基础堆排序

一、概念及其介绍

堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。

堆是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。

二、适用说明

我们之前构造堆的过程是一个个数据调用 insert 方法使用 shift up 逐个插入到堆中，这个算法的时候时间复杂度是 O(nlogn)，本小节介绍的一种构造堆排序的过程，称为 Heapify，算法时间复杂度为 O(n)。

三、过程图示

完全二叉树有个重要性质，对于第一个非叶子节点的索引是 n/2 取整数得到的索引值，其中 n 是元素个数(前提是数组索引从 1 开始计算)。

索引 5 位置是第一个非叶子节点，我们从它开始逐一向前分别把每个元素作为根节点进行 shift down 操作满足最大堆的性质。

索引 5 位置进行 shift down 操作后，22 和 62 交换位置。

对索引 4 元素进行 shift down 操作

对索引 3 元素进行 shift down 操作

对索引 2 元素进行 shift down 操作

最后对根节点进行 shift down 操作，整个堆排序过程就完成了。

四、Java 实例代码

源码包下载：Downloadhttps://www.runoob.com/wp-content/uploads/2020/09/runoob-algorithm-Heapify.zip

src/runoob/heap/Heapify.java 文件代码：

package runoob.heap;

import runoob.sort.SortTestHelper;

/**
* 用heapify进行堆排序
*/
public class Heapify<T extends Comparable> {

protected T[] data;
protected int count;
protected int capacity;

// 构造函数, 通过一个给定数组创建一个最大堆
// 该构造堆的过程, 时间复杂度为O(n)
public Heapify(T arr[]){

int n = arr.length;

data = (T[])new Comparable[n+1];
capacity = n;

for( int i = 0 ; i < n ; i ++ )
data[i+1] = arr[i];
count = n;
//从第一个不是叶子节点的元素开始
for( int i = count/2 ; i >= 1 ; i -- )
shiftDown(i);
}
// 返回堆中的元素个数
public int size(){
return count;
}
// 返回一个布尔值, 表示堆中是否为空
public boolean isEmpty(){
return count == 0;
}
// 像最大堆中插入一个新的元素 item
public void insert(T item){
assert count + 1 <= capacity;
data[count+1] = item;
count ++;
shiftUp(count);
}
// 从最大堆中取出堆顶元素, 即堆中所存储的最大数据
public T extractMax(){
assert count > 0;
T ret = data[1];
swap( 1 , count );
count --;
shiftDown(1);
return ret;
}
// 获取最大堆中的堆顶元素
public T getMax(){
assert( count > 0 );
return data[1];
}

// 交换堆中索引为i和j的两个元素
private void swap(int i, int j){
T t = data[i];
data[i] = data[j];
data[j] = t;
}

//********************
//* 最大堆核心辅助函数
//********************
private void shiftUp(int k){

while( k > 1 && data[k/2].compareTo(data[k]) < 0 ){
swap(k, k/2);
k /= 2;
}
}

private void shiftDown(int k){

while( 2*k <= count ){
int j = 2*k; // 在此轮循环中,data[k]和data[j]交换位置
if( j+1 <= count && data[j+1].compareTo(data[j]) > 0 )
j ++;
// data[j] 是 data[2*k]和data[2*k+1]中的最大值

if( data[k].compareTo(data[j]) >= 0 ) break;
swap(k, j);
k = j;
}
}

// 测试 heapify
public static void main(String[] args) {
int N = 100;
Integer[] arr = SortTestHelper.generateRandomArray(N, 0, 100000);
Heapify<Integer> heapify = new Heapify<Integer>(arr);
// 将heapify中的数据逐渐使用extractMax取出来
// 取出来的顺序应该是按照从大到小的顺序取出来的
for( int i = 0 ; i < N ; i ++ ){
arr[i] = heapify.extractMax();
System.out.print(arr[i] + " ");
}

// 确保arr数组是从大到小排列的
for( int i = 1 ; i < N ; i ++ )
assert arr[i-1] >= arr[i];
}
}