【数据结构:排序算法】堆排序(图文详解)

🎁个人主页:我们的五年

🔍系列专栏:数据结构课程学习

🎉欢迎大家点赞👍评论📝收藏⭐文章

目录

🍩1.大堆和小堆

🍩2.向上调整算法建堆和向下调整算法建堆:

🍟向上调整算法:

🍟向下调整算法:

🍟用这两种方法建堆的时间复杂度:

🍩3.堆排序:


 

🍩1.大堆和小堆

要想弄明白堆排序,我们先来看看大堆和小堆的概念和区别: 

注意:堆是完全二叉树。

大堆:父节点都大于孩子节点。

小堆:父节点都小于孩子节点。

🍩2.向上调整算法建堆和向下调整算法建堆:

注:根节点我定为0

🍟向上调整算法:

向下调整算法调整该节点的前提是该节点以上的树已经是堆(大堆或者小堆),但是开始的时候,树里面的元素是随便放置的,但是可以把根元素以上看成一个堆,然后向上调整从2*0+1(第二层左边的元素)的位置开始就可以了。


以向上调整建立大堆为例:

从已经建好的堆的下一层开始向上调整,这里可以把根看成小堆,要想把整个二叉树调整为小堆形式,我们就要从根的下一层,把每个元素都进行一次向上调整。

向上调整的实现:

根该节点开始,我们把该节点与它的父节点进行比较,因为该节点以上的节点已经是大堆,此时的根是该树最大元素,所以只要和根比较谁大,如果比根大就交换位置,这样增加一个元素以后,该树还是大堆。

从上面图来看,向上调整结束的条件为该节点到达根节点,上面没有元素了。

由孩子节点的下标找到父节点的下标是:parent=(child-1)/2。

实现代码:

void AdjustUp(int* a,int child)
{//该节点开始比较int parent = (child - 1 - 1) / 2;while (child > 0)	//当节点到达根节点,就没有父亲节点了,就停止{if (a[parent] < a[child]){int tmp = a[parent];a[parent] = a[child];a[child] = a[parent];child = parent;parent = (child - 1 - 1) / 2;}else{break;}}
}

🍟向下调整算法:

向下调整算法的要求就是左右子树已经是堆(大堆或者小堆)。结束的条件是孩子节点为NULL。

代码为:
 

void AdjustDown(int* a, int size, int parent)
{//假设法int child = parent * 2 + 1;while (child < size){if (child + 1 < size && a[child + 1]>a[child]){++child;}if (a[child] > a[parent]){Swap(&a[child], &a[parent]);parent = child;child = parent * 2 + 1;}else{break;}}
}

🍟用这两种方法建堆的时间复杂度:

假如待排序的二叉树有K层,假设为满二叉树:
如果用向
上调整算法,那么进行的次数是:

第1层:2^0*0        //2的0次方这这一层的节点个数,0是调整的次数,根节点向上调整的时候 ,不需要调整。

第2层:2^1*1

……

第K层:2^(k-1)*k-1

所以总的次数为:

2^0*0+2^1*1+2^2*2+……+2^(k-1)*k=(k-1)*2^k-2.

个数N=2^k-1.k=log2 (N+1)

所以O(N)=(log2 (N+1)-1)*(N+1)-2。

数量级在log N

所以O(N)=N*log N。

向下调整:

其实用向下,就可以让节点最多的调整次数最少,也就是:多*少,少*多。

而向上调整,就是:多*多,少*少。第一层的节点少,不用调整,第二层两个节点,每个调整一次,后面节点多,每个节点调整次数也多。

第k-1层:2^(k-2)*1。

第k-2层:2^(k-3)*2。

……

第2层2^1*(k-2)。

第1层2^0*(k-1)。

总的:2^0*(k-1)+2^1*(k-2)+……+2^(k-2)*1=2^k+2*k-4。

O(N)=log N。

根据上面的结论,我们知道如果要建堆,那肯定是用向下调整更好。

🍩3.堆排序:

用向下排序拍好序以后,如果我们要排升序,我们就建大堆,如果我们要排降序,我们就排小队堆。

升序:大堆。

降序:小堆。

我们以升序为例:

当得到大堆的时候,根节点是最大的,然后我们把根节点和最后的节点换一下位置,这样最大的就到最后面去了,然后我们换完以后,又用向下调整使除最后一个节点以外为大堆,这样我们取根节点,我们就的得到了第二大的,我们就把第二大的和数组的倒数第2的位置换位置,然后再让根节点向下调整建立大堆……

