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文檔簡(jiǎn)介
第Go數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之堆排序示例詳解目錄堆排序堆排序過(guò)程動(dòng)畫(huà)顯示開(kāi)始堆排序代碼實(shí)現(xiàn)總結(jié)
堆排序
堆排序是一種樹(shù)形選擇排序算法。
簡(jiǎn)單選擇排序算法每次選擇一個(gè)關(guān)鍵字最小的記錄需要O(n)的時(shí)間,而堆排序選擇一個(gè)關(guān)鍵字最小的記錄需要O(nlogn)的時(shí)間。
堆可以看作一棵完全二叉樹(shù)的順序存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。
在這棵完全二叉樹(shù)中,如果每個(gè)節(jié)點(diǎn)的值都大于等于左邊孩子的值,稱(chēng)為大根堆(最大堆、又叫大頂堆)。如果每個(gè)節(jié)點(diǎn)的值都小于等于左邊孩子的值,稱(chēng)為小根堆(最小堆,小頂堆)。
可以,用數(shù)學(xué)符號(hào)表示如下:
堆排序過(guò)程
構(gòu)建初始堆在輸出堆的頂層元素后,從上到下進(jìn)行調(diào)整,將頂層元素與其左右子樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)進(jìn)行比較,并將最小的元素交換到堆的頂部;然后不斷調(diào)整直到葉子節(jié)點(diǎn)得到新的堆。
假如,{1,7,9,2,4,6,3,5,8}建堆,然后進(jìn)行堆排序輸出。
動(dòng)畫(huà)顯示
初始化堆,建堆操作圖畫(huà)演示:
首先根據(jù)無(wú)序序列{1,7,9,2,4,6,3,5,8}按照完全二叉樹(shù)的順序構(gòu)建一棵完全二叉樹(shù),如圖:
然后從最后一個(gè)分支節(jié)點(diǎn)n/2開(kāi)始調(diào)整堆,這里9/2=4:
然后從n/21開(kāi)始調(diào)整,即序號(hào)3開(kāi)始調(diào)整,接著從n/2-2執(zhí)行調(diào)整操作,如圖所示:
一直重復(fù)到序號(hào)為1的節(jié)點(diǎn):
最終通過(guò)此次調(diào)整堆,得到新的堆為[9,8,6,7,4,1,3,5,2],得到新的堆后開(kāi)始堆排序過(guò)程
開(kāi)始堆排序
構(gòu)建完初始堆后,此時(shí),我們可以進(jìn)入堆排序,從上面的方法中,
我們可以已知我們構(gòu)建的最大堆的堆頂是最大的記錄,可以可以將堆頂交換到最后一個(gè)元素的位置,然后執(zhí)行堆頂下沉操作,然后再執(zhí)行堆調(diào)整操作(新的堆頂也是最大值),直到剩余一個(gè)節(jié)點(diǎn),得到一個(gè)有序序列。
此時(shí),我們又可以進(jìn)行堆調(diào)整操作,如下圖:
堆調(diào)整完畢,開(kāi)始把新的堆頂8和最后一個(gè)記錄2進(jìn)行交換,然后將堆頂下沉,調(diào)整為堆,如下圖所示:
從此我們得到新的堆頂7,然后把7跟最后一個(gè)元素3進(jìn)行交換,7下沉,然后堆調(diào)整,慢慢得到堆頂6和堆頂5,如圖所示:
然后是3下沉:
最后,堆頂2與最后一個(gè)記錄1進(jìn)行交換,只剩一個(gè)節(jié)點(diǎn),堆排序結(jié)束,如下圖所示:
我們得到的新的序列按序號(hào)讀取數(shù)據(jù),就是一個(gè)有序序列。
代碼實(shí)現(xiàn)
最后,我們用代碼來(lái)檢驗(yàn)一下我們的動(dòng)畫(huà)過(guò)程是否正確,如下:
packagemain
import"fmt"
//調(diào)整堆
funcadjustHeap(array[]int,currentIndexint,maxLengthint){
varnoLeafValue=array[currentIndex]//當(dāng)前非葉子節(jié)點(diǎn)
//j指向左孩子
//當(dāng)前非葉子節(jié)點(diǎn)的左節(jié)點(diǎn)為:2*currentIndex+1
forj:=2*currentIndex+1;j=maxLength;j=currentIndex*2+1{
ifjmaxLengtharray[j]array[j+1]{//如果有右孩子,且左孩子比右孩子小
j++//j指向右孩子
ifnoLeafValue=array[j]{
break//非葉子節(jié)點(diǎn)大于孩子節(jié)點(diǎn),跳過(guò)不交換
array[currentIndex]=array[j]//移動(dòng)到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)
currentIndex=j//j指向交換后的新位置,繼續(xù)向下比較
array[currentIndex]=noLeafValue//放在合適的位置
//初始化堆
funccreateHeap(array[]int,lengthint){
//建堆
fori:=length/2;ii--{
adjustHeap(array,i,length-1)
funcheapSort(array[]int,lengthint){
fori:=length-1;ii--{
array[0],array[i]=array[i],array[0]
adjustHeap(array,0,i-1)
funcmain(){
varunsorted=[]int{1,7,9,2,4,6,3,5,8}
varlength=len(unsorted)
fmt.Println("建堆之前:")
fori:=0;ilength;i++{
fmt.Printf("%d,",unsorted[i])
fmt.Println()
fmt.Println("建堆之后:")
createHeap(unsorted,length)
fori:=0;ilength;i++{
fmt.Printf("%d,",unsorted[i])
fmt.Printf("\n堆排序之后:\n")
heapSort(unsorted,length)
fori:=0;ilength;i++{
fmt.Printf("%d,",unsorted[i])
運(yùn)行結(jié)果:
[Running]gorune:\CodingWorkspaces\LearningGoTheEasiestWay\Go數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)\堆排序\main.go
建堆之前:
1,7,9,2,4,6,3,5,8,
建堆之后:
9,8,6,7,4,1,3,5,2,
堆排序之后:
1,2,3,4,5,6,7,8,9,
可以看到,創(chuàng)建堆的結(jié)果9,8,6,7,4,1,3,5,2和排序結(jié)果1,2,3,4,5,6,7,8,9都是和我們圖中的堆一樣,所以說(shuō)圖看懂了代碼也就變得有意思了。
總結(jié)
總結(jié)一下堆排序的復(fù)雜度:
時(shí)間復(fù)雜度:堆排序主要耗費(fèi)時(shí)間在初始堆和反復(fù)調(diào)整堆上,所以時(shí)間復(fù)雜度為O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)
空間復(fù)雜度:交換記錄需要一個(gè)輔助空間,所以空間復(fù)雜度為O(1)O(1)O(1)
穩(wěn)定性:堆排序
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