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算法：堆排序（HeapSort）

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。

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堆排序(HeapSort）之java实现

具体代码如下: public class HeapSort { public static void main(String[] args) { int...System.out.println("Before heap:"); ArrayUtils.printArray(array); heapSort...heap sort:"); ArrayUtils.printArray(array); } public static void heapSort

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HeapSort-堆排序-完全二叉树

import java.util.Arrays; public class HeapSort { // 调用系统类库函数 public static void comparator(int[]...arr.length; i++) { System.out.print(arr[i] + " "); } System.out.println(); } public static void heapSort...{ int arr1[] = getRandomArray(maxSize, maxValue); // 拷贝比较 int arr2[] = copyArray(arr1); heapSort...测试正常" : "发生错误"); // 随机测试一组数据 int arr[] = getRandomArray(maxSize, maxValue); printArray(arr); heapSort

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （61）-- 算法导论6.4 5题

在这里插入图片描述讯飞星火：要证明HEAPSORT的时间复杂度是Ω(nlgn),我们需要分析HEAPSORT算法的每个步骤。 1.首先，将数组元素n个分成n/2个子堆，每个子堆包含n/2个元素。...因此，在最坏情况下，HEAPSORT 的时间复杂度为 O(n)。...而总共需要进行 n 次插入操作，因此 HEAPSORT 的最坏情况下的时间复杂度为 O(nlogn)。因此，我们可以得出结论：在最坏情况下，HEAPSORT 的时间复杂度是Ω(nlogn)。...在这里插入图片描述天工： HEAPSORT算法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为数组的长度。我们可以通过分析HEAPSORT算法的实现过程来证明这一点。...因此，HEAPSORT算法的时间复杂度为O(nlogn)。

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （60）-- 算法导论6.4 4题

证明：HEAPSORT 的时间复杂度为O(n\log n), 在最坏情况下，HEAPSORT 需要比较\dfrac{n}{2}次才能将数组排好序，所以HEAPSORT 的时间复杂度为O(\dfrac{...而总共需要进行 n 次插入操作，因此 HEAPSORT 的最坏情况下的时间复杂度为 O(nlogn)。因此，我们可以得出结论：在最坏情况下，HEAPSORT 的时间复杂度是Ω(nlogn)。...因此，HEAPSORT 的时间复杂度为 O(n/2)×(n/2-1)×...×1 = O(n^2)。当输入序列是逆序的时候，HEAPSORT 的时间复杂度就是 Ω (nlgn)。...4.在最坏情况下，HEAPSORT 需要进行 log(n) 次比较和交换操作。 5.最坏情况下，HEAPSORT 的时间复杂度为 O(n * log(n)) = O(nlgn)。...因此，HEAPSORT 的时间复杂度是 O(nlgn)，在最坏情况下。

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《github一天，一个算术题》：堆算法接口（堆排序、堆插入和堆垛机最大的价值，并删除）

{ public: HeapSort(int *pArray , int nArraySize);//constructor ~HeapSort();//destructor...HeapSort::~HeapSort() { } //取左孩子下标。...注意沿袭数组从0開始的习惯 int HeapSort::LeftChild(int node) { return 2*node + 1;// the array starts from 0 }...//取右孩子下标 int HeapSort::RightChild(int node) { return 2*node + 2; } //取父节点下标 int HeapSort::Parent...从下到上，从最后一个非叶子结点開始维护最大堆的性质 void HeapSort::BuildMaxHeap() { if( m_pA == NULL ) return;

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （59）-- 算法导论6.4 3题

文心一言：对于一个按升序排列的包含 n 个元素的有序数组 A 来说，HEAPSORT 的时间复杂度是 O(n log n)。这是因为 HEAPSORT 算法的主要部分是构建最大堆和进行堆排序。...因此，无论数组 A 是升序还是降序排列，HEAPSORT 的时间复杂度都是 O(n log n)。...对于一个按升序排列的有序数组 A,HEAPSORT的时间复杂度为 O(nlogn)。...在这里插入图片描述通义千问： HEAPSORT 是一种基于堆的排序算法，其时间复杂度为 O(nlogn)。...如果数组 A 是降序排列的，使用 HEAPSORT 进行排序的时间复杂度仍然是 O(n log n)。

