1基本思想： 每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的 数据元素排完 。...2 直接选择排序: 在元素集合 array[i]--array[n-1] 中选择关键码最大 ( 小 ) 的数据元素。...选择排序的单趟就是找出最大的值的下标maxi和最小值的下标mini，然后将最小值放在最左边，最大值放在最右边。...稳定性：不稳定 3 堆排序 堆排序 (Heapsort) 是指利用堆积树（堆）这种数据结构所设计的一种排序算法，它是选择排序的一种。它是 通过堆来进行选择数据。...堆排序在前面的一篇文章中有详细介绍： http://t.csdnimg.cn/S4Yso 1. 堆排序使用堆来选数，效率就高了很多。 2.
概念 堆排序要结合顺序存储的完全二叉树的特性进行学习。...堆排序的思路很简单：首先将存放在L[1…N]中的N个元素建成初始堆，由于堆本身的特点（以大根堆为例），堆顶元素就是最大值。
堆排序是一种基于「堆」这一数据结构的排序算法。堆是一种近似完全二叉树的结构，分为大顶堆和小顶堆这两种。 大顶堆：子节点的值总是小于其父节点的值。 小顶堆：子节点的值总是大于其父节点的值。...如果使用大顶堆的话，最后的排序结果会是升序；如果采用小顶堆的话，最后的排序结果会是降序。...创建最大堆：将堆中所有数据排序成大顶堆的形式。 堆排序：将顶端数据和最末尾数据交换位置，然后做最大堆调整的递归运算。 实现代码如下所示： ?...堆排序：将顶端数据和最末尾数据交换位置，然后做最小堆调整的递归运算。 实现代码如下所示： ? 具体代码可见这个 repo 中的 Homework-4 和 mid-exam。 参考： [1]....堆排序 - 维基百科 [2]. 图解排序算法(三)之堆排序
本次主要来学习一下关于堆排序算法，本代码参考了白话经典算法的堆与堆排序，里面讲了堆的操作和堆排序，需要了解详细的请阅读原文。...} //建立最小堆 void MakeMinHeap(int a[],int n) { for(int i=n/2-1;i>=0;i--) MinHeapFixdown(a,i,n); } //堆排序...int main() { int arr[10]={2,5,8,3,4,1,7,9,0,6}; //将数组转换为最小堆形式 MakeMinHeap(arr,10); //对其进行排序
数据结构排序——选择排序与堆排序（c语言实现） 今天继续排序的内容： 1.选择排序 1.1基本介绍 选择排序（Selection Sort）:是一种简单直观的排序算法.它的基本思想是在未排序序列中找到最小...（大）的元素，放到序列的起始位置，然后再从剩余未排序元素中找到最小（大）的元素，放到已排序序列的末尾。...选择排序的特性： 直接选择排序思考非常好理解，但是效率不是很好,所以很少使用 时间复杂度：O(N^2) 空间复杂度：O(1) 稳定性：不稳定 1.2代码实现 1.2.1基础款 void Swap(int...= mini;//让maxi仍是最大的数据的索引（此时数据被换到mini所指） } Swap(&a[end], &a[maxi]); begin++; end--; } } 2.堆排序...2.1基本介绍 之前在堆应用这篇文章我已经讲过了堆排序和TOP-K问题，详细可见：堆的应用：堆排序和TOP-K问题 那这次就再次大致讲解一下 如果是升序，就建立大堆；是降序就建立小堆。
前言 堆排序是一种高效的排序算法，基于二叉堆数据结构实现。它具有稳定性、时间复杂度为O(nlogn)和空间复杂度为O(1)的特点。...堆排序实现原理 构建最大堆：将待排序数组构建成一个最大堆，即满足父节点大于等于子节点的特性。...堆排序代码实现 public static void HeapSort(int[] array) { int arrayLength = array.Length... + string.Join(", ", array)); } 运行结果 总结 堆排序是一种高效的排序算法，通过构建最大堆和反复调整堆的操作，实现对数组的排序。...但是由于其涉及大量的元素交换操作，所以在实际应用中，可能不如快速排序等算法效率高。
