JAVA堆排序算法的讲解

预备知识

堆排序

  堆排序是利用这种数据结构而设计的一种排序算法,堆排序是一种选择排序,它的最坏,最好,平均时间复杂度均为O(nlogn),它也是不稳定排序。首先简单了解下堆结构。

  堆是具有以下性质的完全二叉树:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值,称为大顶堆;或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值,称为小顶堆。如下图:

同时,我们对堆中的结点按层进行编号,将这种逻辑结构映射到数组中就是下面这个样子

该数组从逻辑上讲就是一个堆结构,我们用简单的公式来描述一下堆的定义就是:

大顶堆:arr[i] >= arr[2i+1] && arr[i] >= arr[2i+2] 

小顶堆:arr[i] <= arr[2i+1] && arr[i] <= arr[2i+2] 

ok,了解了这些定义。接下来,我们来看看堆排序的基本思想及基本步骤:

堆排序基本思想及步骤

  堆排序的基本思想是:将待排序序列构造成一个大顶堆,此时,整个序列的最大值就是堆顶的根节点。将其与末尾元素进行交换,此时末尾就为最大值。然后将剩余n-1个元素重新构造成一个堆,这样会得到n个元素的次小值。如此反复执行,便能得到一个有序序列了

步骤一 构造初始堆。将给定无序序列构造成一个大顶堆(一般升序采用大顶堆,降序采用小顶堆)。

1.假设给定无序序列结构如下

2.此时我们从最后一个非叶子结点开始(叶结点自然不用调整,第一个非叶子结点 arr.length/2-1=5/2-1=1,也就是下面的6结点),从左至右,从下至上进行调整。

3.找到第二个非叶节点4,由于[4,9,8]中9元素最大,4和9交换。

这时,交换导致了子根[4,5,6]结构混乱,继续调整,[4,5,6]中6最大,交换4和6。

此时,我们就将一个无需序列构造成了一个大顶堆。

步骤二 将堆顶元素与末尾元素进行交换,使末尾元素最大。然后继续调整堆,再将堆顶元素与末尾元素交换,得到第二大元素。如此反复进行交换、重建、交换。

a.将堆顶元素9和末尾元素4进行交换

b.重新调整结构,使其继续满足堆定义

后续过程,继续进行调整,交换,如此反复进行,最终使得整个序列有序

再简单总结下堆排序的基本思路:

  a.将无需序列构建成一个堆,根据升序降序需求选择大顶堆或小顶堆;

  b.将堆顶元素与末尾元素交换,将最大元素"沉"到数组末端;

  c.重新调整结构,使其满足堆定义,然后继续交换堆顶元素与当前末尾元素,反复执行调整+交换步骤,直到整个序列有序。

代码实现

package sortdemo;

import java.util.Arrays;

/**
 * Created by chengxiao on 2016/12/17.
 * 堆排序demo
 */
public class HeapSort {
 public static void main(String []args){
  int []arr = {9,8,7,6,5,4,3,2,1};
  sort(arr);
  System.out.println(Arrays.toString(arr));
 }
 public static void sort(int []arr){
  //1.构建大顶堆
  for(int i=arr.length/2-1;i>=0;i--){
   //从第一个非叶子结点从下至上,从右至左调整结构
   adjustHeap(arr,i,arr.length);
  }
  //2.调整堆结构+交换堆顶元素与末尾元素
  for(int j=arr.length-1;j>0;j--){
   swap(arr,0,j);//将堆顶元素与末尾元素进行交换
   adjustHeap(arr,0,j);//重新对堆进行调整
  }

 }

 /**
  * 调整大顶堆(仅是调整过程,建立在大顶堆已构建的基础上)
  * @param arr
  * @param i
  * @param length
  */
 public static void adjustHeap(int []arr,int i,int length){
  int temp = arr[i];//先取出当前元素i
  for(int k=i*2+1;k<length;k=k*2+1){//从i结点的左子结点开始,也就是2i+1处开始
   if(k+1<length && arr[k]<arr[k+1]){//如果左子结点小于右子结点,k指向右子结点
    k++;
   }
   if(arr[k] >temp){//如果子节点大于父节点,将子节点值赋给父节点(不用进行交换)
    arr[i] = arr[k];
    i = k;
   }else{
    break;
   }
  }
  arr[i] = temp;//将temp值放到最终的位置
 }

