堆排序的时间复杂度是O(N*logN),优于选择排序O(N^2)
一、堆
1.堆的概念:堆一般指的是二叉堆,顾名思义,二叉堆是完全二叉树或者近似完全二
2.堆的性质:①完全二叉树
②每个节点的值都大于或等于其子节点的值,为最大堆;反之为最小堆。
3.堆的存储结构是数组,逻辑结构是二叉树
二、 堆排序(包括建堆和排序):
1.建堆的实现原理:
用到向下调整算法,比较两个孩子的大小,选出大的孩子,与父亲比较,如果孩子大于父亲,交换。然后把parent=child,child=parent*2+1;向下调整算法一共会调整h-1次,因此时间复杂度是O(logN)
从最后一个非叶子的节点开始用向下调整算法,实现建大堆。(建小堆就是> < 符号的改变)
2.向下调整算法的过程:
void swap(int* a, int* b)//实现交换的函数
{
int tmp = *a;
*a = *b;
*b = tmp;
}
//前提下面都是大堆
void AdjustDown(int* a, int n,int root)//向下调整算法
{
int parent = root;
int child = parent * 2 + 1;//默认是左孩子,逻辑结构中二叉树的一个规律,左孩子=父亲*2+1
while (child < n)
{
if (child+1<n && a[child] < a[child+1])//排大堆,如果右孩子更大,就让child是右孩子
{
child += 1;
}
if (a[child] > a[parent])//排大堆,如果孩子大于父亲,交换,并且依次向下调整
{
swap(&a[parent], &a[child]);
parent = child;
child = parent * 2 + 1;
}
else//已经是大堆了,退出while循环
{
break;
}
}
3.建堆:
//建堆:从最后一个非叶子节点开始调整,就可以达到下面都是大堆
for (int i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--)//n-1是最后一个数组下标,求父亲(下标-1)/2
{
AdjustDown(arr, n, i);
}
4.建堆的时间复杂度是O(N)-->(粗略的了解原理,记住结论就行)
5.排序:(用大堆)
用小堆的坏处:交换之后踢出第一个数,会导致堆的错位,要重新建堆,时间复杂度O(N^2)
排序的原理:
把第一个最大的数与最后一个数交换,然后把最后一个数踢出堆,继续向下调整算法,再交换次大的数。
int end = n - 1;
while (end > 0)
{
swap(&arr[0], &arr[end]);
AdjustDown(arr, end, 0);//把交换之后的根,向下调整,调整h-1次,又变成大堆,再交换,可以得到次小的数
end--;
}
堆排序的所有代码:
#include<stdio.h>
void swap(int* a, int* b)
{
int tmp = *a;
*a = *b;
*b = tmp;
}
//前提下面都是大(小)堆
void AdjustDown(int* a, int n,int root)
{
int parent = root;
int child = parent * 2 + 1;//默认是左孩子
while (child < n)
{
if (child+1<n && a[child] < a[child+1])//排大堆
{
child += 1;
}
if (a[child] > a[parent])//排大堆
{
swap(&a[parent], &a[child]);
parent = child;
child = parent * 2 + 1;
}
else
{
break;
}
}
}
void HeapSort(int* arr, int n)
{
for (int i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--)//n-1是最后一个数组下标,求父亲(下标-1)/2
{
AdjustDown(arr, n, i);
}
int end = n - 1;
while (end > 0)
{
swap(&arr[0], &arr[end]);
AdjustDown(arr, end, 0);//把交换之后的根,向下调整,调整h-1次,又变成大堆,再交换,可以得到次小的数
end--;
}
}
int main()
{
int arr[] = { 10,1,5,3,6,8,7,4,9};
int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
HeapSort(arr, n);
for (int i = 0; i < n; i++)
{
printf("%d ", arr[i]);
}
return 0;
}