堆與堆排序

2022-03-08 07:23:54 字數 3059 閱讀 8366

堆排序快速排序歸併排序一樣都是時間複雜度為

o(n*logn)

的幾種常見排序方法。學習堆排序前,先講解下什麼是資料結構中的二叉堆。

二叉堆是完全二叉樹或者是近似完全二叉樹。

二叉堆滿足二個特性:

1.父結點的鍵值總是大於或等於(小於或等於)任何乙個子節點的鍵值。

2.每個結點的左子樹和右子樹都是乙個二叉堆(都是最大堆或最小堆)。

當父結點的鍵值總是大於或等於任何乙個子節點的鍵值時為最大堆。當父結點的鍵值總是小於或等於任何乙個子節點的鍵值時為最小堆。下圖展示乙個最小堆:

由於其它幾種堆(二項式堆,斐波納契堆等)用的較少,一般將二叉堆就簡稱為堆。

一般都用陣列來表示堆,

i結點的父結點下標就為

(i – 1) / 2

。它的左右子結點下標分別為

2 * 

i + 1

和2 * 

i + 2

。如第0

個結點左右子結點下標分別為1和

下面先給出《資料結構

c++語言描述》中最小堆的建立插入刪除的**,再給出本人的實現**,最好是先看明白圖後再去看**。

每次插入都是將新資料放在陣列最後。可以發現從這個新資料的父結點到根結點必然為乙個有序的數列,現在的任務是將這個新資料插入到這個有序資料中——這就類似於直接插入排序中將乙個資料併入到有序區間中

,對照《白話經典演算法系列之二

直接插入排序的三種實現》不難寫出插入乙個新資料時堆的調整**:

//新加入i結點

其父結點為

(i - 1) / 2

void minheapfixup(int 

a, int i)

a[i] = 

temp;}

更簡短的表達為:

void minheapfixup(int 

a, int i)

插入時:

//在最小堆中加入新的資料

nnum

void minheapaddnumber(int 

a, int 

n, int 

nnum

)按定義,堆中每次都只能刪除第

0個資料。為了便於重建堆,實際的操作是將最後乙個資料的值賦給根結點,然後再從根結點開始進行一次從上向下的調整。調整時先在左右兒子結點中找最小的,如果父結點比這個最小的子結點還**明不需要調整了,反之將父結點和它交換後再考慮後面的結點。相當於從根結點將乙個資料的「下沉」過程。下面給出**://從

i節點開始調整

,n為節點總數從0

開始計算

i節點的子節點為

2*i+1, 2*i+2

void minheapfixdown(int 

a, int 

i, int n)

a[i] = 

temp;}

//在最小堆中刪除數

void minheapdeletenumber(int 

a, int n)

有了堆的插入和刪除後,再考慮下如何對乙個資料進行堆化操作。要乙個乙個的從陣列中取出資料來建立堆吧,不用!先看乙個陣列,如下圖:

很明顯,對葉子結點來說,可以認為它已經是乙個合法的堆了即20,

60,65,

4,49都分別是乙個合法的堆。只要從

a[4]=50

開始向下調整就可以了。然後再取

a[3]=30

,a[2] = 17

,a[1] = 12

,a[0] = 9

分別作一次向下調整操作就可以了。下圖展示了這些步驟:

寫出堆化陣列的**:

//建立最小堆

void makeminheap(int 

a, int n)

至此,堆的操作就全部完成了(注

1),再來看下如何用堆這種資料結構來進行排序。

首先可以看到堆建好之後堆中第

0個資料是堆中最小的資料。取出這個資料再執行下堆的刪除操作。這樣堆中第

0個資料又是堆中最小的資料,重複上述步驟直至堆中只有乙個資料時就直接取出這個資料。

由於堆也是用陣列模擬的,故堆化陣列後,第一次將

a[0]

與a[n - 1]

交換,再對

a[0…n-2]

重新恢復堆。第二次將

a[0]

與a[n – 2]

交換,再對

a[0…n - 3]

重新恢復堆,重複這樣的操作直到

a[0]

與a[1]

交換。由於每次都是將最小的資料併入到後面的有序區間,故操作完成後整個陣列就有序了。有點類似於直接選擇排序

void minheapsorttodescendarray(int 

a, int n)

}注意使用最小堆排序後是遞減陣列,要得到遞增陣列,可以使用最大堆。

由於每次

重新恢復堆

的時間複雜度為

o(logn)

,共n - 1

次重新恢復

堆操作,再加上前面建立堆時

n / 2

次向下調整,每次調整時間複雜度也為

o(logn)

。二次操作時間相加還是

o(n * logn)

。故堆排序的時間複雜度為

o(n * logn)。 

注1 作為乙個資料結構,最好用類將其資料和方法封裝起來,這樣即便於操作,也便於理解。此外,除了堆排序要使用堆,另外還有很多場合可以使用堆來方便和高效的處理資料,以後會一一介紹。

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