啊噢，又开始写算法学习的笔记了。最近在准备面试的过程中又把这些常见的排序算法拿出来复习复习，既然这篇写到了堆排序，那么就代表堆排序算法的概念被我忘的差不多了，写篇博客加深记忆吧。...所以本篇文章的堆排序的可视化动画，就参考这个吧。 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。...完整的堆排序算法（javascript实现）如下： /** * 堆排序算法 */ class HeapSort { constructor(originalArray) { // 拷贝数组...理解完代码之后，再看看堆排序的时间复杂度，堆排序的平均时间复杂度，以及最优、最坏的时间复杂度都是O(nlog n)，而空间复杂度是O(1)，并且堆排序是一种不稳定排序。...文章中的源码在这里堆排序算法源码 我的博客即将搬运同步至腾讯云+社区，邀请大家一同入驻：https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?
什么是堆排序？ 堆排序（Heap Sort）是基于堆数据结构的一种排序算法。它能够将无序数组排序，时间复杂度为O(n log n)，是一种非常高效的排序方法。 2....堆排序的工作原理 2.1 创建堆 从无序的输入数据中创建一个最大堆（最大堆的特点是父节点的值总是大于子节点）。...堆排序的性能 时间复杂度：O(n log n)，不管是最好、最坏还是平均情况。 空间复杂度：O(1)，原地排序。 5. 堆排序的优缺点 优点：时间复杂度稳定，原地排序。...缺点：相对于其他排序算法，常数因子可能较大，影响实际性能。 总结 堆排序通过巧妙地利用堆数据结构，实现了一种既高效又原地的排序算法。它在许多场合下是非常有用的，特别是在内存受限的情况下。...通过理解堆排序，我们不仅可以学到一种有用的排序技巧，还可以深入理解堆数据结构的性质和操作，这对于计算机科学和算法学习是非常有价值的。
堆排序 堆 堆是一种树形结构，在排序的过程中，把元素看成是一颗完全二叉树。...算法思路 因此，我们需要把一个树构造成大根堆或小根堆，以大根堆为例子： 1）构造大根堆 2）把根节点和尾节点进行交换，堆的size-- 3）把剩余的堆进行调整，重新调整为大根堆 3）重复2，3步骤...，直至堆的size为0 1、构造算法 每次插入一颗子节点，都与父节点进行比较，若比父节点大，则与父节点交换后，再重复以上步骤，直至不比父节点大。...- 1) / 2]) { swap(arr, index, (index - 1) / 2); index = (index - 1) / 2; } } 2、调整算法
堆排序算法是一个基于完全二叉树形结构的排序算法。二叉树是需要抽象出来的，只是为了方便来理解排序的过程。 堆排序算法有大根堆和小根堆， 这里我们以大根堆为例。...对于堆排序来说，存在这样的特性根节点大于等于他的孩子节点。 对于一个数组来说，怎么看成是一颗二叉树呢。数组是把二叉树每一层遍历后存储的一种形式。...很显然数组第一个算法是最大值所在的位置。 大根堆 3.排序提取堆顶元素 排序过程，把对最大元素8与数组的最后一个元素调换位置，这个时候8就来到了数组的最后位置，6就来到了数组的第一个元素。...重新调整后的堆的结构 5.再次提取堆顶元素，重复3-4的过程 看一下python实现的堆排序代码： def heap_adjust(elements, i, n): l = 2 * (i + 1
排序---堆排序 一：定义 作为选择排序的改进版，堆排序可以把每一趟元素的比较结果保存下来，以便我们在选择最小/大元素时对已经比较过的元素做出相应的调整。...二：堆排序算法 作为选择排序的改进版，堆排序可以把每一趟元素的比较结果保存下来，以便我们在选择最小/大元素时对已经比较过的元素做出相应的调整。...二：堆排序算法 1.将长度为n的待排序的数组进行堆有序化构造成一个大顶堆 2.将根节点与尾节点交换并输出此时的尾节点 3.将剩余的n -1个节点重新进行堆有序化 4.重复步骤2，步骤3直至构造成一个有序序列...四：图解演示：堆排序（堆存储在数组中） 第一步：将最大值和最后的一个元素交换 ? 第二步：将剩余的结点再次进行堆构造 ? 第三步：参照第一步 ? 按照上面循环，最终结果为 ?...构造堆的时间复杂度为O(n) 重建堆时时间复杂度为O(nlogn)。 所以总体就是O(nlogn)。 不适合排序序列个数较少的情况
