大顶堆、小顶堆及其建堆过程、堆排序

定义

按照堆的特点可以把堆分为大顶堆小顶堆。

大顶堆:每个结点的值都大于等于其左右孩子结点的值;

小顶堆:每个结点的值都小于等于其左右孩子结点的值。

(堆的这种特性非常的有用,堆常常被当做优先队列使用,因为可以快速的访问到“最重要”的元素)

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]

实现思路

堆是一种非线性结构,堆可以使用数组来实现,把堆看作一个数组,也可以被看作一个完全二叉树,通俗来讲,堆其实就是利用完全二叉树的结构来维护一个数组,但堆并不一定是完全二叉树

不管是对堆进行插入、删除操作,还是使用堆排序,都少不了建堆的步骤。

堆排序

堆排序的基本思想: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。

eg.

步骤1 建堆

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)。

假设给定无序序列结构如下,

大顶堆、小顶堆及其建堆过程、堆排序_第1张图片

 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。

大顶堆、小顶堆及其建堆过程、堆排序_第2张图片

 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。

大顶堆、小顶堆及其建堆过程、堆排序_第3张图片

 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。

大顶堆、小顶堆及其建堆过程、堆排序_第4张图片

 此时,我们就将一个无需序列构造成了一个大顶堆。

步骤2 堆顶和末尾置换,调整堆

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。

将堆顶元素9和末尾元素4进行交换

大顶堆、小顶堆及其建堆过程、堆排序_第5张图片

 重新调整结构,使其继续满足堆定义

大顶堆、小顶堆及其建堆过程、堆排序_第6张图片

 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.

大顶堆、小顶堆及其建堆过程、堆排序_第7张图片

 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

大顶堆、小顶堆及其建堆过程、堆排序_第8张图片

简单总结下堆排序的基本思路:

1. 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;

2. 将堆顶元素与末尾元素交换,将最大元素"沉"到数组末端;

3. 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。

小顶堆代码实现如下,

#include
using namespace std;

void swap(int* a, int i, int m){
    int temp = a[i];
    a[i] = a[m];
    a[m] = temp;
}

void heapify(int* a, int k, int index){
    int min = index;
    while(true){
        if(index*2+1=0; i--){
        heapify(nums, k, i);
    }
}

void heapsort(int* nums, int k) {
    buildHeap(nums, k);
    for (int i = k - 1; i > 0; i--) {
        swap(nums, 0, i);
        heapify(nums, i, 0);
    }
}

int main() {
    int nums[6] = {4, 2, 8, 5, 3, 2};
    heapsort(nums, 6);
    for (int i = 0; i < 6; i++) {
        cout << nums[i] << endl;
    }
    system("pause");
    return 0;
}

大顶堆代码实现如下,

void heapify(int* a, int k, int index){
    int min = index;
    while(true){
        if(index*2+1 a[index]){
            min = index*2+1;
        }
        if(index*2+2 a[min]){
            min = index*2+2;
        }
        if(min == index)break;
        
        swap(a, index, min);
        //从交换后的节点开始继续往下堆化
        index = min;
    }
}

换一种思路实现大顶堆,

#include
using namespace std;

void swap(int* a, int i, int m){
    int temp = a[i];
    a[i] = a[m];
    a[m] = temp;
}

void heapify(int* a, int k, int index){
    int temp = a[index];  //index指向根节点 
    for(int j = 2*index+1; j=0; i--){
        heapify(nums, k, i);
    }
}

void heapsort(int* nums, int k) {
    buildHeap(nums, k);
    for (int i = k - 1; i > 0; i--) {
        swap(nums, 0, i);
        heapify(nums, i, 0);
    }
}

int main() {
    int nums[6] = {4, 2, 8, 5, 3, 2};
    heapsort(nums, 6);
    for (int i = 0; i < 6; i++) {
        cout << nums[i] << endl;
    }
    system("pause");
    return 0;
}

参考:

图解排序算法(三)之堆排序 - dreamcatcher-cx - 博客园

堆排序(大顶堆、小顶堆)----C语言 - 蓝海人 - 博客园

leetcode 215. 数组中的第K个最大元素【小顶堆】_ervy的博客-CSDN博客

大顶堆和小顶堆以及堆排_程序媛的梦工厂-CSDN博客

【算法】堆,最大堆(大顶堆)及最小堆(小顶堆)的实现_一名普通码农的菜地-CSDN博客_最小堆算法

谈谈堆排序,大顶堆,小顶堆? - 简书

Go 大顶堆 小顶堆 Heap使用方法_t949500898的博客-CSDN博客

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