这样我们就能让数组升序,代码实现:

void Swap(int* x, int* y)
{int tmp = *x;*x = *y;*y = tmp;
}void AdjustDown(int* a, int size, int parent)
{//假设法int child = parent * 2 + 1;while (child < size){if (child + 1 < size && a[child + 1]>a[child]){++child;}if (a[child] > a[parent]){Swap(&a[child], &a[parent]);parent = child;child = parent * 2 + 1;}else{break;}}
}//升序
void HeapSort(int* a, int n)
{for (int i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--){AdjustDown(a, n, i);}int end = n - 1;while (end > 0){Swap(&a[0], &a[end]);AdjustDown(a, end, 0);--end;}
}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/19033.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Kafka原生API使用Java代码-生产者-分区策略-默认分区策略轮询分区策略

文章目录 1、代码演示1.1、pom.xml1.2、KafkaProducerPartitioningStrategy.java1.2.1、ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG取 0 值得情况&#xff0c;不轮询1.2.2、ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG取 0 值得情况&#xff0c;轮询1.2.3、ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG取 1000…

B/S架构+java语言+Mysqladr数 据 库ADR药物不良反应监测系统源码 ADR药物不良反应监测系统有哪些作用?

B/S架构&#xff0b;java语言&#xff0b;Mysqladr数 据 库ADR药物不良反应监测系统源码 ADR药物不良反应监测系统有哪些作用&#xff1f; 药物不良反应(ADR)是指在合格药物以正常用量和用法用于预防、诊断、治疗疾病或调节生理功能时所发生的意外的、与防治目的无关的、不利或…

AI Agent智能体概述及原理

AI Agent概述 AI Agent旨在理解、分析和响应人类输入&#xff0c;像人类一样执行任务、做出决策并与环境互动。它们可以是遵循预定义规则的简单系统&#xff0c;也可以是根据经验学习和适应的复杂、自主的实体&#xff1b;可以是基于软件的实体&#xff0c;也可以是物理实体。…

大模型“1元购”?AI公司加速奔向应用端“大航海时代”

自字节跳动发布豆包大模型&#xff0c;互联网大厂纷纷就位&#xff0c;击穿“地板价”的打法从C端向B端拓展。这也成为今年“618”最亮眼的价格战。 5月15日&#xff0c;字节跳动率先宣布豆包大模型已通过火山引擎开放给企业客户&#xff0c;大模型定价降至0.0008元/千Tokens&…

设计模式20——职责链模式

写文章的初心主要是用来帮助自己快速的回忆这个模式该怎么用&#xff0c;主要是下面的UML图可以起到大作用&#xff0c;在你学习过一遍以后可能会遗忘&#xff0c;忘记了不要紧&#xff0c;只要看一眼UML图就能想起来了。同时也请大家多多指教。 职责链模式&#xff08;Chain …

FreeRTOS【8】二值信号量使用

1.开发背景 FreeRTOS 提供了队列可以在线程间快速交换信息&#xff0c;那么还有没有其他交互渠道&#xff1f;答案是有的&#xff0c;相对于队列传递信息&#xff0c;还有更轻量级的线程唤醒操作&#xff0c;那就是信号量&#xff0c;而二值信号量就是最简单的一种。 二值信号量…

C++模拟实现stack和queue

1 stack 1.1概念 stl栈 1.2栈概念 1.3代码 2 queue 2.1概念 stl队列 2.2队列概念 2.3代码

网上打印资料A4纸一般多少钱一张

我们知道&#xff0c;在打印需求上A4纸&#xff08;210mmx297mm&#xff09;是较为常见的打印用纸&#xff0c;同时因为纸张的不同在价格上也存在一定的差异。当然&#xff0c;因在网上打印平台打印资料&#xff0c;能够降低一定的租金个人工成本。 因此&#xff0c;在网上打印…

Swift 中的Getter 和 Setter

目录 前言 1. 什么是Getter和Setter 1.定义 2.作用 2.属性 1.存储属性 2.计算属性 3.属性观察者 3. 使用 Getter 和 Setter 的场景 1.数据转换 2.懒加载 3.数据验证和限制 4.触发相关操作 4.自定义Getter 和 Setter 5. 参考资料 前言 属性是 Swift 编程中的基本…

