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堆排序(HeapSort)是选择排序的改进版,它可以减少在选择排序中的比较次数,进而减少排序时间,堆排序法用到了二叉树的技巧,它利用堆积树来完成,堆积是一种特殊的二叉树,可分为大根堆和小根堆。
大根堆需要具备的条件:
它是一棵完全二叉树
所有节点的值都大于或等于它左右子节点的值
树根是堆积数中最大的
小根堆需要具备的条件:
它是一棵完全二叉树
所有节点的值都小于或等于它左右子节点的值
树根是堆积数中最小的
二、核心思想
利用大根堆(小根堆)堆顶记录的是最大关键字(最小关键字)这一特性,使得每次从无序中选择最大记录(最小记录)变得简单。
其基本思想为(大根堆):
1)将初始待排序关键字序列(R1,R2....Rn)构建成大根堆,此堆为初始的无须区;
2)将堆顶元素R[1]与最后一个元素R[n]交换,此时得到新的无序区(R1,R2,......Rn-1)和新的有序区(Rn),且满足R[1,2...n-1]<=R[n];
3)由于交换后新的堆顶R[1]可能违反堆的性质,因此需要对当前无序区(R1,R2,......Rn-1)调整为新堆,然后再次将R[1]与无序区最后一个元素交换,得到新的无序区(R1,R2....Rn-2)和新的有序区(Rn-1,Rn)。不断重复此过程直到有序区的元素个数为n-1,则整个排序过程完成。
操作过程如下:
1)初始化堆:将R[1..n]构造为堆;
2)将当前无序区的堆顶元素R[1]同该区间的最后一个记录交换,然后将新的无序区调整为新的堆。
因此对于堆排序,最重要的两个操作就是构造初始堆和调整堆,其实构造初始堆事实上也是调整堆的过程,只不过构造初始堆是对所有的非叶节点都进行调整。
建立初始堆:
然后,交换堆顶的元素和最后一个元素,此时最后一个位置作为有序区(有序区显示为黄色),然后进行其他无序区的堆调整,重新得到大顶堆后,交换堆顶和倒数第二个元素的位置……
重复此过程,直至得到有序序列
1 private static void heapSort(int[] a) { 2 int n=a.length;//获取数组长度 3 int temp;//用于交换数据 4 //构建出初始堆 5 for (int i = n/2; i >=0; i--) { 6 addDatetoHeap(a,i,n-1); 7 } 8 System.out.println(); 9 System.out.print("原始堆:"); 10 for (int i = 0; i < a.length; i++) { 11 System.out.print(a[i]+" "); 12 } 13 System.out.println(); 14 for (int i = n-2; i>=0; i--) { 15 //将树根排到有序序列中,然后继续构建堆 16 temp=a[i+1]; 17 a[i+1]=a[0]; 18 a[0]=temp; 19 addDatetoHeap(a, 0, i); 20 } 21 } 22 23 private static void addDatetoHeap(int[] a, int i, int n) { 24 25 int temp=a[i];//记录父节点 26 int post=0;//用于判断父节点是否比子节点达 27 int j=2*i;//记录子节点 28 while(j<=n&&post==0){ 29 if(j<n){ 30 if (a[j]<a[j+1]) {//寻找最大节点 31 j++; 32 } 33 } 34 if(temp>=a[j]){//如果树根较大就结束比较过程 35 post=1; 36 }else { 37 a[j/2]=a[j];//树根较小,继续比较 38 j=2*j; 39 } 40 a[j/2]=temp; 41 } 42 } 43 public static void main(String[] args) { 44 int[]a=new int[10]; 45 Random ran=new Random(); 46 System.out.println("排序前数组"); 47 //使用Random方法生成一个随机数组并输出 48 for (int i = 0; i < a.length; i++) { 49 a[i]=ran.nextInt(100); 50 System.out.print(a[i]+" "); 51 } 52 //调用排序方法 53 heapSort(a); 54 //输出排序后方法 55 System.out.println("排序后数组"); 56 for (int i = 0; i < a.length; i++) { 57 58 System.out.print(a[i]+" "); 59 } 60 }
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原文地址:http://www.cnblogs.com/TYDBLOG/p/7691386.html