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排序2堆排序算法

1.完全二叉树的概念除了最后一层之外的其它每一层都被完全填充,并且所有的节点都保证向左对齐。2.堆的结构首先,堆结构就是一棵完全二叉树࿱

1.完全二叉树的概念

除了最后一层之外的其它每一层都被完全填充,并且所有的节点都保证向左对齐。

2.堆的结构

首先,堆结构就是一棵完全二叉树;

堆分为大根堆(任何一棵子树的最大值都在头部);小根堆(任何一棵子树的最小值都在头部);

3.堆排序的思路

    3.1 将数组变为堆的结构(大根堆)

    3.2 将堆顶数据和最后一个数据交换,输出新的最后一个数据(也就是最大值),调整剩余的数据变成大根堆

4.代码实现

    4.1 将数组变为堆结构

        思路:假设要操作的数据(就是把数据插入到堆里面)下标是i,将它和它的父节点((i-1)/2)比较,如果比他的父节点大,就交换;再接着一直往上比较,一直到它比父节点小了。

1.构造堆结构(从下往上走)public static void heapInsert(int[] arr, int i) {while(arr[i]>arr[(i-1)/2]) {swap(arr, i, (i-1)/2);i=(i-1)/2;} }

 

    4.2 在3.2中交换以后,重新调整堆结构

         思路:确定要调整结构的数据坐标,比较他的左右孩子,把其中较大的和它比较,孩子大就交换,在新位置重新调整堆结构;否则的话,不用调整,直接跳出。

//2.重新调整堆结构(堆顶数据变换之后,要重新调整堆结构)public static void heapify(int[] arr,int index,int heapSize) {int left=2*index+1;while(left

4.3 总流程

//1.数组中根据每一个元素构造堆结构
for(int i=0;i}//2.堆顶元素和最后一个元素互换,堆的尺寸-1,重新调整堆结构,最大的堆顶元素就找到了。
int heapSize=a.length;
swap(a,0,--heapSize);
while(heapSize>0){heapify(a,o,heapSize);swap(a,0,--heapSize);
}

5.时间复杂度分析

堆排序的时间复杂度是O(nlogn)额外的空间复杂度是O(1);


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这个家伙很懒,什么也没留下!
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