堆排序算法原理 强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ IDEA...注册码，2020.2 IDEA 激活码 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。...build_heap(Integer arr[],int n){ //确定最后一个节点的父节点 int parent = (n - 2) / 2; //由下向上堆排序...int temp ; temp = arr[i]; arr[i] = arr[n]; arr[n] = temp; } } 三、堆排序...//堆排序 public void heapSort(Integer[] arr){ //节点的个数 //循环构建堆对象,i表示数组参与堆的个数 for(int i = arr.length
称之为堆排序，是因为节点索引值之间的关系与完全二叉树的非常类似，而树又称堆。...堆排序的根节点和右孩子之间的差值为i+2，并且间隔随i增大而增大，可以显著减少比较次数。 在排序的规则上，有大顶堆和小顶堆两种： 大顶堆：将最大值放到堆顶 小顶堆：将最小值放到堆顶。...不同之处在于冒泡排序是相邻元素间两两比较，而堆排序有较大的空隙，减少了比较次数，从而优化时间复杂度。...建堆 掌握了局部最大值，我们就可以对一个线性数组进行堆排序了。 需要注意的是，堆排序仍然是对线性序列的排序，我们称这一算法为堆排序，是因为这一过程中，元素索引值之间的关系与完全二叉树非常类似。...总结概括 堆排序是对线性序列的排序，而不是真的对一个完全二叉树进行排序，用完全二叉树的形式解释堆排序的过程是出于直观的需要。
堆排序 ？ 堆排序（HeapSort）是指利用堆（Heap）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。...堆排序的核心就构造堆、调整堆： 建立大顶堆堆（此时堆顶即为最大元素） 去掉堆顶，将堆最后一个元素放到堆顶； 调整堆，重新使堆有序； 堆顶元素为第二大元素。 重复步骤2、3，直到堆变空。...图：堆排序代码 ? 4. 算法总结？
时间复杂度： 插入一个元素要调整的高度为logi，所以插入n个元素的总次数为log1+log2+...+logn=log(n!)。 根据斯特林公式，有如下证明，所以复杂度O(nlogn)。 ?...时间复杂度： 倒数第二层有2^(h-2)个结点，调整高度为1，依次类推，第一层有1个结点，调整高度为h-1，整体加起来的复杂度为O(n)。 ?...int i = n; i > 0; --i) { swap(heap, 0, i); heapDown(heap, 0, i - 1); } } 07 总结 堆排的复杂度为
小根堆 任一节点的关键码均小于等于它的左右孩子的关键码，位于堆顶节点的关键码最小。 ?...保证时刻处于大根堆排序 第i个数字被插入时排序的时间复杂度与高叉树高度相等，即O(Logi)。...所有数字都插入依次的时间复杂度收敛于O(N) //大根堆排序 func maximumHeapSort(arr:inout [Int]) { if arr.count < 2 {...return } //大根堆排序 for i in 0.....所以堆排序时间复杂度一般认为就是O(nlogn)级。
排序算法-堆排序 <?php /** * 堆排序....$heap[$i] = $v; $heap = minHeapFixUp($heap, $i); } $values = $heap; //堆排序
2i + 2为第 i 个节点的右孩子节点的编号； 同理得小顶堆的特点： arr[i] <= arr[ 2i + 1] && arr[ i ] <= arr[ 2i + 2]; 堆排序基本思想 本文以大顶堆为例...算法步骤如下： 1、首先将待排序序列构建成一个大顶堆(存入数组中)，那么这时，整个序列的最大值就是堆顶的根节点； 2、将堆顶元素与最后一个元素交换，那么末尾元素就存入了最大值； 3、将剩余的 n - 1...} } //循环结束后，将i索引处的节点赋值为之前存的那个非叶子节点的值 arr[i] = notLeafNodeVal; } } 时间复杂度...在建初始堆时，其复杂度为 ; 交换操作需 n-1 次; 重建堆的过程中近似为 ； 堆排序时间复杂度为 。...稳定性 堆排序是不稳定的： 比如：10，9，6，9；如图： ? 稳定性分析用图 当堆顶元素10和末尾元素交换后，两个9的相对位置发生改变。
