【算法之排序篇】 堆排序详解!(源码+图解)

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文章目录

  • 前言
  • ️堆的理论概念
    • ☁️堆的思想
  • ️堆的代码具体实现
    • ☁️图解
    • ☁️源码
    • ☁️源码剖析
  • ️堆排序特性
    • ☁️不稳定排序
    • ☁️时间复杂度
    • ☁️原地排序
    • ☁️不适用于小数据集
    • ☁️堆的构建和调整
    • ☁️适用于外部排序
    • ☁️稳定性
    • ☁️最好、最坏和平均情况
  • ️全篇总结

前言

什么是堆排序?堆在原数据结构上是怎么实现堆排从而使数据有序的?

️堆的理论概念

☁️堆的思想

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。需要注意的是排升序要建大堆,排降序建小堆。

️堆的代码具体实现

☁️图解

【算法之排序篇】 堆排序详解!(源码+图解)_第1张图片

☁️源码

//堆排序
void AdjustDown(int* a, int n, int parent)
{
	int child = parent * 2 + 1;
	while (child < n)
	{
		if (child + 1 < n && a[child + 1] > a[child])
		{
			child++;
		}
		if (a[child] > a[parent])
		{
			Swap(&a[child], &a[parent]);
			parent = child;
			child = parent * 2 + 1;
		}
		else
			break;
	}
}
void HeapSort(int* a, int n)
{
	//升序(建大堆)  降序(建小堆)
	for (int i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--)
	{
		AdjustDown(a, n, i);
	}
	int end = n - 1;
	while (end > 0)
	{
		Swap(&a[0], &a[end]);
		AdjustDown(a, end, 0);
		end--;
	}
}

☁️源码剖析

  1. AdjustDown 函数用于维护堆的性质,即父节点的值大于或等于其子节点的值。它从一个节点开始,将它与其子节点比较,并交换它和较大子节点的值,然后继续向下递归调整,直到满足堆的性质。
  2. HeapSort 函数首先通过遍历数组,从最后一个非叶子节点开始,调用 函数,逐步构建最大堆。AdjustDown
  3. 然后,将堆的根节点(最大值)与数组的最后一个元素交换,将最大值放到正确的位置。
  4. 接着,重新调用 函数,将剩余元素重新构建成最大堆,排除已排序的部分。AdjustDown
  5. 重复步骤 3 和 4,直到整个数组有序。

️堆排序特性

☁️不稳定排序

堆排序是一种不稳定的排序算法,因为在堆的调整过程中可能会改变相同值的元素的相对顺序。

☁️时间复杂度

堆排序的平均和最坏时间复杂度均为 O(n*log(n)),其中 n 是待排序元素的数量。

☁️原地排序

堆排序是一种原地排序算法,不需要额外的辅助存储空间,只需要在原数组上进行元素的交换和调整。

☁️不适用于小数据集

堆排序的性能相对较好,但对于小规模的数据集来说,其常数项较大,不如快速排序等算法效率高。

☁️堆的构建和调整

堆排序的核心是构建堆(通常是最大堆),然后反复将堆顶元素(最大值)与堆中的最后一个元素交换,并调整堆,使剩余部分仍然满足堆的性质。

☁️适用于外部排序

堆排序也适用于外部排序问题,其中数据无法全部加载到内存中,需要逐块处理数据。

☁️稳定性

堆排序通常不是稳定的排序算法,即相同值的元素在排序后的相对位置可能会改变。如果需要稳定性排序,应该选择其他算法,如归并排序。

☁️最好、最坏和平均情况

堆排序的时间复杂度在任何情况下都是 O(n*log(n)),因此具有稳定的性能。

️全篇总结

堆排序的主要优点在于它具有稳定的时间复杂度 O(n*log(n)),适用于大规模数据集的排序,而且是一种原地排序算法,不需要额外的空间。但它并不适用于小规模数据集,因为其常数项较大。堆排序也不是稳定排序,即相同值的元素在排序后的相对位置可能会改变。

☁️相信聪明的你肯定已经学会堆排了吧。

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【算法之排序篇】 堆排序详解!(源码+图解)_第2张图片

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