数据结构与算法（十二）：堆排序

一、什么是堆排序

1.概述

堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法，堆排序是一种选择排序，它的最坏，最好，平均时间复杂度均为O(nlogn)，它也是不稳定排序。
其中，对于“堆”我们可以理解为具有以下性质的完全二叉树：

• 每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值，称为大顶堆
• 每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值，称为小顶堆

在排序时，一般升序采用大顶堆，降序采用小顶堆。

2.大顶堆

我们可以看到，层数从小到大，节点的数字是越来越小的，映射到数组有：{50,45,40,20,25,35,30,10,15}

特点是arr[i] >= arr[2*i+1] && arr[i] >= arr[2*i+2]

3.小顶堆

跟大顶堆相反，层数从小到大，节点的数字是越来越大，映射到数组：{10,20,15,25,50,30,40,35,45}

特点是：arr[i] <= arr[2*i+1] && arr[i] <= arr[2*i+2]

二、堆排序的思路分析

1.概述

• 将待排序序列构造成一个大顶堆，此时，整个序列的最大值就是堆顶的根节点。
• 将其与末尾元素进行交换，此时末尾就为最大值。
• 然后将剩余n-1个元素重新构造成一个堆，这样会得到n个元素的次小值。如此反复执行，便能得到一个有序序列了。
• 遍历构建大顶堆，在这过程中元素的个数逐渐减少，直到最后得到一个有序序列了.

2.举个例子

对数组{4,6,8,5,9}进行排序。

第一遍排序

1. 我们从最后一个非叶子结点开始排序。第一个非叶子结点为arr.length/2-1=5/2-1=1，也就是元素6.，我们对他进行对比并调整位置；

   

2. 在{6,5,4}中，5比6小，而9比6大，所以9和6交换位置；

   

3. 接着找到第二个非叶子节点4，由于9是{9,4,8}这个树中最大的，故9与4交换位置

   

4. 由于9与4交换位置打乱了原先{9,5,6}这棵树顺序，所以继续对新树{4,5,6}进行排序

   

5. 由此得到了一个大顶堆，然后将堆顶元素9与末尾元素4进行交换，得到数组{4,6,8,5,9}

   

至此，第一遍排序已经完成，我们确定了最大元素9的位置

第二遍排序

第二遍排序开始时，最大元素9的位置已经确定，实际上要排序的数组变成了{4,6,8,5}

1. 继续从6开始比较，{6,5}排序正常，所以接着比较{4,6,8}，8是最大的，所以与4交换位置

   

2. 由此得到了一个大顶堆，然后将堆顶元素8与末尾元素5进行交换，得到数组{8,6,4}

   

至此，第一遍排序已经完成，我们确定了最第二大元素8的位置

第三遍~第n遍排序

第二遍排序开始时，最大元素9和第二大元素8的位置已经确定，实际上要排序的数组变成了{5,6,4}

重复比较-排序-交换堆顶和队尾元素位置这一过程，直到最终获得有序数列

三、代码实现

/**
 * @Author：CreateSequence
 * @Date：2020-07-16 16:53
 * @Description：堆排序
 */
public class HeapSort {

    /**
     * 对数组进行堆排序
     * @param arr
     * @return
     */
    public static int[] sort(int[] arr) {
        //将无序数组构建成一个大/小顶堆
        //有几个非叶子节点就排序几次
        for (int i = arr.length / 2 - 1; i >= 0; i--) {
            sortHeap(arr,i,arr.length);
        }

        int temp = 0;
        //交换数组头尾元素，将最大的元素排沉到队尾
        for (int i = arr.length - 1; i > 0; i--) {
            //交换头尾元素
            temp = arr[0];
            arr[0] = arr[i];
            arr[i] = temp;

            //1.交换完后，此时最大的元素在arr[0]，最小的元素在arr[i]，即确定了本次排序范围最大的数
            //2.然后对0~i-1的范围进行排序，重新获得的数组最小的元素在arr[0]，最大的元素在arr[i-1]
            sortHeap(arr, 0, i);
            
            //3.接着进入下一次循环，重复步骤1，2，每次循环排序范围都缩小一位
        }

        return arr;
    }

    /**
     * 将以非叶子节点i为根节点的树调整为一个大顶堆
     * @param arr 要调整的数组
     * @param i 非叶子结点在数组中的下标
     * @param length 要调整的数组长度
     */
    public static int[] sortHeap(int[] arr, int i, int length) {
        if (arr == null || arr.length == 0) {
            throw new RuntimeException("数列必须至少有一个元素！");
        }

        //获取根节点值
        int temp = arr[i];

        //从左节点开始遍历
        for (int j = i * 2 + 1; j < length; j = j * 2 + 1) {
            //比较左右节点大小，将j指向值大的节点
            if (j + 1 < length && arr[j + 1] > arr[j]) {
                j = j + 1;
            }
            //比较将左右节点与父节点大小
            if (arr[j] > temp) {
                //如果子节点大于父节点，交换两节点位置
                arr[i] = arr[j];
                //然后继续从该子节点向下遍历
                i = j;
            }else {
                break;
            }
        }

        //结束循环时，arr[i]已经存放了以原arr[i]为根节点的树的最大值
        arr[i] = temp;

        return arr;
    }

}

数据结构与算法（十二）：堆排序

原文：https://www.cnblogs.com/Createsequence/p/13325155.html