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  • Java常见排序算法之堆排序

    在学习算法的过程中,我们难免会接触很多和排序相关的算法。总而言之,对于任何编程人员来说,基本的排序算法是必须要掌握的。

    从今天开始,我们将要进行基本的排序算法的讲解。Are you ready?Let‘s go~~~

    1、排序算法的基本概念的讲解

         时间复杂度:需要排序的的关键字的比较次数和相应的移动的次数。

         空间复杂度:分析需要多少辅助的内存。

         稳定性:如果记录两个关键字的A和B它们的值相等,经过排序后它们的位置没有发生交换,那么我们称这个排序算法是稳定的。

                  否则我们称这个排序算法是不稳定的。

       

        排序算法的常见分类:

        1、内部排序(最常见的一种排序方式,不需要借助第三方辅助存储工具)

        2、外部排序(需要借助外部存储来辅助完成相关的排序操作)

            如果参与排序的数据元素非常的多,数据量非常的大,计算机无法把整个排序过程放到内存中进行的话,

            我们必须借助外部存储器如磁盘来完成,这种排序方式,我们称之为外部排序。

            其中外部排序最常见的就是多路归并排序,即将原始文件分解成多个能够一次性装入内存的部分,分别把每一部分调入

            内存完成相应的排序,接下来在对多个有序的外部文件进行多路归并排序。

      

       对于我们绝大多数的程序员而言,我们经常遇到的为内部排序。接下来我们将要对常见的内部排序进行相应的讲解。

        今天要讲解的内部排序为:

        堆排序

      1、堆排序的基本概念的讲解

         堆排序是一个树形选择排序方法,它的特点是:在排序过程中,将L[1...n]看成是一棵完全二叉树的顺序存储结构,利用完全二叉树

        中双亲结点和孩子结点之间的内在关系,在当前无序区中选择关键字最大(或最小)的元素。

       堆的定义如下:n个关键字序列L[1...n]称为堆,当且仅当该序列满足:

       ①L(i)<=L(2i)且L(i)<=L(2i+1)

       ②L(i)>L(2i)且L(i)>=L(2i+1)(1<=i<=[n/2])

       满足第一种情况的堆称为小根堆(小顶堆),

       满足第二种情况的堆称为大根堆(大顶堆)。

       算法思想:对于构造初始堆,就是一个反复筛选的过程。

       n个结点的完全二叉树,最后一个结点是第【n/2】个结点为根的孩子。

       对第【n/2】个结点为根的子树筛选,使该子树成为堆。

       之后向前依次对各结点(【n/2】-1~1)为根的子树进行筛选,看该结点值是否大于其左右结点的值,

       若不是,将左右结点中较大值与之交换,交换后可能会破坏下一级的堆,于是继续采用上述方法构造

       下一级的堆,直到以该结点的子树构造成堆为止。

       反复利用上述调整堆的方法建堆,直到根节点为止。

      2、堆排序之Java代码实现

     

    package com.yonyou.test;
    
    /**
     * 内部排序算法之堆排序
     * 默认按照从小到大进行排序操作
     * @author 小浩
     * @创建日期 2015-3-24
     */
    public class Test{
    	public static void main(String[] args) {
       //需要进行排序的数组
    	int[] array=new int[]{8,3,2,1,7,4,6,5};
    	 //输出原数组的内容
        printResult(array);
    	//进行堆排序操作
    	for(int i=array.length-1;i>0;i--)
    	{
             //进行n-1次建大顶堆,每次建堆,都把最小的值放到根位置上面
    		 //同时在每次建堆的过程中选出最大的值作为根
    		//创建大顶堆的过程也是创建完全二叉树的过程
    		buildMaxHeap(array,i);
    	}
    	
    	//输出排序后的相关结果
    	printResult(array);
    	}
    	
    	
    	/**
    	 * 建立大顶堆的过程
    	 * @param array
    	 * @param i
    	 */
    	private static void buildMaxHeap(int[] array, int i) {
    		//从叶子节点的第一个父节点开始循环
    		for(int j=(i-1)/2;j>=0;j--)
    		{   
    			//最后一个节点并且这棵树只有左子树
    			if((2*j+1==i)&&(i%2!=0))
    			{
    				if(array[j]<array[2*j+1])
    					swap(array,j,2*j+1);
    			}else{
    				if(array[j]<array[2*j+1])
    					swap(array,j,2*j+1);
    				if(array[j]<array[2*j+2])
    					swap(array,j,2*j+2);
    			}
    		}
    		swap(array,0,i);
    	}
    
    	/**
    	 * 输出相应数组的结果
    	 * @param array
    	 */
    	private static void printResult(int[] array) {
           for(int value:array)		
        	   System.out.print(" "+value+" ");
          System.out.println();
    	}
    
    	/**
    	 * 交换数组中两个变量的值
    	 * @param array
    	 * @param i
    	 * @param j
    	 */
    	private static void swap(int[] array,int i,int j){
    		int temp=array[i];
    		array[i]=array[j];
    		array[j]=temp;
    	}
    }
    

      3.堆排序的效率分析

        时间复杂度:假设有n个数据,数据交换的次数最多为n-1次,但程序的总体的比较次数较多。所以综合考虑有直接选择排序的时间复杂度为O(n2)

       (n的平方)。所以当记录占用字节数较多时,通常比直接插入排序的执行速度快些。

        空间复杂度:直接选择排序的空间复杂度很好,它只需要一个附加单元用于数据交换,所以其空间复杂度为O(1)。

        稳定性:由于在直接选择排序中存在着不相邻元素之间的互换,因此,直接选择排序是一种不稳定的排序方法。

     

       好吧,直接选择排序的讲解就先到这里了。

      

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xiohao/p/4362909.html
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