[算法]——堆排序(C语言实现)

        简单的介绍一下用堆排序的算法对整形数据的数据进行排序。

一、堆的概念

        堆是具有下列性质的完全二叉树每个结点的值都大于或等于其左右孩子节点的值,称为大顶堆;或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值,称为小顶堆。

大顶堆和小顶堆的示意图:

 

二、堆排序的算法

        因为数组具有顺序结构,而我们的完全二叉树可以使用顺序结构来表示,所以我们可以用堆对数组进行排序。

(一)、算法思路

        这里介绍一下排升序的方法,等明白了思路后,排降序自然也会了。

        假设数组的元素个数为n,将待排序的数组构造成一个大顶堆。此时,整个数组的最大值就是堆顶的根节点。将它移走(将其与堆数组的末尾元素进行交换,此时末尾元素就是最大值),这样我们待排序的数组的最大值就排到了正确的位置上。然后我们把剩余的n-1个元素重新构成一个大顶堆,这样堆顶元素就是我们的次大值,将其移走,次大值的元素也就排好了。如此反复执行,就得到了一个升序的数组。如果我们要排降序的数组,则需要建小顶堆。

        于是我们就有了两个问题。一是:如何把一个无序的数组构建成大顶堆?在将堆顶元素移走后要怎么将剩余的数组元素重新调整为堆?

(二)、向上调整和向下调整

        向上调整针对的是当将一个新的元素插入到一个堆中时,将新插入的元素向上进行调整,将其二叉树保持原来的堆的结构。如果是使用堆来对一个数组进行排序的话,使用向下调整就足够了,所以我们先讲向下调整,当我们实现了对数组的堆排序后,再回来看向上调整。

1、向下调整

        向下调整的作用就是,当我们在一个堆的结构中,把堆顶元素给替换成别的值后,其堆顶处极可能已经不满足大顶堆和小顶堆的要求了,这个时候我们就需要把这个堆顶位置的元素向下调整到合适的位置,使其重新满足堆的要求。

例如下面这个例子:

        这是一个大顶堆,当我们用20替换其堆顶元素时,其不再满足大顶堆的结构,这时我们需要对堆顶的20进行向下调整。具体方法如如下:

 

具体代码:

//向下调整为大顶堆
void AdjustDown(int* arr,int left,int right)//传入数组和要向下调整的区间
{
	int pos = left;//记录向下调整的位置
	int temp = arr[pos];//保存向下调整的值
	for (int i = left * 2; i <= right; i *= 2)//遍历其要向下调整的结点的孩子
	{
		//找到其左孩子和右孩子的最大值 如果右孩子不存在,则最大值就算为左孩子
		if (i + 1 <= right && arr[i] < arr[i + 1])
			i++;//此时i指向右孩子

		if (temp < arr[i]) //如果要向下调整的值不如孩子大
			arr[pos] = arr[i];
		else
			break;

		//更新要向下调整的值的下标位置
		pos = i;
	}

	//向下调整完毕,此时pos的位置就是要向下调整的值的最终位置
	arr[pos] = temp;
}

2、向上调整

        向上调整非常简单,只需要将插入的值的结点与其双亲结点相比较,如果比双亲大,那么就交换位置,一直重复该过程。

 

//向上调整为大堆顶
void AdjustUp(int* arr,int index)
{
	int pos = index;//记录向上调整的值的位置
	int temp = arr[index];//保存向上调整的值

	//遍历其双亲节点进行向上调整,如果向上调整的下标为0或比双亲小就结束
	for (int i = pos / 2; pos > 0; i /= 2)
	{
		if (temp > arr[i])
			arr[pos] = arr[i];
		else
			break;

		//更新pos的位置
		pos = i;
	}

	//向上调整完毕,此时pos位置就是向上调整的值的位置
	arr[pos] = temp;
}

 (三)、将无序数组转化为大顶堆

        实现方法:从最后一个叶子结点(就是数组的最后一个元素的下标的位置的结点)处的双亲结点开始,对该结点以及该结点之前的所有结点进行向下调整操作,这样就可以把无序数组转化为了大顶堆的结构。下面是将一个无序数组转化为大顶堆的示意图(标识为蓝色的值就是需要依次进行向下调整的结点。)

        

         就这样,我们就将一个无序的数组转化为了一个具有大顶堆结构的数组了。

        我们也可以从0开始遍历数组,每次执行一次向上调整,这样也可以建堆,但是其消耗比较大。因为需要对每个结点进行向上调整操作,而我们的向下调整建堆是不需要对最后一层的结点进行向下调整的,在一棵满二叉树中,最后一层的结点数就占了整棵树一半的结点数,这意味着向上调整建堆比向下调整建堆多用了很多时间。

(四)、堆排序的最终实现

        我们以一个大顶堆为例,看看将大顶堆转化成一个升序的数组的过程。

        来看下面这个大顶堆,是如何变升序的。

         此时90排好了。

 此时80就排好了。

如此往复...... 

 

具体代码:

//堆排序
void HeapSort(int* arr, int nums)
{
	//先从最后一个节点的双亲结点注逐一往前进行向下调整,将数组调整为大堆
	for (int i = (nums - 1) / 2; i >= 0; i--)
	{
		AdjustDown(arr,i, nums - 1);
	}

	//将最大值放置到末尾然后将其与堆的联系解除,然后再对堆顶元素向下调整
	for (int i = nums - 1; i >= 1; i--)
	{
		swap(arr[0], arr[i]);
		AdjustDown(arr, 0, i - 1);
	}
}

 三、堆排序的时间复杂度

        堆排序不需要额外开辟空间,所以空间复杂度为O(1)。

        时间消耗上主要在初始建堆和在反复重建堆的时间上。而我们对无序数组进行建堆所需要的时间复杂度为O(n),而我们在排序时,每次都需要对堆顶进行向下排序,其时间复杂度为O(nlogn)。所以堆排序的时间复杂度为O(nlogn)

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