堆排序（Heap Sort）是一种基于二叉堆数据结构的排序算法，它通过将元素构建成一个最大堆或最小堆，然后重复从堆中移除根节点，直到堆为空，从而得到有序数组。...堆排序是一种原地排序算法，具有稳定的时间复杂度，通常效率较高。本文将详细介绍堆排序的工作原理和Python实现。...堆排序的工作原理 堆排序的基本思想是： 构建一个最大堆或最小堆，将数组元素视为二叉树的节点。 交换堆的根节点（最大值或最小值）和堆的最后一个节点。 从堆中移除最后一个节点，然后维护堆的性质。...堆排序的时间复杂度为 O(n log n)，其中 n 是数组的长度。...它是一种原地排序算法，不需要额外的空间，因此非常适合排序大型数据集。 总之，堆排序是一种高效的排序算法，通过构建最大堆并重复移除根节点，实现了对数组的排序。
老高最近在准备面试，正好复习到堆排序，正好总结一下 堆排序的算法思路基本如下： 找到最后一个非叶子节点，进行第一次循环比较，找到第一个最值 将找到的最值移动到末尾，长度-1，root=0，继续排序n-1...次 每次发生比较后需要在此循环比较，直到没有发生移动或者超过最大长度 比较的时间复杂度O(lgn)，生成堆的时间复杂度为O(n)，所以总的时间复杂度为O(nlgn) 堆排序是不稳定的排序 def build_heap
package arithmetic; import breeze.stats.distributions.Rand; import java.util.C...
堆排序介绍： 堆排序是利用“堆”这种数据结构设计的，也是一种选择排序，时间复杂度为O(nlogn)，属于不稳定排序。 堆，其实就是具有某些特征的完全二叉树。...在用堆排序的时候，如果要升序，那就使用大顶堆，如果要降序，那就使用小顶堆。·· 2. 排序思想： 将待排序列构造成一个最大堆。
选择排序 选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。...首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。...Selection_sort_animation.gif 最坏时间复杂度 О(n²) 最优时间复杂度 О(n²) 平均时间复杂度 О(n²) 空间复杂度 О(n) total, O(1) auxiliary...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。...O(n\log n) 最优时间复杂度 ? O(n\log n) [1] 平均时间复杂度 ? \Theta (n\log n) 堆排序的动态图 ?
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...HeapSort(array); Console.WriteLine("排序后数组：" + string.Join(", ", array)); } 运行结果 总结 堆排序是一种高效的排序算法...其时间复杂度为O(nlogn)，并且具有较好的稳定性和空间效率。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。
其他排序算法的Python实现请参考：Python版归并排序算法（附Python程序__name__属性用法演示视频），侏儒排序算法原理与Python实现，Python版基于递归的冒泡排序算法，Python...版快速排序算法，Python版选择排序算法，Python版冒泡法排序算法。...本文再给出Python版的堆排序算法，这样的话关于排序算法基本上就全了。本文代码主要借助于标准库heapq中的入堆和出堆函数来实现，属于原地排序，直接影响原来的列表。
排序算法之堆排序 一、介绍 由于堆排序与以前的排序都不太一样，他是基于顺序存储的二叉树结构来进行的排序，故此拉出来单独做了一张。...如下图 三、代码 简单的来说，堆排序就是将持续的将，一个顺序存储的二叉树变成大顶堆或者小顶堆。 升序使用大顶堆，降序使用小顶堆。...从非叶子节点开始前遍历 每一个非叶子节点，都将和自己的左节点、右节点进行判断 根据大小顶堆的需要，来进行替换 直到称为一个大小顶堆 成为了大小顶堆之后，我们将得到了一个最大或者最小的数...，也就是大小顶堆根节点的数 将这个根节点与最后的叶子节点进行替换，也就是将最大或者最小的数放到了最后 找到了一个数还不够，我们将重复上面的步骤 重复第一步，但不要影响放到最后的数 得到大小顶堆的根节点后...，像后面还有许多高阶的排序算法，菜鸟的我估计是用不上了。
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