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C 语言实现堆排序 (Heap Sort)

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。...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: ?...使用小顶堆实现字符串大小排序 和大顶堆的过程一样,只是有些微小的差别: 最小堆调整:将堆的末端子节点做调整,使得子节点大于父节点。 创建最大堆:将堆中所有数据排序成小顶堆的形式。...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

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堆的应用:堆排序

前言 堆排序,顾名思义是一个利用堆来完成排序的一个操作。...在之前,小编在[C语言学习系列–>【关于qsort函数的详解以及它的模拟实现】] 谈到冒泡排序,但是冒泡排序的时间复杂度(O(n2))着实有点高,堆排序的时间复杂度相对低很多,O(log2N)。...堆排序的实现(升序为例) 堆排序不需要我们手搓一个堆的数据结构,因为我们本质上还是在数组上进行操作 堆排序的思想是: 对待排序数组构建一个大堆或者小堆 将顶端与末尾进行交换,还剩n-1个数 将n-1个数再构建成一个大堆或者小堆...,这样反复执行,就可以得到一个有序数组 对于大堆、小堆要有清楚的理解,不知道的可以查看小编博客–>堆的实现(C语言版) 堆排序唯一的坑点是:升序需要建大堆,降序建小堆 结论:升序建大堆,降序建小堆 分析...即堆顶的元素和最后一个元素交换 第二步:除了最大的那一个数,对剩下的数进行向下调整算法,得到堆顶是剩下数中的最大元素,然后再和剩下元素=中的最后一个元素进行交换,依次执行 代码 HeapSort.c

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容易出错的C语言指针

C语言指针说难不难但是说容易又是容易出错的地方,因此不管是你要做什么只要用到C指针你就跳不过,今天咱们就以   十九个例子来给大家简单的分析一下指针的应用,最后会有C语言视频资料提供给大家更加深入的参考...说明函数的返回值是一个整型数据   Int (*p)(int); //从P 处开始,先与指针结合,说明P 是一个指针,然后与()结合,说明指针指向的是一个函数,然后再与()里的int 结合,说明函数有一个int 型的参数,再与外层的.../可以先跳过,不看这个类型,过于复杂从P 开始,先与()结合,说明P 是一个函数,然后进入()里面,与int 结合,说明函数有一个整型变量参数,然后再与外面的*结合,说明函数返回的是一个指针,,然后到外面一层...所有的C/C++编译器在排列数组的单元时,总是把各个数组单元存放在连续的存储区里,单元和单元之间没有空隙。...*(s+3);*(s+3)=*(s+0);*(s+0)=c;   c=*(s+2);*(s+2)=*(s+1);*(s+1)=c;   }   注意这是一个32 位程序,故int 类型占了四个字节,char

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容易出错的C语言指针

C语言指针说难不难但是说容易又是容易出错的地方,因此不管是你要做什么只要用到C指针你就跳不过,今天咱们就以   十九个例子来给大家简单的分析一下指针的应用,最后会有C语言视频资料提供给大家更加深入的参考...说明函数的返回值是一个整型数据   Int (*p)(int); //从P 处开始,先与指针结合,说明P 是一个指针,然后与()结合,说明指针指向的是一个函数,然后再与()里的int 结合,说明函数有一个int 型的参数,再与外层的.../可以先跳过,不看这个类型,过于复杂从P 开始,先与()结合,说明P 是一个函数,然后进入()里面,与int 结合,说明函数有一个整型变量参数,然后再与外面的*结合,说明函数返回的是一个指针,,然后到外面一层...所有的C/C++编译器在排列数组的单元时,总是把各个数组单元存放在连续的存储区里,单元和单元之间没有空隙。...*(s+3);*(s+3)=*(s+0);*(s+0)=c;   c=*(s+2);*(s+2)=*(s+1);*(s+1)=c;   }   注意这是一个32 位程序,故int 类型占了四个字节,char

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堆排序(Java语言实现)

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...} else { break; } } //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

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数据结构——堆的应用 Topk问题

前面我们学习了利用堆进行排序,今天我们将继续介绍利用堆解决前k个值的问题,Topk问题(在N个数中找出最大的前k个)在实际生活中也非常常见,比如店外卖时评分最高的前十家店铺,玩王者时英雄战力前十名等与排序排名有关的应用...这里给出一种更好的解决办法: ①将前k个数建成小堆;(必须是小堆哦~) ②后面N-k个数依次比较,如果比堆顶的数据大,就替换它进堆; ③然后将替换后的再向下调整使之重新成为一个小堆; ④最后这个小堆的值就是最大的前...在写题之前我们先要创造N个数,可以通过c语言的文件操作以及随机生成函数来获得并写入文件中: 代码如下: #include //创造N个数据 void CreatData() { //造数据...——堆排序详解 运行代码如下: int main() { //CreatData(); PrintTopk(5, 1000); return 0; } 运行结果如下: 完全正确~是我们之前改的那五个数...有兴趣的小伙伴可以尝试一下~ 结语 以上就是数据结构中利用堆排序求解Topk问题啦,关键在于对于堆排序的理解与运用~有疑问的小伙伴可以将问题打在评论区或者私信我哦 ~完结撒花 ~