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堆排序

主要代码： void heapSort(int *arr,int length){ int i; for(i=length/2; i>0; i--){ sort(arr,...9,8,7,6,5,4,3,2,1,0}; void copy(int *from,int *arr,int length); void print(int *arr,int length); void heapSort...clock_t start,end; int Arr[10]; int i; copy(arrtest1,Arr,10); print(Arr,10); heapSort...clock(); for(i=0;i<100000;i++){ copy(arrtest1,Arr,10); //print(Arr,10); heapSort...clock(); for(i=0;i<100000;i++){ copy(arrtest2,Arr,10); //print(Arr,10); heapSort

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （58）-- 算法导论6.4 2题

在这里插入图片描述讯飞星火：在使用HEAPSORT算法时，确实需要使用循环不变量来保证算法的正确性。...因此，在使用HEAPSORT算法时，必须使用循环不变量来保证算法的正确性。如果没有使用循环不变量，可能会导致算法无法正确地排序整个数组。...在这里插入图片描述 360智脑：在 HEAPSORT 算法中，每次循环都会将数组中的最大值移动到数组的最后一个位置。...因此，使用这个循环不变量可以保证 HEAPSORT 的正确性。在这里插入图片描述 chatglm：在使用上述循环不变量时，HEAPSORT 的正确性可以得到保证。...因此，使用上述循环不变量时，HEAPSORT 的正确性可以得到保证。

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topk问题终极奥义-堆排序

第一个非叶节点下标=堆数组长度除／2-1，如上初始堆数组9/2-1=3，下标为3对应着30 package com.zlc.jzlc; import java.util.Arrays; public class HeapSort...buildHeap(arrays, length);//建大顶堆 } } public static void main(String[] args) { HeapSort...heapSort = new HeapSort(); int[] heap = {50, 10, 90, 30, 70, 40, 80, 60, 20}; System.out.println...(Arrays.toString(heap)); heapSort.sort(heap); System.out.println(Arrays.toString(heap

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （57）-- 算法导论6.4 1题

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （57）-- 算法导论6.4 1题一、参照图 6-4 的方法，说明 HEAPSORT 在数组 A=(5，13，2，25，7，17，20，8，4)上的操作过程...25) 注：在 HEAPSORT 的操作过程中，每次将堆顶元素与最后一个元素交换位置后，都需要调用 MAX-HEAPIFY 函数来维护堆的性质，确保剩余的元素仍然构成一个最大堆。...至此，数组 A 上的 HEAPSORT 算法操作完成。最终得到的排序结果为 4，2，5，7，13，17，20，8，15，25。...但我可以通过描述来解释 HEAPSORT 在给定数组上的操作过程。首先，让我们将数组 A 转换为一个最大堆。...这就是 HEAPSORT 在给定数组上的操作过程。在这里插入图片描述在这里插入图片描述

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堆排序详细解读

堆排序的代码示例（最大堆排序） public class HeapSort { public static void main(String[] args) { int[] arr...= {3, 8, 2, 5, 1, 4, 7, 6}; heapSort(arr); for (int i : arr) { System.out.print...(i + " "); } } public static void heapSort(int[] arr) { for (int i = (arr.length...调用堆排序方法: heapSort(arr); 这行代码调用了 heapSort 方法，并将数组 arr 作为参数传递。 3. ...6.主类HeapSort：这是整个程序的容器，它包含 main 方法和其他辅助方法。好的，我继续为您解释这段代码。

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golang 堆排序

i:=0;i<len(data)-2;i++{ //从最后一个父节点开始调整 for j:=len(data[i:])/2-1;j>=0;j--{ //把这个二叉树变成可处理的二叉树 heapSort...所有的父节点都比其子节点大 func heapSort(data []int,i int){ child:=2*i+1 if 2*i+2<len(data){ //如果存在右孩子并且 if data...child],data[i] //父节点小于子节点换位置 } if child<=(len(data)/2-1){//只要child 的序号还在 //只要当前孩子的索引在所有父节点索引内继续交换 heapSort

