STL系列之四 heap 堆

下面再介绍STL中与堆相关的4个函数——建立堆make_heap()，在堆中添加数据push_heap()，在堆中删除数据pop_heap()和堆排序sort_heap()：

头文件 #include

下面的_First与_Last为可以随机访问的迭代器（指针），_Comp为比较函数（仿函数），其规则——如果函数的第一个参数小于第二个参数应返回true，否则返回false。

建立堆

make_heap(_First, _Last, _Comp)

默认是建立最大堆的。对int类型，可以在第三个参数传入greater()得到最小堆。

 

在堆中添加数据

push_heap (_First, _Last)

要先在容器中加入数据，再调用push_heap ()

 

在堆中删除数据

pop_heap(_First, _Last)

要先调用pop_heap()再在容器中删除数据

 

堆排序

sort_heap(_First, _Last)

排序之后就不再是一个合法的heap了

 

有关堆与堆排序的更详细介绍请参阅——《白话经典算法系列之七 堆与堆排序》

 

下面给出STL中heap相关函数的使用范例：

//by MoreWindows( http://blog.csdn.net/MoreWindows )
#include 
#include 
#include 
#include 
using namespace std;
void PrintfVectorInt(vector &vet)
{
	for (vector::iterator pos = vet.begin(); pos != vet.end(); pos++)
		printf("%d ", *pos);
	putchar('\n');
}
int main()
{
	const int MAXN = 20;
	int a[MAXN];
	int i;
	for (i = 0; i < MAXN; ++i)
		a[i] = rand() % (MAXN * 2);

	//动态申请vector 并对vector建堆
	vector *pvet = new vector(40);
	pvet->assign(a, a + MAXN);

	//建堆
	make_heap(pvet->begin(), pvet->end());
	PrintfVectorInt(*pvet);

	//加入新数据 先在容器中加入，再调用push_heap()
	pvet->push_back(25);
	push_heap(pvet->begin(), pvet->end());
	PrintfVectorInt(*pvet);

	//删除数据  要先调用pop_heap()，再在容器中删除
	pop_heap(pvet->begin(), pvet->end());
	pvet->pop_back();
	pop_heap(pvet->begin(), pvet->end());
	pvet->pop_back();
	PrintfVectorInt(*pvet);

	//堆排序
	sort_heap(pvet->begin(), pvet->end());
	PrintfVectorInt(*pvet);

	delete pvet;
	return 0;
}

掌握其基本用法后，我们用这个堆排序和《白话经典算法系列》中的堆排序、快速排序，归并排序来进行个性能测试（Win7 + VS2008 Release下），测试代码如下：

// by MoreWindows( http://blog.csdn.net/MoreWindows )
#include 
#include 
#include 
using namespace std;
//------------------------快速排序----------------------------
void quick_sort(int s[], int l, int r)
{
	if (l < r)
	{
		int i = l, j = r, x = s[l];
		while (i < j)
		{
			while(i < j && s[j] >= x) // 从右向左找第一个小于x的数
				j--;  
			if(i < j) 
				s[i++] = s[j];

			while(i < j && s[i] < x) // 从左向右找第一个大于等于x的数
				i++;  
			if(i < j) 
				s[j--] = s[i];
		}
		s[i] = x;
		quick_sort(s, l, i - 1); // 递归调用 
		quick_sort(s, i + 1, r);
	}
}
//------------------------归并排序----------------------------
//将有二个有序数列a[first...mid]和a[mid...last]合并。
void mergearray(int a[], int first, int mid, int last, int temp[])
{
	int i = first, j = mid + 1;
	int m = mid,   n = last;
	int k = 0;

	while (i <= m && j <= n)
	{
		if (a[i] < a[j])
			temp[k++] = a[i++];
		else
			temp[k++] = a[j++];
	}

	while (i <= m)
		temp[k++] = a[i++];

	while (j <= n)
		temp[k++] = a[j++];

	for (i = 0; i < k; i++)
		a[first + i] = temp[i];
}
void mergesort(int a[], int first, int last, int temp[])
{
	if (first < last)
	{
		int mid = (first + last) / 2;
		mergesort(a, first, mid, temp);    //左边有序
		mergesort(a, mid + 1, last, temp); //右边有序
		mergearray(a, first, mid, last, temp); //再将二个有序数列合并
	}
}
bool MergeSort(int a[], int n)
{
	int *p = new int[n];
	if (p == NULL)
		return false;
	mergesort(a, 0, n - 1, p);
	return true;
}
//------------------------堆排序---------------------------
inline void Swap(int &a, int &b)
{
	int c = a;
	a = b;
	b = c;
}
//建立最小堆
//  从i节点开始调整,n为节点总数 从0开始计算 i节点的子节点为 2*i+1, 2*i+2
void MinHeapFixdown(int a[], int i, int n)
{
	int j, temp;

	temp = a[i];
	j = 2 * i + 1;
	while (j < n)
	{
		if (j + 1 < n && a[j + 1] < a[j]) //在左右孩子中找最小的
			j++;

		if (a[j] >= temp)
			break;

		a[i] = a[j];     //把较小的子结点往上移动,替换它的父结点
		i = j;
		j = 2 * i + 1;
	}
	a[i] = temp;
}
//建立最小堆
void MakeMinHeap(int a[], int n)
{
	for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--)
		MinHeapFixdown(a, i, n);
}
void MinheapsortTodescendarray(int a[], int n)
{
	for (int i = n - 1; i >= 1; i--)
	{
		Swap(a[i], a[0]);
		MinHeapFixdown(a, 0, i);
	}
}
const int MAXN = 5000000;
int a[MAXN];
int b[MAXN], c[MAXN], d[MAXN];
int main()
{
	int i;
	srand(time(NULL));
	for (i = 0; i < MAXN; ++i)
		a[i] = rand() * rand(); //注rand()产生的数在0到0x7FFF之间

	for (i = 0; i < MAXN; ++i)
		d[i] = c[i] = b[i] = a[i];

    clock_t ibegin, iend;

	printf("--当前数据量为%d--By MoreWindows(http://blog.csdn.net/MoreWindows)--\n", MAXN);
	//快速排序
	printf("快速排序:  ");
	ibegin = clock();
	quick_sort(a, 0, MAXN - 1);
	iend = clock();
	printf("%d毫秒\n", iend - ibegin);

	
	//归并排序
	printf("归并排序:  ");
	ibegin = clock();
	MergeSort(b, MAXN);
	iend = clock();
	printf("%d毫秒\n", iend - ibegin);

	//堆排序
	printf("堆排序:  ");
	ibegin = clock();
	MakeMinHeap(c, MAXN);
	MinheapsortTodescendarray(c, MAXN);
	iend = clock();
	printf("%d毫秒\n", iend - ibegin);

	//STL中的堆排序
	printf("STL中的堆排序: ");	
	ibegin = clock();
	make_heap(d, d + MAXN);
	sort_heap(d, d + MAXN);
	iend = clock();
	printf("%d毫秒\n", iend - ibegin);
	return 0;
}

对100000（十万）个数据的测试结果：

对500000（五十万）个数据的测试结果：

对1000000（一百万）个数据的测试结果：

对5000000（五百万）个数据的测试结果：

从中可以看出快速排序的效率确实要比其它同为O(N * logN)的排序算法要高，而STL中堆操作函数的性能与《白话经典算法系列之七 堆与堆排序》一文中堆操作函数的性能是相差无几的。

 

转载请标明出处，原文地址：http://blog.csdn.net/morewindows/article/details/6967409