 /**
  * 交换元素
  * @param arr
  * @param a
  * @param b
  */
 public static void swap(int []arr,int a ,int b){
  int temp=arr[a];
  arr[a] = arr[b];
  arr[b] = temp;
 }
}

结果

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

最后 

堆排序是一种选择排序,整体主要由构建初始堆+交换堆顶元素和末尾元素并重建堆两部分组成。其中构建初始堆经推导复杂度为O(n),在交换并重建堆的过程中,需交换n-1次,而重建堆的过程中,根据完全二叉树的性质,[log2(n-1),log2(n-2)...1]逐步递减,近似为nlogn。所以堆排序时间复杂度一般认为就是O(nlogn)级。

以上就是JAVA堆排序算法的讲解的详细内容,更多关于JAVA 堆排序算法的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • Java 归并排序算法、堆排序算法实例详解

    基本思想: 归并(Merge)排序法是将两个(或两个以上)有序表合并成一个新的有序表,即把待排序序列分为若干个子序列,每个子序列是有序的.然后再把有序子序列合并为整体有序序列. 归并排序示例: 合并方法: 设r[i-n]由两个有序子表r[i-m]和r[m+1-n]组成,两个子表长度分别为n-i +1.n-m. j=m+1:k=i:i=i; //置两个子表的起始下标及辅助数组的起始下标 若i>m 或j>n,转⑷ //其中一个子表已合并完,比较选取结束 //选取r[i]和r[j]较小的存入辅助数组

  • 堆排序算法的讲解及Java版实现

    堆是数据结构中的一种重要结构,了解了"堆"的概念和操作,可以快速掌握堆排序. 堆的概念 堆是一种特殊的完全二叉树(complete binary tree).如果一棵完全二叉树的所有节点的值都不小于其子节点,称之为大根堆(或大顶堆):所有节点的值都不大于其子节点,称之为小根堆(或小顶堆). 在数组(在0号下标存储根节点)中,容易得到下面的式子(这两个式子很重要): 1.下标为i的节点,父节点坐标为(i-1)/2: 2.下标为i的节点,左子节点坐标为2*i+1,右子节点为2*i+2. 堆

  • java堆排序原理及算法实现

    从堆排序的简介到堆排序的算法实现等如下: 1. 简介 堆排序是建立在堆这种数据结构基础上的选择排序,是原址排序,时间复杂度O(nlogn),堆排序并不是一种稳定的排序方式.堆排序中通常使用的堆为最大堆. 2. 堆的定义 堆是一种数据结构,是一颗特殊的完全二叉树,通常分为最大堆和最小堆.最大堆的定义为根结点最大,且根结点左右子树都是最大堆:同样,最小堆的定义为根结点最小,且根结点左右子树均为最小堆. 最大堆满足其每一个父结点均大于其左右子结点,最小堆则满足其每一个父结点均小于其左右子结点. 3.

  • 详解堆排序算法原理及Java版的代码实现

    概述 堆排序是一种树形选择排序,是对直接选择排序的有效改进. 堆的定义如下:具有n个元素的序列(k1,k2,...,kn), 当且仅当满足: 时称之为堆.由堆的定义可以看出,堆顶元素(即第一个元素)必为最小项(小顶堆)或最大项(大顶堆). 若以一维数组存储一个堆,则堆对应一棵完全二叉树,且所有非叶结点(有子女的结点)的值均不大于(或不小于)其子女的值,根结点(堆顶元素)的值是最小(或最大)的. (a)大顶堆序列:(96, 83, 27, 38, 11, 09) (b)小顶堆序列:(12, 36,

  • Java排序算法总结之堆排序

    本文实例讲述了Java排序算法总结之堆排序.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 1991年计算机先驱奖获得者.斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德(Robert W.Floyd)和威廉姆斯(J.Williams)在1964年共同发明了著名的堆排序算法( Heap Sort ).本文主要介绍堆排序用Java来实现. 堆积排序(Heapsort)是指利用堆积树(堆)这种资料结构所设计的一种排序算法,可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素.堆排序是不稳定的排序方法,辅助空间为O(1), 最坏

