【经典排序算法】堆排序(精简版)

什么是堆排序:

堆排序(Heapsort)是指利用堆(完全二叉树)这种数据结构所设计的一种排序算法,它是选择排序的一种。需要注意的是排升序要建大堆,排降序建小堆。
 
堆排序排序的特性总结:
1. 堆排序使用堆来选数,效率就高了很多。
2. 时间复杂度:O(N*logN)
3. 空间复杂度:O(1)
4. 稳定性:不稳定
 
在开始堆排序之前有两个重要的概念:
大堆:父节点>=子节点的堆。
小堆:父节点<=子节点的堆。
堆是什么:堆是完全二叉树。
 
在逻辑结构方面我们可以将一个数组想象成一个堆。
在物理结构方面看堆其实是一个数组。
如下:
 
9e7a542e352d48298130264c153196ef.png

 

在我看来,堆排序中最重要的是向上调整和向下调整算法。

堆排序是基于这两个算法来进行的。

向上调整算法:

目的:
 当向堆中插入新元素时,为了维护堆的性质,需要对该元素进行向上调整。向上调整法就是从新插入的节点开始,通过与其父节点的比较和交换,确保该节点的值不大于(对于大根堆)或不小于(对于小根堆)其父节点的值。

//以大堆为例
void Adjustup(int* a, int child)
{
	int parent = (child - 1) / 2;
	while (child > 0)
	{
		if (a[child] > a[parent])
			swap(a[child], a[parent]);
		else
			break;
		child = parent;
		parent = (child - 1) / 2;
	}
}

向下调整算法:

目的:
 当向堆中插入新元素时,为了维护堆的性质,需要对该元素进行向上调整。向上调整法就是从新插入的节点开始,通过与其父节点的比较和交换,确保该节点的值不大于(对于大根堆)或不小于(对于小根堆)其父节点的值。

//向下调整算法
//大堆为例
void Adjustdown(int* a, int parent, int n)//n是数组a的元素个数
{
	int child = 2 * parent + 1;
	while (child < n)
	{
		if (child + 1 < n && a[child] < a[child + 1])
		{
			++child;
		}
		if (a[child] > a[parent])
		{
			swap(a[child], a[parent]);
		}
		else
			break;
		parent = child;
		child = parent * 2 + 1;
	}
}

需要注意的是对堆进行向上向下调整算法是要确保堆左子树和右子树是大堆/小堆。

下面我们来实现一下堆排序的完整代码:

void swap(int* x, int* y)
{
	int tmp = *x;
	*x = *y;
	*y = tmp;
}
//以大堆为例
void Adjustup(int* a, int child)
{
	int parent = (child - 1) / 2;
	while (child > 0)
	{
		if (a[child] > a[parent])
			swap(a[child], a[parent]);
		else
			break;
		child = parent;
		parent = (child - 1) / 2;
	}
}
//向下调整算法
//大堆为例
void Adjustdown(int* a, int parent, int n)//n是数组a的元素个数
{
	int child = 2 * parent + 1;
	while (child < n)
	{
		if (child + 1 < n && a[child] < a[child + 1])
		{
			++child;
		}
		if (a[child] > a[parent])
		{
			swap(a[child], a[parent]);
		}
		else
			break;
		parent = child;
		child = parent * 2 + 1;
	}
}
void HeapSort(int* a, int n)
{
	//首先利用向上调整算法建一个大堆(即父节点>=子节点的完全二叉树二叉树)
	for (int i = 1;i < n;i++)
	{
		Adjustup(a, i);
	}
	int end = n - 1;
	while (end > 0)
	{
		swap(a[0], a[end]);
		Adjustdown(a, 0, end);
        --end;
	}
}

上述堆排序代码是针对数组升序编写的,这里就不写降序的代码了,降序的堆排序和升序的如出一辙。

试验结果如下:

#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
	int arr[] = { 77,99,2,1,2,8,6,7,0 };
	HeapSort(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0]));
	for (auto e : arr)
	{
		cout << e << " ";
	}
	cout << endl;
	return 0;
}

bd2d14aa4ef64e6ca2c65a66eea7acd9.png

 

