堆排序详解

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lovevivi 发表于 2022/09/05 06:57:50 2022/09/05
【摘要】 @TOC 一、堆 1.概念堆的物理结构(我们能看到的)是一个数组堆的逻辑结构(我们想象出来的)是一个完全二叉树 2.特性1.结构性:用数组表示完全二叉树2.有序性: 任一结点的关键字是其子树所有结点的最大值(最小值)而拥有最大值在顶叫做 大堆拥有最小值在顶叫做 小堆 3. 父子结点因为都是由数组表示的完全二叉树而数组对应下标左孩子下标 =父亲节点下标*2+1右孩子下标 =父亲节点下标*2+2...

@TOC


一、堆

1.概念

堆的物理结构(我们能看到的)是一个数组
堆的逻辑结构(我们想象出来的)是一个完全二叉树

在这里插入图片描述

2.特性

1.结构性:用数组表示完全二叉树
2.有序性: 任一结点的关键字是其子树所有结点的最大值(最小值)
而拥有最大值在顶叫做 大堆
拥有最小值在顶叫做 小堆

3. 父子结点

因为都是由数组表示的完全二叉树
而数组对应下标
左孩子下标 =父亲节点下标*2+1
右孩子下标 =父亲节点下标*2+2

在这里插入图片描述

二、向下调整算法

1.概念

向下调整算法
以小堆为例,
当满足左子树与右子树都是小堆时
从根节点开始
取左右孩子小的那个,与父亲比较,如果比父亲小就交换
然后往下调,以此时的child赋值给parent,
直到调到叶节点就结束
在这里插入图片描述

2. 实现

void justdown(int* a, int n, int root)//向下调整算法 ——建堆  小堆
{
	int parent = root;
	int child = parent * 2 + 1;//假设左右孩子小的是左孩子
	while (child<n)//child作为下标小于元素个数就成立,否则数据不存在
	{
		if (a[child + 1] < a[child]&&child+1<n)//作为完全二叉树存在,有可能只存在左子树,而不存在右子树
		{
			child++;//如果左孩子大于右孩子,设小的为右孩子
		}
		if (a[child] < a[parent])//孩子小于父亲,两者就交换
		{
			swap(&a[child], &a[parent]);
			parent = child;
			child = parent * 2 + 1;
		}
		else//孩子比父亲大 就结束循环  因为左右子树都是小堆 
		{
			break;
		}
	}
}

三 、堆排序的实现

1.建堆

以大堆为例
若发现左子树与右子树不是大堆,则不能直接使用向下调整算法
可以倒着从最后一颗子树开始调 ,使其变成左右子树都是大堆
但是由于叶节点调并由实际作用,所以从倒数第一个非叶子树开始调 ,而正好都是用数组下标表示的,每次减一,都会达到前一个数的位置。
元素个数为n,最后一个数的下标为n-1,0作为8的左子树,8就为(n-1-1)/2
在这里插入图片描述

2. 排序

以升序为例
正常来说,我们排升序都应该想到是用小堆,
但是会存在一个问题
在这里插入图片描述

建小堆,我们应该把最小数放在堆顶,这个数已经被选出来了,然后在剩下的数中在去选数,此时的树的结构已经乱了,必须重新建堆才能选出下一个数,建堆的时间复杂度是O(N)
这时的时间复杂度为O(N-1) N-2 N-3 N-4…
最后建堆选序的时间复杂度为O(N^2)
对比其他排序这样都没有效率

所以我们采用大堆排升序
使用大堆可以不改变二叉树本身的结构
将 堆顶与最后一个数交换 ,这样最大的数就排到最后了
再将前n-1个数再次使用向下调整算法,找到次大的数 ,与倒数第二个数交换
直到有一个数时停止
在这里插入图片描述

3.代码实现

void justdown(int* a, int n, int root)//向下调整算法 ——建堆  大堆
{
	int parent = root;
	int child = parent * 2 + 1;//假设左右孩子大的是左孩子
	while (child < n)//child作为下标小于元素个数就成立,否则数据不存在
	{
		if (a[child + 1] > a[child] && child + 1 < n)//作为完全二叉树存在,有可能只存在左子树,而不存在右子树
		{
			child++;//如果左孩子大于右孩子,设大的为右孩子
		}
		if (a[child] > a[parent])//孩子大于父亲,两者就交换
		{
			swap(&a[child], &a[parent]);
			parent = child;
			child = parent * 2 + 1;
		}
		else//孩子比父亲小 就结束循环  因为左右子树都是大堆 
		{
			break;
		}
	}
}
void heapsort(int* a, int n)
{
	int i = 0;
	for (i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--)//(n-1-1)/2是从叶节点的上一个父节点开始,

	{
		justdown(a, n, i);//因为实际是一个数组,所以每次减一都往前调一个下标位置
	}
	int end = n - 1;
	while (end > 0)//多于一个值时就进行
	{
		swap(&a[0], &a[end]);//排升序用大堆  
		justdown(a, end, 0);
		end--;
	}
}

四、堆排序的时间复杂度

1.建堆的时间复杂度 O(N)

在这里插入图片描述

2.排序中运用向下调整算法 ,向下调整算法需要调整高度次h
2^h -1 =N h=log N 时间复杂度为O(logN)
不太懂高度计算的 二叉树的详细图解

堆排序的整体时间复杂度为 O(N*log N)

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