标签：
堆排序是一种树形选择排序方法，它的特点是：在排序的过程中，将array[0，...，n-1]看成是一颗完全二叉树的顺序存储结构，利用完全二叉树中双亲节点和孩子结点之间的内在关系，在当前无序区中选择关键字最大（最小）的元素。
1. 若array[0，...，n-1]表示一颗完全二叉树的顺序存储模式，则双亲节点指针和孩子结点指针之间的内在关系如下：
任意一节点指针 i：父节点：i==0 ? null : (i-1)/2
左孩子：2*i + 1
右孩子：2*i + 2
2. 堆的定义：n个关键字序列array[0，...，n-1]，当且仅当满足下列要求：(0 <= i <= (n-1)/2)
① array[i] <= array[2*i + 1] 且 array[i] <= array[2*i + 2]； 称为小根堆；
② array[i] >= array[2*i + 1] 且 array[i] >= array[2*i + 2]； 称为大根堆；
3. 建立大根堆：
n个节点的完全二叉树array[0，...，n-1]，最后一个节点n-1是第(n-1-1)/2个节点的孩子。对第(n-1-1)/2个节点为根的子树调整，使该子树称为堆。
对于大根堆，调整方法为：若【根节点的关键字】小于【左右子女中关键字较大者】，则交换。
之后向前依次对各节点（(n-2)/2 - 1）~ 0为根的子树进行调整，看该节点值是否大于其左右子节点的值，若不是，将左右子节点中较大值与之交换，交换后可能会破坏下一级堆，于是继续采用上述方法构建下一级的堆，直到以该节点为根的子树构成堆为止。
反复利用上述调整堆的方法建堆，直到根节点。
4.堆排序：（大根堆）
①将存放在array[0，...，n-1]中的n个元素建成初始堆；
②将堆顶元素与堆底元素进行交换，则序列的最大值即已放到正确的位置；
③但此时堆被破坏，将堆顶元素向下调整使其继续保持大根堆的性质，再重复第②③步，直到堆中仅剩下一个元素为止。
堆排序算法的性能分析：
空间复杂度:o(1)；
时间复杂度:建堆：o(n)，每次调整o(log n)，故最好、最坏、平均情况下：o(n*logn);
稳定性：不稳定
建立大根堆的方法：
1 //构建大根堆：将array看成完全二叉树的顺序存储结构 2 private int[] buildMaxHeap(int[] array){ 3 //从最后一个节点array.length-1的父节点（array.length-1-1）/2开始，直到根节点0，反复调整堆 4 for(int i=(array.length-2)/2;i>=0;i--){ 5 adjustDownToUp(array, i,array.length); 6 } 7 return array; 8 } 9 10 //将元素array[k]自下往上逐步调整树形结构 11 private void adjustDownToUp(int[] array,int k,int length){ 12 int temp = array[k]; 13 for(int i=2*k+1; i<length-1; i=2*i+1){ //i为初始化为节点k的左孩子，沿节点较大的子节点向下调整 14 if(i<length && array[i]<array[i+1]){ //取节点较大的子节点的下标 15 i++; //如果节点的右孩子>左孩子，则取右孩子节点的下标 16 } 17 if(temp>=array[i]){ //根节点 >=左右子女中关键字较大者，调整结束 18 break; 19 }else{ //根节点 <左右子女中关键字较大者 20 array[k] = array[i]; //将左右子结点中较大值array[i]调整到双亲节点上 21 k = i; //【关键】修改k值，以便继续向下调整 22 } 23 } 24 array[k] = temp; //被调整的结点的值放人最终位置 25 }
堆排序：
1 //堆排序 2 public int[] heapSort(int[] array){ 3 array = buildMaxHeap(array); //初始建堆，array[0]为第一趟值最大的元素 4 for(int i=array.length-1;i>1;i--){ 5 int temp = array[0]; //将堆顶元素和堆低元素交换，即得到当前最大元素正确的排序位置 6 array[0] = array[i]; 7 array[i] = temp; 8 adjustDownToUp(array, 0,i); //整理，将剩余的元素整理成堆 9 } 10 return array; 11 }
删除堆顶元素（即序列中的最大值）：先将堆的最后一个元素与堆顶元素交换，由于此时堆的性质被破坏，需对此时的根节点进行向下调整操作。
1 //删除堆顶元素操作 2 public int[] deleteMax(int[] array){ 3 //将堆的最后一个元素与堆顶元素交换，堆底元素值设为-99999 4 array[0] = array[array.length-1]; 5 array[array.length-1] = -99999; 6 //对此时的根节点进行向下调整 7 adjustDownToUp(array, 0, array.length); 8 return array; 9 }
对堆的插入操作：先将新节点放在堆的末端，再对这个新节点执行向上调整操作。
假设数组的最后一个元素array[array.length-1]为空，新插入的结点初始时放置在此处。
1 //插入操作:向大根堆array中插入数据data 2 public int[] insertData(int[] array, int data){ 3 array[array.length-1] = data; //将新节点放在堆的末端 4 int k = array.length-1; //需要调整的节点 5 int parent = (k-1)/2; //双亲节点 6 while(parent >=0 && data>array[parent]){ 7 array[k] = array[parent]; //双亲节点下调 8 k = parent; 9 if(parent != 0){ 10 parent = (parent-1)/2; //继续向上比较 11 }else{ //根节点已调整完毕，跳出循环 12 break; 13 } 14 } 15 array[k] = data; //将插入的结点放到正确的位置 16 return array; 17 }
测试：
1 public void toString(int[] array){ 2 for(int i:array){ 3 System.out.print(i+" "); 4 } 5 } 6 7 public static void main(String args[]){ 8 HeapSort hs = new HeapSort(); 9 int[] array = {87,45,78,32,17,65,53,9,122}; 10 System.out.print("构建大根堆："); 11 hs.toString(hs.buildMaxHeap(array)); 12 System.out.print("\n"+"删除堆顶元素："); 13 hs.toString(hs.deleteMax(array)); 14 System.out.print("\n"+"插入元素63:"); 15 hs.toString(hs.insertData(array, 63)); 16 System.out.print("\n"+"大根堆排序："); 17 hs.toString(hs.heapSort(array)); 18 }
1 构建大根堆：122 87 78 45 17 65 53 9 32 2 删除堆顶元素：87 45 78 32 17 65 53 9 -99999 3 插入元素63:87 63 78 45 17 65 53 9 32 4 大根堆排序：9 17 32 45 53 63 65 78 87
标签：
原文地址：http://www.cnblogs.com/CherishFX/p/4643940.html