  • Java堆排序算法详解

    堆是数据结构中的一种重要结构,了解"堆"的概念和操作,可以帮助我们快速地掌握堆排序. 堆的概念 堆是一种特殊的完全二叉树(complete binary tree).如果一棵完全二叉树的所有节点的值都不小于其子节点,称之为大根堆(或大顶堆):所有节点的值都不大于其子节点,称之为小根堆(或小顶堆). 在数组(在0号下标存储根节点)中,容易得到下面的式子(这两个式子很重要): 1.下标为i的节点,父节点坐标为(i-1)/2: 2.下标为i的节点,左子节点坐标为2*i+1,右子节点为2*i+

  • JAVA堆排序算法的讲解

    预备知识 堆排序 堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法,堆排序是一种选择排序,它的最坏,最好,平均时间复杂度均为O(nlogn),它也是不稳定排序.首先简单了解下堆结构. 堆 堆是具有以下性质的完全二叉树:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值,称为大顶堆:或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值,称为小顶堆.如下图: 同时,我们对堆中的结点按层进行编号,将这种逻辑结构映射到数组中就是下面这个样子 该数组从逻辑上讲就是一个堆结构,我们用简单的公式来描述一下堆的定义就是: 大顶

  • java排序算法之_选择排序(实例讲解)

    选择排序是一种非常简单的排序算法,从字面意思我们就可以知道,选择就是从未排序好的序列中选择出最小(最大)的元素,然后与第 i 趟排序的第 i-1(数组中下标从 0 开始) 个位置的元素进行交换,第 i 个元素之前的序列就是已经排序好的序列.整个排序过程只需要遍历 n-1 趟便可排好,最后一个元素自动为最大(最小)值. 举个小例子: arr[] = {3,1,2,6,5,4} 第 1 趟排序: index = 0, min = 1, 交换后 -->  1,3,2,6,5,4 第 2 趟排序: in

  • 详解如何在Java中实现堆排序算法

    目录 算法描述 实现代码 测试代码 算法描述 堆排序算法的描述如下: 将待排序的数组调整为最大堆,此时未排序的长度 N 为数组的长度,调整的过程就是倒序将数组的前 N/2 个元素下沉的过程,每次下沉都会将较大的元素带到上面,最终将数组变为最大堆: 弹出最大堆的堆顶元素并将其移动到数组的最后面,将原本最后面的元素放到堆顶,然后将未排序的长度 N - 1,调整数组的前 N 个元素为最大堆: 重复步骤 2 直到未排序的长度为 0. 实现代码 package com.zhiyiyo.collection

  • Java超详细整理讲解各种排序

    目录 稳定性 直接插入排序 希尔排序 选择排序 堆排序 冒泡排序 快速排序 归并排序 计数排序 稳定性 两个相等的数据,如果经过排序后,排序算法能保证其相对位置不发生变化,则我们称该算法是具备稳定性的排序算法. 直接插入排序 直接插入排序就是每次选择无序区间的第一个元素,在有序区间内选择合适的位置插入. 从数组下标为1开始,将下标为1上的值取出来放在tmp中,然后它和前面的下标j上的值进行比较,如果前面下标j上的值比它大,则前面下标j上的值往后走一步,直到比到j回退到了-1或者j下标上的值比tm

  • Java排序算法总结之冒泡排序

    本文实例讲述了Java排序算法总结之冒泡排序.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 前言:冒泡排序(BubbleSort)就是依次比较相邻的两个数,将小数放在前面,大数放在后面. 下面让我们一起    来看冒泡排序在Java中的算法实现. 冒泡排序是计算机的一种排序方法,它的时间复杂度为O(n^2),虽然不及堆排序.快速排序的O(nlogn,底数为2),但是有两个优点: 1."编程复杂度"很低,很容易写出代码: 2.具有稳定性,这里的稳定性是指原序列中相同元素的相对顺序仍然保持到排序后

随机推荐