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)...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
堆排序原理及其实现(C++) 1. 堆排序的引入 我们知道简单选择排序的时间复杂度为O(n^2)，熟悉各种排序算法的朋友都知道，这个时间复杂度是很大的，所以怎样减小简单选择排序的时间复杂度呢？...堆排序思想 堆排序的基本思想是利用heap这种数据结构(可看成一个完全二叉树)，使在排序中比较的次数明显减少。...因而堆排序整体的时间复杂度为O(n*log n)....牢记： 将每次堆排序得到的最大元素与当前规模的数组最后一个元素交换。...i = A.length downto 2 exchange A[1] with A[i] A.heap-size = A.heap-size - 1 MAX-HEAPIFY(A, 1) C+
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或许，各位比较喜欢那种图形界面方式的，像VC、BCB等IDE的调试，但如果你是在 UNIX平台下做软件，你会发现GDB这个调试工具有比VC、BCB的图形化调试器更强大的功能。...从上面看来，GDB和一般的调试工具没有什么两样，基本上也是完成这些功能，不过在细节上，你会发现GDB这个调试工具的强大，大家可能比较习惯了图形化的调试工具，但有时候，命令行的调试工具却有着图形化工具所不能完成的功能...，否则无法调试执行文件 ?...3.3 调试 运行 输入run 或者r ? 3.3 单步调试，step 或者 s进入函数内部 ? ...3.7 退出调试 输入q ?
1.代码调试的重要性 代码调试在程序开发阶段占有举足轻重的地位，可见代码调试的重要性。但是有一点必须强调：程序是设计出来的，而不是调试出来的。这是所有程序员必须牢记在心的一条准则。...调试通常是指在消除了语法错误之后，发现程序中的逻辑错误的过程。对C/C++程序进行调试，有这样集中常用的手段。它们既可以单独使用，也可以配合使用。 2....2.2使用调试标记 在调试程序的时候使用相应的辅助代码（如输出中间结果等），在调试完成之后隐藏这些代码，是一种常用的调试策略。...因此，C++提供了几个宏，他们分别是__FILE__、__FUNCTION__和__LINE__，可以利用它们“自动“获取有关模块、函数和行的信息。考察如下程序。...---- 参考文献 [1]陈刚.C++高级进阶教程[M].武汉：武汉大学出版社，2008[P379-P382]
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。
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。...// 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
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。...*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
# 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.
public static void heapSort(int[] a){ int N = a.length; for(int k = N/2 - 1; k...
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...
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。...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。
堆排序 堆的定义 堆(heap)，这里所说的堆是数据结构中的堆，而不是内存模型中的堆。...currentIndex=leftIndex; //此时的当前节点的下标 leftIndex=2*currentIndex+1; //当前节点的左子节点也需要改变了 } } } /** * 堆排序
#include<stdio.h> void AdjustMinHeap(int *a,int pos,int len) { int temp,chi...
2.把根节点和最后一个节点交换，,把堆长度-1，也就不考虑放最后的最大的元素了，再构建最大堆
image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png heapif...
数组索引为 0 的位置存放堆顶的元素 数组索引为 i 的元素的左右叶子节点的索引是 2 * i + 1 和 2 * i + 2 数组索引为 i 的元素的父节点的下标索引为 (i - 1) / 2 (1) 堆排序整体流程...复杂度 时间复杂度：O(nlogn) 空间复杂度：O(1), 只需要一个额外的空间用于交换元素 稳定性：堆排序无法保证相等的元素的相对位置不变，因此它是不稳定的排序算法
（len表示数组长度） （ (len - 1)-1）/2 len/2 -1 （(len -1) -2）/2 len/2 -1 堆排序思想... 堆排序是一种完全二叉树，因为完全二叉树的优势所以堆排序具有很高的效率 大顶堆：结点的孩子都比结点小 小顶堆：结点的孩子都比结点小（对于孩子顺序没有要求） 对一个数组a【1...n】 先构建一个大顶堆
堆排序的过程就是： 1.构造堆 -- 大根堆或者小根堆（对应，把数组从小到大排 或者 从大到小排） 2.重复建堆 构造堆：首先，需要知道，从数组上看，最后一个非叶子节点就是 array[len/2-1]...每一次调整完毕保证第一个元素是当前序列的最大值 make_heap(array,0,i); } 贴上全部代码： #include using namespace std; //堆排序...array[nChild]; //array[nChild]=nTemp; } else break; //否则退出循环 } } //堆排序...make_heap(array,i,len); for(auto elem : array) cout << elem << " "; cout << endl; //堆排序
概要 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，平均时间复杂度为O（nlogn）,它也是不稳定排序。...小顶堆举例说明 arr[i]<=arr[2 * i + 1] && arr[i] <=arr[2 * i + 2] //i 对应第几个节点，i从0开始编号 （6）一般升序采用大顶堆，降序采用小顶堆 2.堆排序基本思想...3.堆排序步骤图解 要求：有一个数组{4，6，8，5，9}，要求适用堆排序法，将数组升序排序。 步骤1：构造初始堆。将给定无序序列构造成一个大顶堆（一般升序采用大顶堆，降序采用小顶堆）。...4.再简单总结下堆排序的基本思路 （1）将无序序列构建成一个堆，根据升序降序需求选择大顶堆或小顶堆。 （2）将堆顶元素与末尾元素交换，将最大元素“沉”到数组末端。...static void HeapSort0(int[] arr) { int temp = 0; Console.WriteLine("堆排序
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