package arithmetic; import breeze.stats.distributions.Rand; import java.util.Collections; import java.util.Random
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
二叉堆一般分为两种：最大堆和最小堆。 最大堆： 最大堆中的最大元素值出现在根结点（堆顶） 堆中每个父节点的元素值都大于等于其孩子结点（如果存在） ?...最小堆： 最小堆中的最小元素值出现在根结点（堆顶） 堆中每个父节点的元素值都小于等于其孩子结点（如果存在） ?...创建最大堆（Build_Max_Heap）：将堆所有数据重新排序 堆排序（HeapSort）：移除位在第一个数据的根节点，并做最大堆调整。...代码实现： /** * 堆排序的主要入口方法，共两步。...} } 算法系列： 冒泡排序 选择排序 直接插入排序 二分插入排序 希尔排序 堆排序 完整代码： Java和Kotlin代码我均放在了GitHub上，欢迎Star！
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。
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...** * */ package com.cherish.SortingAlgorithm; /** * @author acer * */ public class Chapter_7_堆排序...int[] {3,4,7,9,2,5,1,8,6}; heapSorting(array); printArray(array); } //堆排序
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。...堆排序是一种树形选择排序，在排序过程中可以把元素看成是一颗完全二叉树，每个节点都大（小）于它的两个子节点，当每个节点都大于等于它的两个子节点时，就称为大顶堆，也叫堆有序； 当每个节点都小于等于它的两个子节点时...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 ?
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？
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。...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。...大顶堆的排序结果是从小到大排列，小顶堆的堆排序结果是从大到小排列。
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
除叶子结点，每个结点的度都为2，称为满二叉树。 除去最后一层之后的子树为满二叉树，且最后一层结点依次从左到右分布，则称为完全二叉树。
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...,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...因为已经是之前长度最大的了 //只需要把当前堆顶元素找到合适的位置即可 adjustHeap(arr,0,j); } } 完整代码 import java.util.Arrays...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：堆排序的思想比较难理解，首先将数据看成是一个二叉树，对数据进行二叉树的建立（建堆），这个过程也是排序的过程，将最小或最大的值排到根节点上，如果采用最大值，则称为最大堆，反之，称为最小堆 例如：...比如：数组为：[8,2,4,1,3] 二叉树为： 8 2 4 3 1 那么调用我们代码后形成的树为： 2 1 4 3 8 最小值...nums.length - 1) / 2; i >= 0; i--) { createHeap(nums, nums.length, i); } //取出最小的...nums = new int[]{5, 7, 1, 3, 9, 0, 1, 6, 8, 4}; buildHeap(nums); 结果： 0 1 1 3 4 5 6 7 8 9 堆排序本身用来排序性能并不高
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。...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。...了解堆排序有助于理解堆数据结构和排序算法的结合使用，提供了一种高效的排序解决方案。
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
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。
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