 
 

 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/667493.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

建议收藏-各类IT证书查验真伪链接

1、红帽认证证书核验链接&#xff1a; https://rhtapps.redhat.com/verify/ RHCSA认证、RHCE认证、RHCA认证 添加图片注释&#xff0c;不超过 140 字&#xff08;可选&#xff09; 2、华为认证证书核验链接&#xff1a; https://e.huawei.com/cn/talent/#/cert/certificate…

js:flex弹性布局

目录 代码&#xff1a; 1、 flex-direction 2、flex-wrap 3、justify-content 4、align-items 5、align-content 代码&#xff1a; <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewp…

Vue3-Ref Reactive toRef toRefs对比学习

响应式数据&#xff1a; Ref 作用&#xff1a;定义响应式变量。 语法&#xff1a;let xxx ref(初始值)(里面可以是任何规定内类型、数组等)。 返回值&#xff1a;一个RefImpl的实例对象&#xff0c;简称ref对象或ref&#xff0c;ref对象的value属性是响应式的。 注意点&am…

Keil 5恢复默认布局,左边状态栏

第一步&#xff0c;点击windows&#xff1a; 第二步&#xff0c;点击reset view to default&#xff1a; 第三步&#xff0c;点击reset即可&#xff1a;

少样本学习与零样本学习:理解与应用

少样本学习与零样本学习&#xff1a;理解与应用 在现代机器学习领域中&#xff0c;少样本学习&#xff08;Few-Shot Learning&#xff09;和零样本学习&#xff08;Zero-Shot Learning&#xff09;正变得越来越重要。这些技术能够在数据稀缺的情况下有效地进行学习和推理&…

ARC学习(2)基本编程模型认识(二)

笔者继续来学习一下arc的编程模型的寄存器信息。 1、core寄存器深入 参数寄存器&#xff1a;r0-r7&#xff0c;8个参数&#xff0c;暂存器&#xff1a;r10-r15保存寄存器&#xff1a;r16-r25 调用函数需要保存的寄存器指针寄存器&#xff1a;gp&#xff08;全局指针&#xff09…

基于大模型的智慧零售教育科研平台——技术方案

一、概述 1.1背景 随着数字经济的快速发展和全社会数字化水平的升级&#xff0c;人工智能的积极作用越来越凸显&#xff0c;人工智能与各个行业的深度融合已成为促进传统产业转型升级的重要方式之一。ChatGPT的出现掀起了又一波人工智能发展热潮&#xff0c;人工智能行业发展势…

法线方程实现最小二乘拟合(Matlab)

一、问题描述 利用法线方程实现最小二乘拟合。 二、实验目的 掌握法线方程方法的原理&#xff0c;能够利用法线方程完成去一组离散数据点的拟合。 三、实验内容及要求 对于下面的不一致系统&#xff0c;构造法线方程&#xff0c;计算最小二乘以及2-范数误差。 [ 3 − 1 2 …

国产飞腾/龙芯/瑞芯微芯片在信创行业应用:金融行业、教育行业、党政机关

党政机构 方案背景&#xff1a; 在国家提出信息技术应用创新发展战略的大环境下&#xff0c;政务大厅需要基于国家科技自主技术深入推进“互联网政务服务”。加快建设全国一体化在线政务服务平台&#xff0c;进一步落实创新驱动发展战略&#xff0c;提升政务网络安全保障能力…

Java筑基—String类

这里写目录标题 一、字符串的拼接二、获取字符串长度三、字符串转换四、去除前后空白字符五、比较字符串是否相等六、比较字符串是否包含七、字符串是否以某些开始、结尾八、字符串的替换九、字符串的转换十、空串和NULL串 一、字符串的拼接 Java语言允许使用 号拼接两个字符…

内网不能访问域名怎么办?

