我是靠谱客的博主 舒服苗条,最近开发中收集的这篇文章主要介绍直接选择排序优化——堆排序,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

        堆排序,学习了整整一天才把这个排序彻底搞明白……

        首先第一点,堆排序是直接选择排序的一种优化排序算法。由于直接排序算法的遍历次数过多,导致直接排序算法的时间复杂度为O(N^2),不适合排大量数据,堆排序应运而生。

        堆排序(Heap Sort)进行的改进是能够保存一部分在每次遍历整个数组找出最大(小)值、次大(小)值,主要利用的就是完全二叉树这种数据结构。(后面说是如何保存这些数据的)

        堆排序最重要的知识点无非两个:

        1、向下调整算法

        2、堆的逻辑结构是一棵完全二叉树

        先从定义开始学习:

        向下调整算法:顾名思义就是从上到下进行数据的调整,可以将完全二叉树调整为最大堆与最小堆(这两种堆也同时被称为“大顶堆”和“小顶堆”)这种算法的前提是:根节点的左右两棵子树均以建成最大(小)堆。

        最大堆:所有的父节点都大于子结点

        最小堆:所有的父节点都小于子结点

        完全二叉树:从上到下、从左到右依次排列的一种树(即从第一层到第n-1层都是满的,只有第n层不满且从左到右排列数据)      

        (以建小堆为例)看一种典型的示例:

         向下调整算法就是处理这种完全二叉树的一种算法,经过这种算法可将此数组建成最小堆。

        先从根节点开始处理:

        9 为父(根)节点,0,1都是其子节点,0 < 1;所以将0与9作一次交换;父节点同时下移至子节点,子节点变为新父节点的子节点:(p = parent, c = child)

         

         9 为父(根)节点,2,3都是其子节点,2 < 3;所以将2与9作一次交换;父节点同时下移至子节点,子节点变为新父节点的子节点:

 

         9 为父(根)节点,6 是其子节点,6 < 9;所以将6与9作一次交换;父节点同时下移至子节点,子节点变为新父节点的子节点:

        发现此时新的子节点已经越界,故停止向下调整;整个堆现已完成建堆成为最小堆!

        这便是所谓的“向下调整算法”。

        了解了以上知识后,还得知道父节点与子结点的表示方法:

        leftchild = parent * 2 + 1;

        rightchild = parent * 2 + 2;

        parent = (leftchild - 1) / 2;

        下面代码实战:

//向下调整:
//根节点左右子树必须已经成堆
void AdjustDown(int a[], int n, int parent)
{
	int child = parent * 2 + 1;
	//左孩子不能越界
	while (child < n)
	{
		//如果只有左孩子,那就不用判断两个孩子的大小,直接判断左孩子和父亲的大小
		if (child + 1 < n && a[child + 1] > a[child])
		{
			child++;
		}
		//向下调整
		if (a[child] > a[parent])
		{
			Swap(&a[child], &a[parent]);
			parent = child;
			child = parent * 2 + 1;
		}
		else
		{
			break;
		}
	}
}

 简单的交换函数:

void Swap(int* a, int* b)
{
	int tmp = *a;
	*a = *b;
	*b = tmp;
}

        堆排序的思想现在已经有了雏形:

        将一个数组想象成堆,建堆,然后将堆顶最大(小)值置于堆底作为有序数据,这时会新形成一个堆,比之前的堆少一个数据,并且只有根节点的那棵小树未成堆,左右子树已形成大(小)堆,用一次向下调整算法即可将新堆再次建成最大(小)堆。

        现在的问题是我们选择建一个最大堆还是最小堆呢?

        我们不妨假设建了最小堆,也即上面我们刚刚构建好的堆:

        不难发现这样是将最小值筛选出来,再向下调整,选出次小值,这样一来会得到降序的一个数组,反之,若使用最大堆,会得到一个升序的数组。

         我们建大堆来得到一个升序数组,现有此无序数组:

//数组
int a[] = { 5,9,6,1,7,2,0,4,3,8 };
//元素个数
int n = (int)sizeof(a) / sizeof(a[0]);

       第一步就是建堆:
       我们会发现:这样“不听话”的数组显然不符合向下调整算法的前提条件,所以我们可以从这个数组中找能用这个算法的地方:从后向前去调整,最后一个叶子节点?一个数据,不需要调整;

最后一个父节点?他将会有0-2个子节点,而且只有这三个数据,不管怎么“不听话”,这个最小单位会满足“根的左右子树成堆”的这个条件,下一次再将这个父节点-1,即可实现对前一个父节点进行向下调整,循环此步骤直至真正的根节点,这时整个数组会被建成最大堆。

void HeapSort(int a[], int n)
{
    //建堆
	int parent = (n - 1 - 1) / 2;
	while (parent >= 0)
	{
		AdjustDown(a, n, parent);
		parent--;
	}
}

        第二步就是排序:

        建成堆后,我们需要进行数据的交换形成有序数据区。

void HeapSort(int a[], int n)
{
    //建堆
	int parent = (n - 1 - 1) / 2;
	while (parent >= 0)
	{
		AdjustDown(a, n, parent);
		parent--;
	}
	//已经成最大堆,不用再从最后一个父节点建堆
	//每次只用改变根节点的堆(根左右堆已为最大堆)
	int end = n - 1;
	while (end > 0)
	{
		Swap(&a[0], &a[end]);
		AdjustDown(a, end, 0);
		end--;
	}
}

        堆排序完毕!

        整个代码分享:

#include <stdio.h>

void Swap(int* a, int* b)
{
	int tmp = *a;
	*a = *b;
	*b = tmp;
}

//向下调整:
//根节点左右子树必须已经成堆
void AdjustDown(int a[], int n, int parent)
{
	int child = parent * 2 + 1;
	//左孩子不能越界
	while (child < n)
	{
		//如果只有左孩子,那就不用判断两个孩子的大小,直接判断左孩子和父亲的大小
		if (child + 1 < n && a[child + 1] > a[child])
		{
			child++;
		}
		//向下调整
		if (a[child] > a[parent])
		{
			Swap(&a[child], &a[parent]);
			parent = child;
			child = parent * 2 + 1;
		}
		else
		{
			break;
		}
	}
}

void HeapSort(int a[], int n)
{
	int parent = (n - 1 - 1) / 2;
	while (parent >= 0)
	{
		AdjustDown(a, n, parent);
		parent--;
	}
	//已经成最大堆,不用再从最后一个父节点建堆
	//每次只用改变根节点的堆(根左右堆已为最大堆)
	int end = n - 1;
	while (end > 0)
	{
		Swap(&a[0], &a[end]);
		AdjustDown(a, end, 0);
		end--;
	}
}

void print(int* a, int n)
{
	int i = 0;
	for (i = 0; i < n; i++)
	{
		printf("%d ", a[i]);
	}
	printf("n");
}

int main()
{
	int a[] = { 5,9,6,1,7,2,0,4,3,8 };
	int n = (int)sizeof(a) / sizeof(a[0]);
	HeapSort(a, n);
	print(a, n);
	return 0;
}

最后

以上就是舒服苗条为你收集整理的直接选择排序优化——堆排序的全部内容,希望文章能够帮你解决直接选择排序优化——堆排序所遇到的程序开发问题。

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