堆排序

预备知识

堆排序

堆排序(heap sort)是利用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。首先简单了解下堆结构。

堆是具有以下性质的完全二叉树:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值,称为大顶堆;或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值,称为小顶堆。如下图:

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同时,我们对堆中的结点按层进行编号,将这种逻辑结构映射到数组中就是下面这个样子

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该数组从逻辑上讲就是一个堆结构,我们用简单的公式来描述一下堆的定义就是:

大顶堆:arr[i] >= arr[2i+1] && arr[i] >= arr[2i+2]

小顶堆:arr[i] <= arr[2i+1] && arr[i] <= arr[2i+2]

ok,了解了这些定义。接下来,我们来看看堆排序的基本思想及基本步骤:

堆排序基本思想及步骤

堆排序的基本思想是:将待排序序列构造成一个大顶堆,此时,整个序列的最大值就是堆顶的根节点。将其与末尾元素进行交换,此时末尾就为最大值。然后将剩余n-1个元素重新构造成一个堆,这样会得到n个元素的次小值。如此反复执行,便能得到一个有序序列了

步骤一 构造初始堆。将给定无序序列构造成一个大顶堆(一般升序采用大顶堆,降序采用小顶堆)。

a.假设给定无序序列结构如下

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2.此时我们从最后一个非叶子结点开始(叶结点自然不用调整,第一个非叶子结点 arr.length/2-1=5/2-1=1,也就是下面的6结点),从左至右,从下至上进行调整。

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4.找到第二个非叶节点4,由于[4,9,8]中9元素最大,4和9交换。

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这时,交换导致了子根[4,5,6]结构混乱,继续调整,[4,5,6]中6最大,交换4和6。

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此时,我们就将一个无需序列构造成了一个大顶堆。

步骤二 将堆顶元素与末尾元素进行交换,使末尾元素最大。然后继续调整堆,再将堆顶元素与末尾元素交换,得到第二大元素。如此反复进行交换、重建、交换。

a.将堆顶元素9和末尾元素4进行交换

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b.重新调整结构,使其继续满足堆定义

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c.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.

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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

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再简单总结下堆排序的基本思路:

  a.将无需序列构建成一个堆,根据升序降序需求选择大顶堆或小顶堆;

  b.将堆顶元素与末尾元素交换,将最大元素"沉"到数组末端;

  c.重新调整结构,使其满足堆定义,然后继续交换堆顶元素与当前末尾元素,反复执行调整+交换步骤,直到整个序列有序。

算法实现

// 交换两个节点
function swap(A, i, j) {
    let temp = A[i];
    A[i] = A[j];
    A[j] = temp;
}

function adjustHeap(A, i, length) {
    let temp = A[i]; // 当前父节点
    // j= 0; i--) {
        adjustHeap(A, i, A.length);
    }
    // 排序,每一次for循环找出一个当前最大值,数组长度减一
    for (let i = Math.floor(A.length - 1); i > 0; i--) {
        swap(A, 0, i); // 根节点与最后一个节点交换
        adjustHeap(A, 0, i); // 从根节点开始调整,并且最后一个结点已经为当
    }
    return A
}

图文来源 :https://www.cnblogs.com/chengxiao/p/6129630.html

github算法地址

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