请点击http://www.captainbed.net /* * 堆排序是一种选择排序，时间复杂度为O(nlog2n)。...* * 堆排序的特点是： * 在排序过程中，将待排序数组看成是一棵完全二叉树的顺序存储结构， * 利用完全二叉树中父结点和子结点之间的内在关系，在当前无序区中选择关键字最大（或最小）的记录。...* * 基本思想 * 1.将待排序数组调整为一个大根堆。大根堆的堆顶元素就是这个堆中最大的元素。...Console.Write(i + " "); } } /// /// 堆排序方法...MaxHeaping(a, 0, i); // 打印每一次堆排序迭代后的大根堆。
1、堆排序基本介绍 1）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。...4）大顶堆举例： 5）小顶堆举例： 一般升序采用大顶堆，降序采用小顶堆 2、堆排序基本思想 1）将待排序序列构造成一个大顶堆 2）此时，整个序列的最大值就是堆顶的根节点。...在构建大顶堆的过程中，元素的个数逐渐减少 3、堆排序图解 步骤一：构造初始堆。...2）重新调整结构，使其继续满足堆定义 3）再将堆顶元素8与末尾元素5进行交换，得到第二大元素8 4）后续过程，继续进行调整，交换，如此反复进行，最终使得整个序列有序 4、堆排序...//当for循环结束后，我们已经将以i为父节点的树的最大值，放在了最顶（局部） arr[i] = temp; //将temp的值放到调整后的位置 } 5、总结堆排序的基本思路
1.实现堆排序算法 用C++实现一个堆排序。.../*大根堆排序算法的基本操作： ① 初始化操作：将R[1..n]构造为初始堆； ② 每一趟排序的基本操作：将当前无序区的堆顶记录R[1]和该区间的最后一个记录交换，然后将新的无序区调整为堆(亦称重建堆)...注意： ①只需做n - 1趟排序，选出较大的n - 1个关键字即可以使得文件递增有序。 ②用小根堆排序与利用大根堆类似，只不过其排序结果是递减有序的。...堆排序和直接选择排序相反：在任何时刻，堆排序中无序区总是在有序区之前， 且有序区是在原向量的尾部由后往前逐步扩大至整个向量为止。...StartIndex = MaxChildrenIndex; } else { //比较左右孩子均大则堆未破坏，不再需要调整 break; } } } //堆排序
定义 堆排序：是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆的性质：即子节点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。...概述 若以升序排序说明，把数组转换成最大堆(Max-Heap Heap)，这是一种满足最大堆性质(Max-Heap Property)的二叉树：对于除了根之外的每个节点i, A[parent(i)] ≥...堆中定义以下几种操作： 最大堆调整（Max Heapify）：将堆的末端子节点作调整，使得子节点永远小于父节点 创建最大堆（Build Max Heap）：将堆中的所有数据重新排序 堆排序（HeapSort...len / 2 - 1; i >= 0; i--) max_heapify(arr, i, len - 1); // 先将第一个元素和已排好元素前一位做交换，再重新调整，直到排序完毕
这就是堆排序的由来 堆排序 堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。...堆中定义以下几种操作： 最大堆调整（Max_Heapify）：将堆的末端子节点作调整，使得子节点永远小于父节点 创建最大堆（Build_Max_Heap）：将堆所有数据重新排序 堆排序（HeapSort...原地堆排序 基于以上堆相关的操作，我们可以很容易的定义堆排序。...真正的原地堆排序使用了另外一个小技巧。...\Theta (n\log n) 堆排序的动态图 ?
