漫画:什么是堆排序?

那么,这个二叉堆怎样来使用呢?我们这一期将会详细讲述。

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让我们回顾一下二叉堆和最大堆的特性:

1.二叉堆本质上是一种完全二叉树

2.最大堆的堆顶是整个堆中的最大元素

当我们删除一个最大堆的堆顶(并不是完全删除,而是替换到最后面),经过自我调节,第二大的元素就会被交换上来,成为最大堆的新堆顶。

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正如上图所示,当我们删除值为10的堆顶节点,经过调节,值为9的新节点就会顶替上来;当我们删除值为9的堆顶节点,经过调节,值为8的新节点就会顶替上来.......

由于二叉堆的这个特性,我们每一次删除旧堆顶,调整后的新堆顶都是大小仅次于旧堆顶的节点。那么我们只要反复删除堆顶,反复调节二叉堆,所得到的集合就成为了一个有序集合,过程如下:

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到此为止,我们原本的最大堆已经变成了一个从小到大的有序集合。之前说过二叉堆实际存储在数组当中,数组中的元素排列如下:

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由此,我们可以归纳出堆排序算法的步骤:

1. 把无序数组构建成二叉堆。

2. 循环删除堆顶元素,移到集合尾部,调节堆产生新的堆顶。

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public class HeapSort {

 
  1. /**

  2. * 下沉调整

  3. * @param array 待调整的堆

  4. * @param parentIndex 要下沉的父节点

  5. * @param parentIndex 堆的有效大小

  6. */

  7. public static void downAdjust(int[] array, int parentIndex, int length) {

  8. // temp保存父节点值,用于最后的赋值

  9. int temp = array[parentIndex];

  10. int childIndex = 2 * parentIndex + 1;

  11. while (childIndex < length) {

  12. // 如果有右孩子,且右孩子大于左孩子的值,则定位到右孩子

  13. if (childIndex + 1 < length && array[childIndex + 1] > array[childIndex]) {

  14. childIndex++;

  15. }

  16. // 如果父节点小于任何一个孩子的值,直接跳出

  17. if (temp >= array[childIndex])

  18. break;

  19. //无需真正交换,单向赋值即可

  20. array[parentIndex] = array[childIndex];

  21. parentIndex = childIndex;

  22. childIndex = 2 * childIndex + 1;

  23. }

  24. array[parentIndex] = temp;

  25. }


  26. /**

  27. * 堆排序

  28. * @param array 待调整的堆

  29. */

  30. public static void heapSort(int[] array) {

  31. // 1.把无序数组构建成二叉堆。

    for (int i = (array.length-2)/


    2; i >= 0; i--) {
  32. downAdjust(array, i, array.length);

  33. }

  34. System.out.println(Arrays.toString(array));

  35. // 2.循环删除堆顶元素,移到集合尾部,调节堆产生新的堆顶。

  36. for (int i = array.length - 1; i > 0; i--) {

  37. // 最后一个元素和第一元素进行交换

  38. int temp = array[i];

  39. array[i] = array[0];

  40. array[0] = temp;

  41. // 下沉调整最大堆

  42. downAdjust(array, 0, i);

  43. }

  44. }


  45. public static void main(String[] args) {

  46. int[] arr = new int[] {1,3,2,6,5,7,8,9,10,0};

  47. heapSort(arr);

  48. System.out.println(Arrays.toString(arr));

  49. }

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二叉堆的节点下沉调整(downAdjust 方法)是堆排序算法的基础,这个调节操作本身的时间复杂度是多少呢?

假设二叉堆总共有n个元素,那么下沉调整的最坏时间复杂度就等同于二叉堆的高度,也就是O(logn)

我们再来回顾一下堆排序算法的步骤:

1. 把无序数组构建成二叉堆。

2. 循环删除堆顶元素,移到集合尾部,调节堆产生新的堆顶。

第一步,把无序数组构建成二叉堆,需要进行n/2次循环。每次循环调用一次 downAdjust 方法,所以第一步的计算规模是 n/2 * logn,时间复杂度O(nlogn)

第二步,需要进行n-1次循环。每次循环调用一次 downAdjust 方法,所以第二步的计算规模是 (n-1) * logn ,时间复杂度 O(nlogn)

两个步骤是并列关系,所以整体的时间复杂度同样是 O(nlogn)

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原文发布时间为:2018-09-10
本文作者:小灰
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