
 54
 55```java
 56
 57### 建堆
 58
 59创建最大堆(Build-Max-Heap)的作用是将一个数组改造成一个最大堆,接受数组和堆大小两个参数,Build-Max-Heap 将自下而上的调用 Max-Heapify 来改造数组,建立最大堆。**因为 Max-Heapify 能够保证下标 i 的结点之后结点都满足最大堆的性质,所以自下而上的调用 Max-Heapify 能够在改造过程中保持这一性质。**如果最大堆的数量元素是 n,那么 Build-Max-Heap  Parent(n) 开始,往上依次调用 Max-Heapify。流程如下:
 60
 61![Image](https://pub-f29bf2b53160470c9a85250116509a24.r2.dev/post/2020-02-20-shi-da-jing-dian-pai-xu-suan-fa-san/010-04d8231a.jpg)
 62
 63```cpp
 64public void buildHeap(int[] array) {
 65  int n = array.length;// 数组中元素的个数
 66  for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--)
 67        heapify(array, i, n);
 68}
 69
 70```java
 71
 72### 堆排序
 73
 74堆排序(Heap-Sort)先调用Build-Max-Heap将原数组改造为最大堆,这个时候堆顶元素最大,将其与堆底(当前堆对应数组的最后一个元素)交换,堆的大小减去1,当前堆堆底后面的元素已经排好序。然后,从堆顶元素开始检查,调用Max-Heapify保持最大堆性质,这样可以将第二大的元素调到堆顶,然后将其与当前堆堆底元素交换。重复这个过程n-1次,直到堆中只有1个元素为止。整个流程如下:
 75
 76![Image](https://pub-f29bf2b53160470c9a85250116509a24.r2.dev/post/2020-02-20-shi-da-jing-dian-pai-xu-suan-fa-san/011-ec54ed05.jpg)
 77
 78**完整代码实现**
 79
 80```java
 81public class HeapSort implements IArraySort {
 82
 83    @Override
 84    public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
 85        // 对 arr 进行拷贝,不改变参数内容
 86        int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);
 87
 88        int len = arr.length;
 89
 90        buildMaxHeap(arr, len);
 91
 92        for (int i = len - 1; i > 0; i--) {
 93            swap(arr, 0, i);
 94            len--;
 95            heapify(arr, 0, len);
 96        }
 97        return arr;
 98    }
 99
100    private void buildMaxHeap(int[] arr, int len) {
101        for (int i = (int) Math.floor(len / 2); i >= 0; i--) {
102            heapify(arr, i, len);
103        }
104    }
105
106    private void heapify(int[] arr, int i, int len) {
107        int left = 2 * i + 1;
108        int right = 2 * i + 2;
109        int largest = i;
110
111        if (left < len && arr[left] > arr[largest]) {
112            largest = left;
113        }
114
115        if (right < len && arr[right] > arr[largest]) {
116            largest = right;
117        }
118
119        if (largest != i) {
120            swap(arr, i, largest);
121            heapify(arr, largest, len);
122        }
123    }
124
125    private void swap(int[] arr, int i, int j) {
126        int temp = arr[i];
127        arr[i] = arr[j];
128        arr[j] = temp;
129    }
130
131}

参考

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