堆排序思想:
堆排序,顾名思义,就是基于堆。堆分为最大堆和最小堆,其实就是完全二叉树。最大堆要求节点的元素都要大于其孩子,最小堆要求节点元素都小于其左右孩子,两者对左右孩子的大小关系不做任何要求,其实很好理解。有了上面的定义,我们可以得知,处于最大堆的根节点的元素一定是这个堆中的最大值。其实我们的堆排序算法就是抓住了堆的这一特点,每次都取堆顶的元素,将其放在序列最后面,然后将剩余的元素重新调整为最大堆,依次类推,最终得到排序的序列。
或者说,堆排序将所有的待排序数据分为两部分,无序区和有序区。无序区也就是前面的最大堆数据,有序区是每次将堆顶元素放到最后排列而成的序列。每一次堆排序过程都是有序区元素个数增加,无序区元素个数减少的过程。当无序区元素个数为1时,堆排序就完成了。
本质上讲,堆排序是一种选择排序,每次都选择堆中最大的元素进行排序。只不过堆排序选择元素的方法更为先进,时间复杂度更低,效率更高。
代码实现如下:
public abstract class HeapSort<E> { public abstract boolean compare(E value1, E value2);//value1小于value2则返回true public boolean heapSort(List<E> list){//排序 return heapSort(list, list.size()); } public boolean heapSort(List<E> list, int n){ if(null == list || 0 == list.size()){ return false; } if(!heapCreate(list, n)){ return false; } for(int i = n; i > 0; --i){ swap(list, 0, i - 1); heapAdjust(list, 0, i - 1); } return true; } public boolean heapCreate(List<E> list, int length){ //创建小根堆 if(null == list || 0 == list.size()){ return false; } for(int i = (length / 2 - 1); i >= 0; --i){ if(!heapAdjust(list, i, length)){ return false; } } return true; } public boolean heapAdjust(List<E> list, int middle, int length){//调整堆,使其满足小根堆的条件 if(null == list || 0 == list.size()){ return false; } E temp = list.get(middle); for(int i = (2 * middle + 1); i < length; i *= 2){ if(i < (length - 1) && !this.compare(list.get(i), list.get(i + 1))){ ++i; } if(this.compare(temp,list.get(i))){ break; } list.set(middle, list.get(i)); middle = i; } list.set(middle, temp); return true; } public void swap(List<E> list, int i, int j){//数据交换 E temp = list.get(i); list.set(i, list.get(j)); list.set(j, temp); } }
原文地址:http://blog.csdn.net/awen_c/article/details/34099831