堆排序 采用数据来构建堆，根据堆的特性，及左右子节点和父节点的位置位置关系。 左子节点下标 = 2 * 父节点下标 + 1、右子节点下标 = 2 * 父节点下标 + 2。
思路：堆排序执行过程描述如下：（大顶堆） 1）从无序序列所确定的完全二叉树的第一个非叶子结点开始，从右到左，从下到上，对每个结点进行调整，最终将得到一个大顶堆。...此时只有结点b不满足堆的定义，对其进行调整； 3）重复2）中过程，直到无序序列中剩下1个元素时排序结束。...时间复杂度：最好O(nlogn) 最差O(nlogn) 平均O(nlogn) 空间复杂度：O(1) 是否稳定：不稳定 /** * 堆排序 * * @param a * @param
上一篇：快速排序 数据结构--堆的构造和实现 堆排序可以分为两个阶段： 构造堆。将原始数组重新组织安排进一个堆中 下沉排序。...从堆中按递减顺序取出所有元素并得到排序结果 用下沉操作由N个元素构造堆只需少于2N次比较以及少于N次交换。 将N个元素排序，堆排序只需少于（2NlgN+2N)次比较以及一半次数的交换。...堆排序的特点： 唯一的能够同时最优地利用空间和时间的方法。 无法利用缓存。数组元素很少和相邻的元素直接比较，因此缓存未命中的次数远远高于其他排序算法。...堆排序实现要点： 代码中堆是用数组实现的，数组a[0]弃之不用，堆顶元素存在a[1]中。...下面代码是堆排序主要算法，具体堆的实现可以参考数据结构----堆。
# 堆排序 ### 原理 1. 第一步将无序集合构造成一个无序二叉堆 2. 从二叉堆的最后一个节(n/2)点开始,从子节点中找出最小的一个与父节点交换， 3....重复2-4的步骤，直到排序完成 # 实现 inputArr=[199383, 10, 34, -1, -32, -29, 4, 0, 34, 5, 4, 36, 1, 8, 123, 453, 1008...] print("未排序集合:{0}".format(inputArr)) length=len(inputArr) sortArr=[None]*len(inputArr) for sortIndex...in range(0,length): # 剩余待排序的节点个数 nodeIndex=(length-sortIndex)//2-1 while nodeIndex>=0:...inputArr[node[0]],inputArr[node[index]]=max,min min=max nodeIndex-=1 # 第一轮排序的最小值
概述 堆排序是利用堆的特性——堆顶元素一定是这个堆的最大值或者最小值，来使选择排序中每趟选择最值变得更加高效的思路。...对于堆的相关内容移步我之前的博客：堆 ---- 算法思想 这里我们默认从小到大排序。 思路一：首先把通过数组构造一个最小堆，之后依次执行最小堆的删除操作直至最小堆为空则能得到一个从小到大的序列。...*a = *a + *b; *b = *a - *b; *a = *a - *b; } //堆排序...; i < size ; i++){ data[i] = rand()%100+1; } HeapSort sort(data,size); cout<<"堆排序前...："<<endl; sort.Print(1,size); cout<<"堆排序后："<<endl; sort.Heap_Sort(); sort.Print(0,size
构建堆的时间复杂度为O(n),而第I次调整堆的时间复杂度为O(logi),因此，无论什么情况下时间复杂度都为O(nlogn)。 算法思想： 首先，对数组从n...
从上至下堆有序化 */ private static void sink(int[] a,int k,int length){ while(2*(k+1) <= length) { //length为这次排序的堆的最后一个元素索引
堆排序是对简单选择排序算法的一种改进，在每次选择最小记录的同时，根据比较结果对其他记录做出相应的调整。...堆排序的基本思想是：从最后一个含有叶子节点的节点开始将待排序列构造成一个堆，然后将堆顶元素与末尾元素交换，然后不管末尾元素，将剩余的元素重新形成一个堆，如此反复，直到有序。...注意：由于堆是一种树形结构，所以被排序的序列要从1开始编号。 // 堆排序.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。...} void swap(int *L,int i,int j) { int temp=L[i]; L[i]=L[j]; L[j]=temp; } //输入数组名和数组长度，进行堆排序...} } int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { int num[10]={0,2,5,4,7,5,4,8,41,86}; //注意这里由于堆排序利用的是二叉树的第五条性质
2.堆排序的思想 利用大顶堆(小顶堆)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(大顶堆)： 1)将初始待排序关键字序列(R1,R2….Rn)构建成大顶堆，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-...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。...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。
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