1.概述
堆排序
堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法,
堆排序是一种选择排序,
它的最坏,最好,平均时间复杂度均为O(nlogn),
它也是不稳定排序。首先简单了解下堆结构。
堆是具有以下性质的完全二叉树:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值,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。如下图:
一般我们用数组来进行落地描述,无论是栈,队列,还是图,最终都是数组或者多维数组来描述。
2.直接上思路
堆排序的基本思想是:
将待排序序列构造成一个大顶堆,此时,整个序列的最大值就是堆顶的根节点。
将其与末尾元素进行交换,此时末尾就为最大值。
然后将剩余n-1个元素重新构造成一个堆,这样会得到n个元素的次小值。
如此反复执行,便能得到一个有序序列了
步骤一 构造初始堆。将给定无序序列构造成一个大顶堆(一般升序采用大顶堆,降序采用小顶堆)。
1.初始化堆,我们目标是,让数组的第一个位置,也就是4的位置,是所有元素中最大的。
2.首先我们明白,我们的函数是为了找到比自己大的孩子节点。如果是叶子节点,根本没有孩子,所以我们找到最后一个非叶子节点,如果孩子比他大,则让孩子代替它,如果孙子还比爷爷大,继续替换。然后找到最后第二个叶子节点,让它也是最大的,一直这样进行,到根节点也是如此,那么,根节点一定是最大的。
找到第二个非叶节点4,由于[4,9,8]中9元素最大,4和9交换。
这时,交换导致了子根[4,5,6]结构混乱,继续调整,[4,5,6]中6最大,交换4和6。
此时,我们就将一个无需序列构造成了一个大顶堆。
步骤二 将堆顶元素与末尾元素进行交换,使末尾元素最大。然后继续调整堆,再将堆顶元素与末尾元素交换,得到第二大元素。如此反复进行交换、重建、交换。
将堆顶元素9和末尾元素4进行交换
重新调整结构,使其继续满足堆定义
再将堆顶元素8与末尾元素5进行交换,得到第二大元素8.
后续过程,继续进行调整,交换,如此反复进行,最终使得整个序列有序
3,java代码
package com.yang.leetcode.exam.didi;
import java.util.Arrays;
/**
* @author: fudy
* @date: 2021/4/10 下午 07:53
* @Decription:
**/
public class Main1 {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {4,6,8,5,9};
sort(arr);
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
private static void sort(int[] arr){
// 构建大顶堆,是为了满足我们下面swap(arr,0,j);
for (int i = arr.length/2-1; i >= 0; i--) {
adjustHeap(arr,i,arr.length);
}
// 交换堆顶元素和末尾元素,代表次大堆构成,给后续的元素排序,所以是j--
for (int j = arr.length-1; j > 0; j--) {
swap(arr,0,j);
adjustHeap(arr,0,j);
}
}
private static void adjustHeap(int[] arr,int i,int length){
// 取出当前元素,先暂存起来
int temp = arr[i];
for (int k=i*2+1; k < length; k=k*2+1) { // 找到我的左孩子
if (k+1<length && arr[k]<arr[k+1]){
k++; // 你想想层序遍历,如果是大顶堆,也就是左边的数组下标肯定小于右边的数组下标,那么我们肯定想让左边小于右边
}
if (arr[k] > temp){ // 如果孩子比我大,那我就和孩子换位置,
arr[i] = arr[k]; // 孩子代替我的位置了,我的位置的数据丢失了
i = k; // 我现在在孩子的位置,下一次循环,我看看我的孙子比我大不大
}else {
break;
}
}
arr[i] = temp; // 孩子代替我的位置了,我的数据丢失了,现在我再赋值回来。
}
private static void swap(int[] arr,int a,int b){
int temp = arr[a];
arr[a] = arr[b];
arr[b] = temp;
}
}