跳转到内容
主菜单
主菜单
移至侧栏
隐藏
规范/协议
协议
算法
JVM
多线程/并发
存储
AI
深度学习
工具箱
最近更改
文章分类
全部文章
WHY42
搜索
搜索
外观
登录
个人工具
登录
欢迎来到Riguz的小站!这是一个私人wiki,用来记录一些我的笔记。
查看“︁Heap sort”︁的源代码
页面
讨论
大陆简体
阅读
查看源代码
查看历史
工具
工具
移至侧栏
隐藏
操作
阅读
查看源代码
查看历史
常规
链入页面
相关更改
页面信息
外观
移至侧栏
隐藏
←
Heap sort
因为以下原因,您没有权限编辑该页面:
您请求的操作仅限属于该用户组的用户执行:
用户
您可以查看和复制此页面的源代码。
[[Image:Sorting_heapsort_anim.gif|right|frame|首先,将元素进行重排,以符合堆的条件。图中排序过程之前简单的绘出了堆树的结构。]] 堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。 堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。 =算法描述= #创建一个堆H[0..n-1] #把堆首(最大值)和堆尾互换 #把堆的尺寸缩小1,并调用shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置 #重复步骤2,直到堆的尺寸为1 =示例代码= ==C== <source lang="c"> #define MAX_HEAP_LEN 100 static int heap[MAX_HEAP_LEN]; static int heap_size = 0; // the number of elements in heaps static void swap(int* a, int* b) { int temp = *b; *b = *a; *a = temp; } static void shift_up(int i) { int done = 0; if( i == 0) return; //node is the root already while((i!=0)&&(!done)) { if(heap[i] > heap[(i-1)/2]) {//if the current is larger than the parent, then swap swap(&heap[i],&heap[(i-1)/2]); } else {// the job is already done. done =1; } i = (i-1)/2; } } static void shift_down(int i) { int done = 0; if (2*i + 1> heap_size) return; // node i is a leaf while((2*i+1 < heap_size)&&(!done)) { i =2*i+1; // jump to left child if ((i+1< heap_size) && (heap[i+1] > heap[i])) {// find the bigger one of the two children i++; } if (heap[(i-1)/2] < heap[i]) { swap(&heap[(i-1)/2], &heap[i]); } else { done = 1; } } } static void delete(int i) { int last = heap[heap_size - 1]; // get the last one; heap_size--; // shrink the heap if (i == heap_size) return; heap[i] = last; // use the last item to overwrite the current shift_down(i); } int delete_max() { int ret = heap[0]; delete(0); return ret; } void insert(int new_data) { if(heap_size >= MAX_HEAP_LEN) return; heap_size++; heap[heap_size - 1] = new_data; shift_up(heap_size - 1); } </source> ==C++== <source lang="cpp"> #include <iostream> using namespace std; void shift(int d[], int ind, int len){ //置i为要筛选的节点 int i = ind; //c中保存i节点的左孩子 int c = i * 2 + 1; //+1的目的就是为了解决节点从0开始而他的左孩子一直为0的问题 //未筛选到叶子节点 while(c < len){ //如果要筛选的节点既有左孩子又有右孩子并且左孩子值小于右孩子 //从二者中选出较大的并记录#% if(c + 1 < len && d[c] < d[c + 1]) c++; //如果要筛选的节点中的值大于左右孩子的较大者则退出 if(d[i] > d[c]) break; else{ int t = d[c]; d[c] = d[i]; d[i] = t; //重置要筛选的节点和要筛选的左孩子 i = c; c = 2 * i + 1; } } return; } void heap_sort(int d[], int n){ //初始化建堆, i从最后一个非叶子节点开始 for(int i = (n - 2) / 2; i >= 0; i--) shift(d, i, n); for(int j = 0; j < n; j++){ int t = d[0]; d[0] = d[n - j - 1]; d[n - j - 1] = t; //筛选编号为 shift(d, 0, n - j - 1); } } int main(){ int a[] = {3, 5, 3, 6, 4, 7, 5, 7, 4}; heap_sort(a, sizeof(a) / sizeof(*a)); for(int i = 0; i < sizeof(a) / sizeof(*a); i++){ cout << a[i] << ' '; } cout << endl; return 0; } </source> ==Python== <source lang="python"> def heap_sort(lst): def sift_down(start, end): """最大堆调整""" root = start while True: child = 2 * root + 1 if child > end: break if child + 1 <= end and lst[child] < lst[child + 1]: child += 1 if lst[root] < lst[child]: lst[root], lst[child] = lst[child], lst[root] root = child else: break # 创建最大堆 for start in xrange((len(lst) - 2) / 2, -1, -1): sift_down(start, len(lst) - 1) # 堆排序 for end in xrange(len(lst) - 1, 0, -1): lst[0], lst[end] = lst[end], lst[0] sift_down(0, end - 1) return lst def main(): l = [9,2,1,7,6,8,5,3,4] heap_sort(l) if __name__ == "__main__": main() </source> [[Category:Algorithm]]
返回
Heap sort
。
搜索
搜索
查看“︁Heap sort”︁的源代码
添加话题