无有他奇,只是恰好。无有他异,只是本然

堆排序算法总结

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1、 堆排序定义
n个关键字序列Kl,K2,…,Kn称为堆,当且仅当该序列满足如下性质(简称为堆性质):
(1) ki≤K2i且ki≤K2i+1 或(2)Ki≥K2i且ki≥K2i+1(1≤i≤ )
若将此序列所存储的向量R[1..n]看做是一棵完全二叉树的存储结构,则堆实质上是满足如下性质的完全二叉树:树中任一非叶结点的关键字均不大于(或不小于)其左右孩子(若存在)结点的关键字。
【例】关键字序列(10,15,56,25,30,70)和(70,56,30,25,15,10)分别满足堆性质(1)和(2),故它们均是堆,其对应的完全二叉树分别如小根堆示例和大根堆示例所示。
2、大根堆和小根堆
根结点(亦称为堆顶)的关键字是堆里所有结点关键字中最小者的堆称为小根堆。
根结点(亦称为堆顶)的关键字是堆里所有结点关键字中最大者,称为大根堆。
注意:
①堆中任一子树亦是堆。
②以上讨论的堆实际上是二叉堆(Binary Heap),类似地可定义k叉堆。
3、堆排序特点
堆排序(HeapSort)是一树形选择排序。
堆排序的特点是:在排序过程中,将R[l..n]看成是一棵完全二叉树的顺序存储结构,利用完全二叉树中双亲结点和孩子结点之间的内在关系【参见二叉树的顺序存储结构】,在当前无序区中选择关键字最大(或最小)的记录。
4、堆排序与直接插入排序的区别
直接选择排序中,为了从R[1..n]中选出关键字最小的记录,必须进行n-1次比较,然后在R[2..n]中选出关键字最小的记录,又需要做n-2次比较。事实上,后面的n-2次比较中,有许多比较可能在前面的n-1次比较中已经做过,但由于前一趟排序时未保留这些比较结果,所以后一趟排序时又重复执行了这些比较操作。
堆排序可通过树形结构保存部分比较结果,可减少比较次数。
5、堆排序
堆排序利用了大根堆(或小根堆)堆顶记录的关键字最大(或最小)这一特征,使得在当前无序区中选取最大(或最小)关键字的记录变得简单。

1 /*
2 堆排序
3 (1)用大根堆排序的基本思想
4 ① 先将初始文件R[1..n]建成一个大根堆,此堆为初始的无序区
5 ② 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,
6 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
7 ③ 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。
8 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,
9 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,
10 同样要将R[1..n-2]调整为堆。
11 ……
12 直到无序区只有一个元素为止。
13 (2)大根堆排序算法的基本操作:
14 ① 初始化操作:将R[1..n]构造为初始堆;
15 ② 每一趟排序的基本操作:将当前无序区的堆顶记录R[1]和该区间的最后一个记录交换,然后将新的无序区调整为堆(亦称重建堆)。
16 注意:
17 ①只需做n-1趟排序,选出较大的n-1个关键字即可以使得文件递增有序。
18 ②用小根堆排序与利用大根堆类似,只不过其排序结果是递减有序的。
19 堆排序和直接选择排序相反:在任何时刻,堆排序中无序区总是在有序区之前,
20 且有序区是在原向量的尾部由后往前逐步扩大至整个向量为止。
21 */
22
23 //生成大根堆
24 void HeapAdjust(int SortData[],int StartIndex, int Length)
25 {
26     while(2*StartIndex+1 < Length)
27     {
28         int MinChildrenIndex = 2*StartIndex+1 ;
29         if(2*StartIndex+2 < Length )
30         {
31             //比较左子树和右子树,记录最大值的Index
32             if(SortData[2*StartIndex+1]<SortData[2*StartIndex+2])
33             {
34                 MinChildrenIndex = 2*StartIndex+2;
35             }
36         }
37         if(SortData[StartIndex] < SortData[MinChildrenIndex])
38         {
39             //交换i与MinChildrenIndex的数据
40             int tmpData =SortData[StartIndex];
41             SortData[StartIndex] =SortData[MinChildrenIndex];
42             SortData[MinChildrenIndex] =tmpData;
43             //堆被破坏,需要重新调整
44             StartIndex = MinChildrenIndex ;
45         }
46         else
47         {
48             //比较左右孩子均大则堆未破坏,不再需要调整
49             break;
50         }
51     }
52
53     return;
54 }
55
56 //堆排序
57 void HeapSortData(int SortData[], int Length)
58 {
59     int i=0;
60
61     //将Hr[0,Lenght-1]建成大根堆
62     for (i=Length/2-1; i>=0; i--)
63     {
64         HeapAdjust(SortData, i, Length);
65     }
66
67     for (i=Length-1; i>0; i--)
68     {
69         //与最后一个记录交换
70         int tmpData =SortData[0];
71         SortData[0] =SortData[i];
72         SortData[i] =tmpData;
73         //将H.r[0..i]重新调整为大根堆
74         HeapAdjust(SortData, 0, i);
75     }
76
77     return;
78 }

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网友最新评论 (1)

  1. 写的挺好的!思路很清晰!

    abraham2009-11-06 11:19 回复