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数据结构排序算法详解（2）——选择排序（附动图）

2、堆排序（1）概念及实现堆排序(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。它是通过堆来进行选择数据。...= parent * 2 + 1; } else { break; } } } //堆排序 void HeapSort...() { int arr[] = { 2,5,3,76,9,10,32,11,2 }; PrintArray(arr, sizeof(arr) / sizeof(int)); HeapSort...{ /*int arr[] = { 2,5,3,76,9,10,32,11,2 }; PrintArray(arr, sizeof(arr) / sizeof(int)); HeapSort...= parent * 2 + 1; } else { break; } } } //堆排序 void HeapSort

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堆排序原理及其实现(C++)

以最大堆为例，伪代码： BUILD-MAX-HEAP(A) A.heap-size = A.length for A.length / 2 downto 1 MAX-HEAPIFY(A, i) 4、Heapsort...以最大堆为例，伪代码： HEAPSORT(A) BUILD-MAX-HEAP(A) for i = A.length downto 2 exchange A[1] with A[i...(arr[maxIdx], arr[index]); adjust(arr, len, maxIdx); // 递归调整其他不满足堆性质的部分 } } void heapSort...(x, 8, sizeof(int), less); p(x, 8); // 升序全排列 heapSort(x, 8, sizeof(int), greater); p(...x, 8); // 最大的4个元素，在数组末尾 heapSort(x, 4, sizeof(int), less); p(x, 8); }

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Python常用数据结构之heapq模块建议收藏

heapreplace [2, 37, 50, 105, 130, 55] 堆排序示例　　　heapq模块中有几张方法进行排序：方法一： #coding=utf-8 import heapq def heapsort...for j in range(len(heap))] if __name__ == "__main__": li = [30,40,60,10,20,50] print(heapsort...> nlargest: [60, 50, 40, 30, 20, 10] 　　>>> nsmallest: [10, 20, 30, 40, 50, 60] 方法三（使用heapify）： def heapsort...li[:] = heap print (li) if __name__ == "__main__": li = [30,40,60,10,20,50] heapsort

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——二叉树——堆排序

>= 0; --i) { adjustdown(a, n, i); } 3.排序 ————————————————使用实现小堆的代码—————————————————— 1.降序 void heapSort...n - 1; while (end > 0) { Swap(&a[0], &a[end]); adjustdown(a, end, 0); --end; } } 或者 void heapSort...0); --end; } } 2.升序 ————————————————使用实现大堆的代码—————————————————— 和降序的看似代码一样，只不过大小堆区别一定要分清 void heapSort...= n - 1; while (end > 0) { Swap(&a[0], &a[end]); adjustdown(a, end, 0); --end; } } 或 void heapSort

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堆排序思想分享

代码示例（Java） public class HeapSort { public static void heapSort(int[] array) { int n = array.length...6, 7}; System.out.println("Original array: "); printArray(array); heapSort...{ System.out.print(value + " "); } System.out.println(); } } 代码解释 heapSort...main 方法：演示如何使用 heapSort 方法排序一个整数数组，并打印排序前后的数组。 printArray 方法：用于打印数组元素。

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用大顶堆实现数据排序

大顶堆排序代码实现 /** * @author shengjk1 * @date 2020/5/31 */ public class HeapSort { public static void...main(String[] args) { //将数组进行升序排列 int arr[] = {4, 6, 8, 5, 9}; heapSort(arr); } // public...static void heapSort(int[] arr) { int temp = 0; //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者小顶堆 for (int

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堆排序

public class HeapSort { public static void HeapSort0(int[] arr) { Console.WriteLine...string[] args) { //数组进行升序排序 int[] arr = { 4, 6, 8, 5, 9 }; HeapSort.HeapSort0...(arr); Console.Read(); } 第一次第二次最后完成第二套方案： public static void HeapSort0...{ //数组进行升序排序 int[] arr = { 4, 6, 8, 5, 9,-1,90,89,56,-999 }; HeapSort.HeapSort0

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