基本思想
排序思想
用最大堆排序的基本思想:先将初始文件R[1..n]建成一个最大堆,此堆为初始的无序堆。
再将关键字最大的记录R[1](即堆顶)和无序区的最后一个记录R[n]交换,由此得 到新的无序区R[1..n-1]和有序区R[n],且满足R[1..n-1].keys≤R[n].key。
由于交换后新的根R[1]可能违反堆性质,故应将当前无序区R[1..n-1]调整为堆。 然后再次将R[1..n-1]中关键字最大的记录R[1]和该区间的最后一个记录R[n-1]交换,由 此得到新的无序区R[1..n-2]和有序区R[n-1..n],且仍满足关系 R[1..n-2].keys≤R[n-1..n].keys,同样要将R[1..n-2]调整为堆。
算法实现
最大堆排序算法,Java实现,代码如下所示:
public abstract class Sorter {
public abstract void sort(int[] array);
}
public class HeapSorter extends Sorter {
public void sort(int[] array) {
heapSort(array);
}
private void heapSort(int[] array) {
int temp; // 用于交换的暂存单元
buildMaxHeap(array); // 执行初始建堆,并调整
for (int i = array.length - 1; i > 0; i--) {
// 交换堆顶元素array[0]和堆中最后一个元array[i]
temp = array[0];
array[0] = array[i];
array[i] = temp;
// 每次交换堆顶元素和堆中最后一个元素之后,都要对堆进行调整
adjustHeapFixdown(array, 0, i);
}
}
//建立最大堆
void buildMaxHeap(int[] array)
{
// 求出当前堆中最后一个存在孩子结点的索引
int pos = (array.length - 1) / 2;
// 从该结点结点开始,执行建堆操作
for (int i = pos; i >= 0; i--)
// 在建堆过程中,及时调整堆中索引为i的结点
adjustHeapFixdown(array, i, array.length);
}
// 从i节点开始调整,n为节点总数 从0开始计算 i节点的子节点为 2*i+1, 2*i+2
void adjustHeapFixdown(int[] array, int i, int n)
{
int j, temp;
temp = array[i];
// 当前待调整结点的左孩子结点的索引(i+1为当前调整结点的右孩子结点的索引)
j = 2 * i + 1;
while (j < n)
{
if (j + 1 < n && array[j + 1] > array[j]) //在左右孩子中找最大的
j++;
// 如果当前待调整结点大于等于它的左右孩子,则不需要调整,直接退出
if (array[j] <= temp)
break;
//把较大的子结点往上移动,替换它的父结点
array[i] = array[j];
// 重新设置待调整的下一个结点的索引
i = j;
j = 2 * i + 1;
}
// 当前待调整的结点放到比其大的孩子结点位置上
array[i] = temp;
}
排序过程
第一步:初始建堆
首先执行的初始建堆(在建堆的过程中需要调整堆)。
第二步:第一次交换
第三步:调整堆
算法分析
时间复杂度
堆排序的时间,主要由建立初始堆和反复重建堆这两部分的时间开销构成。
堆排序的最坏时间复杂度为O(nlgn)。堆排序的平均性能较接近于最坏性能。由于建初始堆所需的比较次数较多,所以堆排序不适宜于记录数较少的文件。空间复杂度
堆排序过程中,需要调整堆,交换待排序记录需要一个临时存储单元,所以空间复杂度为O(1)。
排序稳定性
堆排序是不稳定的排序方法。
来源:CSDN
作者:BrokenIceCrystal
链接:https://blog.csdn.net/BrokenIceCrystal/article/details/71899590