データ構造とアルゴリズムは省略 - スタックとヒープの並べ替え

ヒープ

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コンセプト

• ヒープは完全2分木です。
• （以下）に等しいかまたはより大きいサブツリーの各ノードのためのヒープ必須値の各ノードの値。
• 大小の屋根の上のヒープヒープ：ツリーの値と子ノードとの大小関係に応じて分かれています。

どのように達成するために

• どの店に
  • バイナリツリーの完全なバイナリツリーのセクションでは、ストレージアレイの話しましたので、ヒープを格納するための配列を使用

• どのような操作
  • 要素を挿入（O（logN個）） -アレイの端部が行われるに挿入されるまで、下からのスタック：スタックの最上部、比較から一枚ずつ交換満たされず、端部満たすために経路に沿って。
  • 

  • クラスヒープ{パブリック
      専用のint [] A; //配列、格納されたデータから添字1を開始する
      プライベート整数N; //が格納できるデータの最大数スタック
      プライベートint型の数を、既にスタックに格納されたデータの//数
    
      公共ヒープ（INT容量）{ 
        新しい新しいINT = [容量+ 1]; 
        N-容量=; 
        COUNT = 0; 
      } 
    
      公共ボイドINSERT（INTデータ）{ 
        IF（COUNT> = N-）のリターン; //充填
        ++カウント; 
        A [COUNT] =データ; 
        INT Iがカウント=; 
        ながら（I / 2> 0 && A [I]> A [I / 2]）{//パイルアップの底から
          スワップ（I、I / 2）; //スワップ（）関数が動作するインデックスに2つのスイッチング素子を、私は私/ 2 
          iはI / 2 =; 
        } 
      } 
     }
    

  • ヒープ要素の上部を削除します（O（logN個）） -私たちは、ヒープの上部に最後のノードを入れ、その後、親と子ノードを比較するのと同じ方法を使用します。親子関係は、相互に交換、サイズのための2つのノードを満たしていないと、親と子ノード間の大小関係まで、満足するまで、このプロセスは、繰り返されます。これは、ヒープ方式の上から。
  • 

  • ます。public void removeMax（）{ 
      場合（カウント== 0）リターン-1; //堆中没有数据
      [1] [カウント] =。
      - カウント; 
      heapify（カウント、1）; 
    } 
    
    プライベートボイドheapify（INT [] A、INT nは、INT I）{//自上往下堆化
      しながら（TRUE）{ 
        int型maxPos = I。
        IF（I * 2 <= N && [I] <[I * 2]）maxPos = iが2 *; 
        （I * 2 + 1 <= N && [maxPos] <[I * 2 + 1]）maxPos = I * 2 + 1であれば、
        ブレーク（maxPosは、私を==）であれば、
        スワップ（I、maxPos）。
        私はmaxPosを=。
      } 
    }
    

ヒープベースの並べ替えを達成するためにどのように？