关于 Spring 是什么

Spring 是什么 我们通常所说的 Spring 指的是 Spring Framework&#xff08;Spring 框架&#xff09;&#xff0c;它是⼀个开源框架&#xff0c;有着活跃⽽庞⼤的社区&#xff0c;这就是它之所以能⻓久不衰的原因。Spring ⽀持⼴泛的应⽤场景&#xff0c;它可以让 Java 企业级的…

九章云极DataCanvas公司DingoDB完成中国信通院权威多模数据库测试

2024年5月16日&#xff0c;九章云极DataCanvas公司自主研发和设计的开源多模向量数据库DingoDB顺利完成中国信息通信研究院&#xff08;以下简称中国信通院&#xff09;多模数据库产品测试。本次测试的成功标志着DingoDB在技术能力、性能表现和产品稳定性方面得到了权威机构的高…

python深入探索斐波那契数列:代码示例与不满足的外围条件

新书上架~&#x1f447;全国包邮奥~ python实用小工具开发教程http://pythontoolsteach.com/3 欢迎关注我&#x1f446;&#xff0c;收藏下次不迷路┗|&#xff40;O′|┛ 嗷~~ 目录 一、斐波那契数列的初步实现 二、外围条件的不满足情况 总结 一、斐波那契数列的初步实现 …

存储型XSS

前言 什么是存储型xss&#xff1a; 提交恶意xss数据&#xff0c;存入数据库中&#xff0c;访问时触发。 存储型xss和反射型xss区别&#xff1a; 存储型存入数据库中&#xff0c;可持续时间长&#xff0c;而反射型持续时间短&#xff0c;仅对本次访问有影响&#xff0c;反射型一…

中华活页文选高中版投稿发表

《中华活页文选&#xff08;高中版&#xff09;》创刊于1960年&#xff0c;是中宣部所属中国出版传媒股份有限公司主管、中华书局主办的国家级基础教育期刊&#xff0c;曾获得“中国期刊方阵双效期刊”、国家新闻出版广电总局推荐的“百种优秀报刊”等荣誉称号。本刊以高中学科…

Day 6:2981. 找出出现至少三次的最长特殊子字符串 I

Leetcode 2981. 找出出现至少三次的最长特殊子字符串 I 给你一个仅由小写英文字母组成的字符串 s 。 如果一个字符串仅由单一字符组成&#xff0c;那么它被称为 特殊 字符串。例如&#xff0c;字符串 “abc” 不是特殊字符串&#xff0c;而字符串 “ddd”、“zz” 和 “f” 是特…

性能猛兽:OrangePi Kunpeng Pro评测!

1.引言 随着物联网和嵌入式系统的不断发展&#xff0c;对于性能强大、资源消耗低的单板计算机的需求也日益增加。在这个快节奏的技术时代&#xff0c;单板计算机已成为各种应用场景中不可或缺的组成部分&#xff0c;从家庭娱乐到工业自动化&#xff0c;再到科学研究&#xff0…

差分曼彻斯特编码详解

这是一种双向码&#xff0c;和曼彻斯特编码不同的是&#xff0c;这种码元中间的电平转换边只作为定时信号&#xff0c;不表示数据。数据的表示在于每一位开始处是否有电平转换&#xff1a;有电平转换则表示0&#xff0c;无则表示1。然后这就出现一个问题&#xff0c;很多小伙伴…

App Inventor 2 低功耗蓝牙BLE 两种通信方式:扫描和广播

低功耗蓝牙&#xff0c;也称为蓝牙 LE 或简称 BLE&#xff0c;是一种类似于经典蓝牙的新通信协议&#xff0c;不同之处在于它旨在消耗更少的功耗&#xff0c;同时保持可比的功能。 因此&#xff0c;低功耗蓝牙是与耗电资源有限的物联网设备进行通信的首选。BluetoothLE 扩展需…

DiffBIR论文阅读笔记

这篇是董超老师通讯作者的一篇盲图像修复的论文&#xff0c;目前好像没看到发表在哪个会议期刊&#xff0c;应该是还在投&#xff0c;这个是arxiv版本&#xff0c;代码倒是开源了。本文所指的BIR并不是一个single模型对任何未知图像degradation都能处理&#xff0c;而是用同一个…

数据结构(十)图

文章目录 图的简介图的定义图的结构图的分类无向图有向图带权图&#xff08;Wighted Graph&#xff09; 图的存储邻接矩阵&#xff08;Adjacency Matrix&#xff09;邻接表代码实现 图的遍历深度优先搜索&#xff08;DFS&#xff0c;Depth Fisrt Search&#xff09;遍历抖索过程…