1.实现堆排序算法 用C++实现一个堆排序。...2.实现思想 ① 先将初始文件R[1..n]建成一个大根堆，此堆为初始的无序区 ② 再将关键字最大的记录R[1](即堆顶)和无序区的最后一个记录R[n]交换， 由此得到新的无序区R[1..n-1]和有序区.../*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
今天刷算法遇到这个题，之前都是用快排写的，然而这次准备用堆排序写却写不出来了，重新复习了一手写个博客总结一下。...return heap; } module.exports = { GetLeastNumbers_Solution : GetLeastNumbers_Solution }; //堆排序算法
堆积排序(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，可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素。...堆排序是不稳定的排序方法，辅助空间为O(1)， 最坏时间复杂度为O(nlog2n) ，堆排序的堆序的平均性能较接近于最坏性能。...主要是参考了网上比较常见的两种堆排序的java实现，自己加了一些注释 实现1 采用递归，每次父节点与最大子节点交换后递归构造被交换后的子树 public static void heapSort...int temp = array[index1]; array[index1] = array[index2]; array[index2] = temp; } 实现
这使得堆可以利用数组来表示,每一个结点对应数组中的一个元素 2.给出某个结点的下标,可以计算出父结点的和孩子结点的下标; parent(i)=floor(i/2) left(i)=2i right=2i+1 3.最大堆和最小堆...,最大堆:根结点是最大值,最小堆:根结点是最小值 4.堆排序就是把最大堆堆顶的最大数取出,剩余的堆继续调整为最大堆,再次将堆顶的最大数取出,直到剩余数只有一个结束 5.最大堆调整(维护最大堆,子节点永远小于父结点...) ;创建最大堆(把一个数组调整成最大堆的数组);堆排序(创建最大堆,交换,维护最大堆) maxHeapify (array,index,heapSize) //最大堆调整 iMax,iLeft
一、堆排序的思想 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（若不清楚什么是堆，可以看我前面的文章，有详细阐述）来进行选择数据，通过向下调整算法，从第一个非叶子结点开始在局部先创建出大堆（或小堆），然后父亲结点不断往上走，直到整棵树都建成一个堆。...然后重复红色括号中的过程，堆排序就完成了。 二、堆排序的图解 下图以建大堆为例排一个升序序列 三、堆排序的实现 3.1向下调整算法的实现 实现堆排序最重要的就是实现向下调整算法。...以下是向下调整算法的代码以及解释 //这里以建大堆为例 void AdjustDown(int* a, int n, int root) { int child = root * 2 + 1;//找到根节点的左孩子...break; //没有break来到这里就顺着子树继续往下走 root = child; child = root * 2 + 1; } } 3.2堆排序的实现 以下是堆排序的代码实现以及解释
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。...通常堆是通过一维数组来实现的，在数组起始位置为0的情形中来看看堆节点的一些定义。...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...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....堆排序的代码实现 func heapSort(arr []int) { length := len(arr) buildMaxHeap(arr, length) for i :...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
本片内容： 堆排序 堆排序 最大堆： 二叉堆是完全二叉树或者是近似完全二叉树， 当父结点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值时为最大堆。...（父节点大于任何一个子节点） 算法思想： 把n个元素建立最大堆，把堆顶元素A[0]与待排序序列的最后一个数据A[n-1]交换； 把剩下的n-1个元素重新建立最大堆，把堆顶元素A[0]与待排序序列的最后一个元素...代码实现： /** * */ package com.cherish.SortingAlgorithm; /** * @author acer * */ public class Chapter..._7_堆排序 extends ArrayBase { /** * @param args */ public static void main(String[] args...while循环 break; } } } } } 实现结果
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 ?...五：代码实现 void swap(int K[], int i, int j) { int temp = K[i]; K[i] = K[j]; K[j] = temp; } /
堆排序（Heap Sort）是一种基于堆数据结构的排序算法，具有较好的时间复杂度表现。堆是一种特殊的完全二叉树，分为最大堆和最小堆。堆排序通过构建最大堆或最小堆来实现排序过程。...本文将详细介绍堆排序算法的原理、实现及其应用。 一、算法原理 堆排序的基本思想是将待排序的数组构建成一个最大堆或最小堆，然后通过堆的删除操作将堆顶元素逐个取出，得到一个有序序列。...最小堆：每个节点的值都小于或等于其子节点的值。 堆排序的步骤 构建最大堆：将数组重新组织成一个最大堆。 交换堆顶元素与末尾元素：将堆顶元素（最大值）与末尾元素交换，将最大值移到数组末尾。...堆排序： heapSort(arr)：堆排序算法，接受待排序的数组作为参数，返回排序后的数组。 const len = arr.length;：获取数组长度。...四、总结 堆排序是一种基于堆数据结构的高效排序算法，通过构建最大堆或最小堆，利用堆的特性实现排序过程。理解和掌握堆排序算法，可以有效解决优先队列、任务调度和实时数据流排序等问题。
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？
堆排序算法原理 强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ IDEA...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。...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。...原因是adjust()方法的实现中，之能在一条线上调整，本质还是数组的移动。与在数组中插入元素后，普通的移动数据不同： 普通的数组移动是相邻元素向后覆盖。...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。
排序算法-堆排序 <?php /** * 堆排序....$heap[$i] = $v; $heap = minHeapFixUp($heap, $i); } $values = $heap; //堆排序
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。 ?...优先级队列用大小堆的方式更容易实现 如果我们给每个元素都分配一个数字来标记其优先级，不妨设较小的数字具有较高的优先级，这样我们就可以在一个集合中访问优先级最高的元素并对其进行查找和删除操作了。...40亿的量级甚至只需要32次调整就可以实现。 用数组，建立大根堆二叉树 将数组中元素依次放入完全二叉树中，若大于父节点则依次比对交换。...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。
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...,看好注释； //堆排序方法 public static void heapSort(int arr[]){ //进行第一次调整 for(int i=arr.length...4, 1 , 5}; heapSort(arr); System.out.println(Arrays.toString(arr)); } //堆排序方法...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。
代码实现 //将heap[k]向上调整 int heapUp(int *heap, int k) { int parent, son, x; x = heap[k]; son =...代码实现 //将heap[k]向下调整 int heapDown(int *heap, int k, int n) { int parent, son, x; x = heap[k];...代码实现 void buildHeap(int *heap, int n) { for (int i = (n - 1) / 2; i >= 0; --i) { heapDown...代码实现 void swap(int *heap, int a, int b) { int temp; temp = heap[a]; heap[a] = heap[b];
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。...Python实现堆排序 下面是Python中的堆排序实现： def heapify(arr, n, i): largest = i left = 2 * i + 1 right...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。
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