/**
* 堆排序的方法
* 时间复杂度O(nlogn)
* @param arr
*/
public static void heapSort(int arr[]) {
int temp = 0;
System.out.println("堆排序!!");
//完成我们最终代码,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小顶堆
for (int i = arr.length / 2 - 1; i >= 0; i--) {
adjustHeap(arr, i, arr.length);
}
/**
* 将堆顶元素与末尾元素交换,将最大元素"沉"到数组末端;
* 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。
*/
for (int j = arr.length - 1; j > 0; j--) {
//交换
temp = arr[j];
arr[j] = arr[0];
arr[0] = temp;
adjustHeap(arr, 0, j);
}
System.out.println("数组=" + Arrays.toString(arr));
}
/**
* 功能: 完成 将 以 i 对应的非叶子结点的树调整成大顶堆 举例 int arr[] = {4, 6, 8, 5, 9}; => i = 1 => adjustHeap => 得到 {4, 9, 8, 5, 6}
* 如果我们再次调用 adjustHeap 传入的是 i = 0 => 得到 {4, 9, 8, 5, 6} => {9,6,8,5, 4}
*
* @param arr 待调整的数组
* @param i 表示非叶子结点在数组中索引
* @param length 表示对多少个元素继续调整, length 是在逐渐的减少
*/
public static void adjustHeap(int arr[], int i, int length) {
//先取出当前元素的值,保存在临时变量
int temp = arr[i];
//开始调整
//说明
//1. k = i * 2 + 1 k 是 i结点的左子结点
for (int k = i * 2 + 1; k < length; k = k * 2 + 1) {
//说明左子结点的值小于右子结点的值
if (k + 1 < length && arr[k] < arr[k + 1]) {
k++; // k 指向右子结点
}
//如果子结点大于父结点
if (arr[k] > temp) {
//把较大的值赋给当前结点
arr[i] = arr[k];
//!!! i 指向 k,继续循环比较
i = k;
} else {
break;
}
}
//当for 循环结束后,我们已经将以i 为父结点的树的最大值,放在了 最顶(局部)
//将temp值放到调整后的位置
arr[i] = temp;
}