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老生常談比較排序之堆排序

 更新時間:2017年06月22日 09:17:35   投稿:jingxian  
下面小編就為大家?guī)硪黄仙U劚容^排序之堆排序。小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在就分享給大家,也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧

對于堆排序會涉及一些完全二叉樹知識。對于待排序列{10, 2, 11, 8, 7},把它看成是一顆完全二叉樹,如下圖所示。

堆分為大根堆和小根堆:大根堆表示每個根節(jié)點均大于其子節(jié)點(L(i) >= L(2i) && L(i) >= L(2i + 1)),小根堆表示每個根節(jié)點均小于其子節(jié)點(L(i) <= L(2i) && L(i) <= L(2i + 1))。(在完全二叉樹中第i個節(jié)點的左子節(jié)點為2i,其右字節(jié)點為2i + 1

本文將以大根堆的構建作為示例進行講解。

堆排序的第一步——構建初始堆。如何構建初始堆呢?根據(jù)定義,關鍵點在于每個根節(jié)點。觀察上述待排序列的完全二叉樹,不難發(fā)現(xiàn)存在節(jié)點2和節(jié)點10有子節(jié)點,它們是需要關注的節(jié)點。

如何定位節(jié)點2呢?發(fā)現(xiàn)它是葉子節(jié)點,或者最后一個節(jié)點的父節(jié)點,根據(jù)完全二叉樹的性質(zhì)可知,除根節(jié)點外任意節(jié)點的父節(jié)點的編號為⌊n / 2⌋。已知n = 5,易知節(jié)點2的編號為⌊5 / 2⌋ = ②。比較它與左右子節(jié)點的大小并調(diào)整。

最后剩下根節(jié)點10,已知節(jié)點2的編號為,② - 1 = ①即得到根節(jié)點10的編號。比較它與左右子節(jié)點的大小并調(diào)整。

調(diào)整完畢后發(fā)現(xiàn)已經(jīng)構成了一個大根堆,示例中的待排序列較為簡單,再給出一個較為復雜的待排序列,觀察其構建大根堆的過程。對于待排序列{53, 17, 78, 09, 45, 65, 87, 32},將它看成一顆完全二叉樹。

同樣我們來看它所需要關注的節(jié)點有哪些。

根據(jù)第一個例子,我們很容易能定位節(jié)點09的編號為⌊8 / 2⌋ = ④,節(jié)點78的編號為④ - 1 = ③……,依次類推,發(fā)現(xiàn)了一定的規(guī)律,即需要調(diào)整的節(jié)點位置從n / 2開始依次遞減直到根節(jié)點結束(n / 2 ~ 1)?,F(xiàn)在開始調(diào)整。

在第四次調(diào)整結束后發(fā)現(xiàn)節(jié)點53不滿足大根堆的定義,其右子節(jié)點大于它,此時需要做進一步的向下調(diào)整。

注意向下調(diào)整是每次向上調(diào)整的時候都需要做的判斷是否需要向下調(diào)整,而不是在所有的向上調(diào)整結束過后再回過頭來向下調(diào)整。這樣大根堆就建立好了,此時待排序列數(shù)組情況已經(jīng)發(fā)生了改變:{87, 45, 78, 32, 17, 65, 53, 09}。接下來是如何進行排序的問題。將大根堆的根節(jié)點與最后一個節(jié)點互換,并調(diào)整二叉樹使其仍然滿足大根堆。

可以看到將根節(jié)點與最后一個節(jié)點呼喚后,待排序列的最大值已經(jīng)放到了數(shù)組的最后一個位置{……, 87},此時完成了第一趟排序,但這第一趟排序還沒有結束,此時除節(jié)點87外,其余節(jié)點并不滿足大根堆的條件,所以需要對其余節(jié)點進行調(diào)整為大根堆。排序過程不再給出,JavaPython3的代碼實現(xiàn)如下。

Java

package com.algorithm.sort.heap;

import java.util.Arrays;

/**
 * 堆排序
 * Created by yulinfeng on 6/20/17.
 */
public class Heap {
  
  public static void main(String[] args) {
    int[] nums = {53, 17, 78, 09, 45, 65, 87, 32};
    nums = heapSort(nums);
    System.out.println(Arrays.toString(nums));
  }
  
  /**
   * 堆排序
   * @param nums 待排序數(shù)組序列
   * @return 排好序的數(shù)組序列
   */
  private static int[] heapSort(int[] nums) {
  
    for (int i = nums.length / 2 - 1; i >= 0; i--) {
      heapAdjust(nums, i, nums.length);
    }
    for (int i = nums.length - 1; i > 0; i--) {
      int temp = nums[i];
      nums[i] = nums[0];
      nums[0] = temp;
      heapAdjust(nums, 0, i);
    }
    return nums;
  }
  
  /**
   * 調(diào)整堆
   *
   * @param nums  待排序序列
   * @param parent   待調(diào)整根節(jié)點
   * @param length 數(shù)組序列長度
   */
  private static void heapAdjust(int[] nums, int parent, int length) {
    int temp = nums[parent];
    int childIndex = 2 * parent + 1;  //完全二叉樹節(jié)點i從編號1開始的左子節(jié)點位置在2i,此處數(shù)組下標從0開始,即左子節(jié)點所在數(shù)組索引位置為:2i + 1
    while (childIndex < length) {
      if (childIndex + 1 < length && nums[childIndex] < nums[childIndex + 1]) {
        childIndex++;  //節(jié)點有右子節(jié)點,且右子節(jié)點大于左子節(jié)點,則選取右子節(jié)點
      }
      if (temp > nums[childIndex]) {
        break; //如果選中節(jié)點大于其子節(jié)點,直接返回
      }
      nums[parent] = nums[childIndex];
      parent = childIndex;
      childIndex = 2 * parent + 1;  //繼續(xù)向下調(diào)整
    }
    nums[parent] = temp;
  }
}

Python3

#堆排序
def heap_sort(nums):

  for i in range(int(len(nums) / 2 - 1), -1, -1):
    heap_adjust(nums, i, len(nums))
  
  for i in range(len(nums) - 1, -1, -1):
    temp = nums[i]
    nums[i] = nums[0]
    nums[0] = temp
    heap_adjust(nums, 0, i)
  
  return nums

#調(diào)整堆
def heap_adjust(nums, parent, length):
  
  temp = nums[parent]
  childIndex = 2 * parent + 1
  while childIndex < length:
    if childIndex + 1 < length and nums[childIndex] < nums[childIndex + 1]:
      childIndex += 1
    if temp > nums[childIndex]:
      break
    nums[parent] = nums[childIndex]
    parent = childIndex
    childIndex = 2 * parent + 1
  
  nums[parent] = temp
    
nums = [53, 17, 78, 09, 45, 65, 87, 32]
nums = heap_sort(nums)
print(nums)

以上這篇老生常談比較排序之堆排序就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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