在网络应用中&#xff0c;我们常常遇到内网不能访问域名的问题。这是由于内网环境限制导致的&#xff0c;内网无法直接连接到公网&#xff0c;因而无法访问互联网上的域名。我们可以利用一些特殊技术和工具来解决这个问题。 天联组网技术的应用 天联组网是一种非常受欢迎的解决…

IDEA启动jsp项目

1、背景 有个老项目的前端需要修改&#xff0c;整来源码之后发现是比较古老的jsp项目&#xff0c;需要在idea中启动下试试 2、代码配置流程 常规的配置流程网上都有 2.1 首先找到Project Structure 2.2 配置web.xml 注意下方的 web resource directory, web.xml中的写的相对…

如何选择软件开发服务商

在当今数字化快速发展的时代&#xff0c;软件已经成为企业运营不可或缺的一部分。然而&#xff0c;对于许多非技术背景的企业来说&#xff0c;如何选择一个合适的软件开发服务商却是一个不小的挑战。本文将从需求分析、服务商评估、合同条款以及后期维护等方面&#xff0c;详细…

FastDFS分布式文件系统——上传本地文件

目录 安装FastDFS FastDFS 使用Java客户端上传本地文件到FastDFS服务器上 pom.xml fastdfs_conf配置文件 FastDFS 测试 安装FastDFS 1、用FastDFS一步步搭建文件管理系统 - bojiangzhou - 博客园 (cnblogs.com)2、FastDFS文件上传功能封装 - 动力节点 (bjpowernode.com)…

Nginx 1.26.0 爆 HTTP/3 QUIC 漏洞,建议升级更新到 1.27.0

据悉&#xff0c;Nginx 1.25.0-1.26.0 主线版本中涉及四个与 NGINX HTTP/3 QUIC 模块相关的中级数据面 CVE 漏洞&#xff0c;其中三个为 DoS 攻击类型风险&#xff0c;一个为随机信息泄漏风险&#xff0c;影响皆为允许未经身份认证的用户通过构造请求实施攻击。目前已经紧急发布…

BurpSuite2024.5

1 工具介绍 本版本更新介绍 此版本引入了Burp Scanner对WebSockets的支持、对记录登录编辑器的改进、WebSocket 匹配和替换规则以及许多性能改进。 Burp Scanner 支持 WebSockets 我们已更新内部代理的配置以允许 WebSocket 流量。这使 Burp Scanner 现在可以抓取依赖 WebSo…

【漯河市人才交流中心_登录安全分析报告-Ajax泄漏滑动距离导致安全隐患】

前言 由于网站注册入口容易被黑客攻击&#xff0c;存在如下安全问题&#xff1a; 暴力破解密码&#xff0c;造成用户信息泄露短信盗刷的安全问题&#xff0c;影响业务及导致用户投诉带来经济损失&#xff0c;尤其是后付费客户&#xff0c;风险巨大&#xff0c;造成亏损无底洞…

可视化小波频率如何影响地震纵向分辨率(MATLAB R2018A)

地震勘探主要通过地表接收的地震波场来识别地下的地质结构和物性参数等&#xff0c;获取地震数据的质量直接决定着反演地下信息的精确度和准确性。地震数据的分辨率是评价地震数据品质的重要标准之一&#xff0c;高分辨率的地震数据包含丰富的地质信息&#xff0c;更有利于进行…

快蜗牛OZON数据分析,OZON快蜗牛数据

在当今电商行业蓬勃发展的背景下&#xff0c;OZON作为俄罗斯及东欧市场的重要电商平台&#xff0c;其数据背后蕴藏着巨大的商业价值。快蜗牛&#xff0c;作为专注于OZON平台的数据分析工具&#xff0c;为卖家提供了深入的市场洞察和策略指导。接下来看看快蜗牛OZON数据分析&…

c基础 - 输入输出

目录 一.scanf() 和 printf() 函数 1.printf 2.scanf 二 . getchar() & putchar() 函数 1.int getchar(void) 2.int putchar(int c) 三. gets() & puts() 函数 一.scanf() 和 printf() 函数 #include <stdio.h> 需要引入头文件,stdio.h 1.printf print…