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数据结构排序——选择排序与堆排序c语言实现)

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...= 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。...[father]); //更新下标 child = father; father = (father - 1) / 2; } else { break;//一旦符合小堆

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Python、Perl 垫底,C语言才是环保的编程语言

作者 | JEAN-LUC AUFRANC 译者 | 弯月 提到编程语言,人们第一时间想到的无非是:哪个编程语言简单易学,亦或是挣钱等。但是编程语言功耗问题却被很多人忽视。...C /C++能耗最低且最快 尽管人们普遍认为程序运行速度更快时能源消耗会随之降低,但论文中明确指出“更快的语言并不总是节能的”,强调这并不像 E(nergy) = T(ime) x P(ower) 的物理定律那么简单...在人们传统印象中,编译语言“往往”是节能、运行速度最快的。首先我们来看一看编译语言在二叉树测试上的结果。 不出意料,这项研究得出的结论为:编译语言是最快和节能的语言。...CC++ 语言是能耗最低且最快的语言。Go 是编译语言中表现最差的语言,甚至比依赖虚拟机的 Java 或 Erlang 等还要糟糕,至少在二叉树的测试中是这样。...但在使用正则表达式操作字符串时,5 种节能的语言中有三种解释型语言,分别是 TypeScript、JavaScript 和 PHP。

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数据结构——lesson9排序之选择排序

堆排序在我们学习堆时就已经详细介绍过了,此外我们还利用堆排序解决了Topk问题 详情可以点击这里:数据结构——堆排序堆排序应用——Topk问题 在上面的堆排序中我们建立的是小堆,求的是降序...;所以今天我们在这里将介绍堆排序——升序,我们需要利用大堆; ✨✨ 有小伙伴知道为什么我们要建大堆求升序,建小堆求降序吗?...child], &a[root]); root = child; child = root * 2 + 1; } else break; } } 大家可以对比一下之前讲的堆排序小堆有什么不同哦...没错关键在于堆向下调整算法实现的前提必须是左右子树都为堆,如果升序建了小堆,那么开始的数就是最小的值不需要换,我们似乎可以将剩余的数再调整为一个小堆即可,但是我们用什么来调整呢?...~ 四、结语 以上就是选择排序包含的两种排序——直接选择排序和堆排序啦~ 堆排序在之前的博客中有详细讲过不过是建的小堆实现的降序,求最大前k个值,这里我们稍微改了点代码实现建的小堆实现升序;为什么升序要建大堆原因已经在文中详细解析过

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堆的应用:堆排序和TOP-K问题

上次才讲完堆的相关问题:二叉树顺序结构与堆的概念及性质(c语言实现堆 那今天就接着来进行堆的主要两方面的应用:堆排序和TOP-K问题 1.堆排序 1.1概念、思路及代码 堆排序即利用堆的思想来进行排序...,总共分为两个步骤: 建立堆 升序:建立大堆 降序:建立小堆 利用堆删除思想来进行排序:堆顶元素是当前堆中的最大值(大堆)或最小值(小堆),将堆顶元素与堆中最后一个元素交换,然后将剩余元素重新调整成堆,...[father]); //更新下标 child = father; father = (father - 1) / 2; } else { break;//一旦符合小堆了...TOP-K问题 TOP-K问题:求数据结合中前K个最大的元素或者最小的元素,一般情况下数据量都比较大 对于Top-K问题,能想到的简单直接的方式就是排序,然后直接取。...,不满足则替换堆顶元素: 要找前k个最大的元素:但凡剩余的有比小堆堆顶大的就进入到堆里面,然后向下沉;如果建立大堆有可能一个都进不来。

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数据结构与算法:堆排序和TOP-K问题

朋友们大家好,本节内容来到堆的应用:堆排序和topk问题 我们在c语言中已经见到过几种排序,冒泡排序,快速排序(qsort) 冒泡排序的时间复杂度为O(N2),空间复杂度为O(1);qsort排序的时间复杂度为...O(nlogn),空间复杂度为O(logn),而今天所讲到的堆排序在时间与空间复杂度上相比于前两种均有优势 堆排序可以在原数组上进行,其空间复杂度为O(1); 堆排序提供了稳定的 (O(nlogn...但这个并不是堆排序,他只是每次获取堆顶最小元素 堆排序是直接在数组上实现的 1.堆排序的实现 堆排序的实现可以分为两部分:构建最大堆(或最小堆)和执行排序过程 首先我们来看建堆过程: 在上述代码中...这里,如果我们想要升序排序,则需要建立大堆 小堆如果我们想要升序,堆顶元素在对应位置,剩余元素重新建立小堆,则时间复杂度大大增加 上述示例中,我们建了一个小堆,可以将Ajustup父节点与子节点大小关系改变来建立为大堆...我们进行代码测试 所以,堆这里可以促进我们快速选数,它的本质是选择排序 2.TOP-K问题 TOP-K问题指的是从一个大规模的数据集中找出“最重要”或“最优”的K个元素的问题,对于Top-K问题,能想到的简单直接的方式就是排序

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