漫画:什么是堆排序
发布日期:2021-07-01 01:51:49 浏览次数:2 分类:技术文章

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在上一篇漫画中,小灰介绍了 二叉堆 这样一种强大的数据结构:

那么,这个二叉堆怎样来使用呢?我们这一期将会详细讲述。

 

 

让我们回顾一下二叉堆和最大堆的特性:

1.二叉堆本质上是一种完全二叉树

2.最大堆的堆顶是整个堆中的最大元素

当我们删除一个最大堆的堆顶(并不是完全删除,而是替换到最后面),经过自我调节,第二大的元素就会被交换上来,成为最大堆的新堆顶。

 

正如上图所示,当我们删除值为10的堆顶节点,经过调节,值为9的新节点就会顶替上来;当我们删除值为9的堆顶节点,经过调节,值为8的新节点就会顶替上来.......

由于二叉堆的这个特性,我们每一次删除旧堆顶,调整后的新堆顶都是大小仅次于旧堆顶的节点。那么我们只要反复删除堆顶,反复调节二叉堆,所得到的集合就成为了一个有序集合,过程如下:

删除节点9,节点8成为新堆顶:

 

删除节点8,节点7成为新堆顶:

 

删除节点7,节点6成为新堆顶:

删除节点6,节点5成为新堆顶:

删除节点5,节点4成为新堆顶:

 

删除节点4,节点3成为新堆顶:

 

删除节点3,节点2成为新堆顶:

 

到此为止,我们原本的最大堆已经变成了一个从小到大的有序集合。之前说过二叉堆实际存储在数组当中,数组中的元素排列如下:

由此,我们可以归纳出堆排序算法的步骤:

1. 把无序数组构建成二叉堆。

2. 循环删除堆顶元素,移到集合尾部,调节堆产生新的堆顶。

 

public class HeapSort {/*** 下沉调整* @param array     待调整的堆* @param parentIndex    要下沉的父节点* @param parentIndex    堆的有效大小*/public static void downAdjust(int[] array, int parentIndex, int length) {   // temp保存父节点值,用于最后的赋值   int temp = array[parentIndex];   int childIndex = 2 * parentIndex + 1;   while (childIndex < length) {       // 如果有右孩子,且右孩子大于左孩子的值,则定位到右孩子       if (childIndex + 1 < length && array[childIndex + 1] > array[childIndex]) {           childIndex++;       }       // 如果父节点小于任何一个孩子的值,直接跳出       if (temp >= array[childIndex])           break;       //无需真正交换,单向赋值即可       array[parentIndex] = array[childIndex];       parentIndex = childIndex;       childIndex = 2 * childIndex + 1;   }   array[parentIndex] = temp;}/*** 堆排序* @param array     待调整的堆*/public static void heapSort(int[] array) {   // 1.把无序数组构建成二叉堆。   for (int i = (array.length-2)/2; i >= 0; i--) {       downAdjust(array, i, array.length);   }   System.out.println(Arrays.toString(array));   // 2.循环删除堆顶元素,移到集合尾部,调节堆产生新的堆顶。   for (int i = array.length - 1; i > 0; i--) {       // 最后一个元素和第一元素进行交换       int temp = array[i];       array[i] = array[0];       array[0] = temp;       // 下沉调整最大堆       downAdjust(array, 0, i);   }}public static void main(String[] args) {   int[] arr = new int[] {1,3,2,6,5,7,8,9,10,0};   heapSort(arr);   System.out.println(Arrays.toString(arr));}}

 

 

二叉堆的节点下沉调整(downAdjust 方法)是堆排序算法的基础,这个调节操作本身的时间复杂度是多少呢?

 

假设二叉堆总共有n个元素,那么下沉调整的最坏时间复杂度就等同于二叉堆的高度,也就是O(logn)

我们再来回顾一下堆排序算法的步骤:

1. 把无序数组构建成二叉堆。

2. 循环删除堆顶元素,移到集合尾部,调节堆产生新的堆顶。

第一步,把无序数组构建成二叉堆,需要进行n/2次循环。每次循环调用一次 downAdjust 方法,所以第一步的计算规模是  n/2 * logn,时间复杂度O(nlogn)

第二步,需要进行n-1次循环。每次循环调用一次 downAdjust 方法,所以第二步的计算规模是 (n-1) * logn ,时间复杂度 O(nlogn)

两个步骤是并列关系,所以整体的时间复杂度同样是 O(nlogn)

 

 

 

 

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