欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页  >  IT编程

经典算法学习——堆排序

程序员文章站 2022-05-02 23:18:36
堆排序是相对其他排序稍微麻烦的排序,是一种利用堆的性质进行的选择排序。堆其实是一棵完全二叉树,只要任何一个非叶节点的关键字不大于或者不小于其左右孩子节点,就可以形成堆。堆分为大顶堆和小顶堆。由上述性...

堆排序是相对其他排序稍微麻烦的排序,是一种利用堆的性质进行的选择排序。堆其实是一棵完全二叉树,只要任何一个非叶节点的关键字不大于或者不小于其左右孩子节点,就可以形成堆。堆分为大顶堆和小顶堆。由上述性质可知大顶堆的堆顶的关键字是所有关键字中最大的,小顶堆的堆顶的关键字是所有关键字中最小的。堆排序同快速排序一样都是不稳定排序。示例代码上传至:https://github.com/chenyufeng1991/heapsort

堆排序的思想:利用大顶堆(小顶堆) 堆顶记录的是最大关键字(最小关键字)这一特性,使得每次从无序中选择最大记录(最小记录)变得简单。注意:大顶堆构造的是递增序列,小顶堆构造的是递减序列。

(1)将初始待排序关键字序列(r0,r1....rn-1),构建成大顶堆,此堆为初始的无序区;

(2)将堆顶元素r[0]与最后一个元素r[n-1]交换,此时得到新的无序区(r0,r1....rn-2)和新的有序区(rn-1),且满足r[0,1...n-2]<=r[n-1];

(3)由于交换后新的堆顶r[0]可能违反堆的性质,因此需要对当前无序区(r0,r1...rn-2)调整为新堆,然后再次将r[0]与无序区最后一个元素交换,得到新的无序区(r0,r1...rn-3)和新的有序区(rn-2,rn-1).不断重复此过程知道有序区的元素个数为n-1,则整个排序过程完成。

 

操作过程如下:

(1)初始化堆:将[0...n-1]构造为堆;

(2)将当前无序区的堆顶元素r[0]同该区间的最后一个记录交换,然后将新的无序区调整为新的堆;

因此对于堆排序,最重要的两个操作就是构造初始堆和调整堆,其实构造初始堆也是调整堆的过程,只不过构造初始堆是对所有的非叶节点都进行调整。

实例代码如下:

//
//  main.c
//  train
//
//  created by chenyufeng on 16/1/30.
//  copyright © 2016年 chenyufengweb. all rights reserved.
//

#include 

void buildheap(int *a,int size);
void swap(int *a,int *b);
void heapsort(int *a,int size);
void heapadjust(int *a,int i,int size);

int main(int argc,const char *argv[]){

    int a[] = {3,25,9,30,2};
    heapsort(a, 5);
    for (int i = 0; i < 5; i++) {
        printf("%d ",a[i]);
    }

    return 0;
}

//建立堆
void buildheap(int *a,int size){

    for (int i = size - 1; i >= 0; i--) {
        heapadjust(a, i, size);
    }

}

//交换两个数
void swap(int *a,int *b){

    int temp;
    temp = *a;
    *a = *b;
    *b = temp;
}

//堆排序
void heapsort(int *a,int size){

    buildheap(a, size);
    for (int i = size - 1; i >= 0; i--) {
        //交换堆顶和最后一个元素,即每次将剩余元素中的最大者放到后面;
        swap(&a[0], &a[i+1]);
        //重新调整堆为大顶堆;
        heapadjust(a, 0, i );
    }
}

//调整堆
void heapadjust(int *a,int i,int size){

    int lchild = 2 * i;//左孩子节点;
    int rchild = 2 * i + 1;//右孩子节点;
    int max = i;

    if (i <= size) {
        if (lchild <= size && a[lchild] > a[max]) {
            max = lchild;
        }

        if (rchild <= size && a[rchild] > a[max]) {
            max = rchild;
        }

        if (i != max) {
            swap(&a[i], &a[max]);
            //避免调整之后以max为父节点的子树不是堆;
            heapadjust(a, max, size);
        }
    }
}