• 堆排序的算法实现及其时间复杂度、空间复杂度(转)


     堆排序是由1991年的计算机先驱奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特.弗洛伊德(Robert W.Floyd)和威廉姆斯(J.Williams)在1964年共同发明了的一种排序算法( Heap Sort );

            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。可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素。堆分为大根堆和小根堆,是完全二叉树。大根堆的要求是每个节点的值都不大于其父节点的值,即A[PARENT[i]] >= A[i]。在数组的非降序排序中,需要使用的就是大根堆,因为根据大根堆的要求可知,最大的值一定在堆顶

    算法分析

    其实这种算法看起来挺复杂,但是如果真正理解了就会感觉非常简单的;

            基本思想:把待排序的元素按照大小在二叉树位置上排列,排序好的元素要满足:父节点的元素要大于等于其子节点;这个过程叫做堆化过程,如果根节点存放的是最大的数,则叫做大根堆;如果是最小的数,自然就叫做小根堆了。根据这个特性(大根堆根最大,小根堆根最小),就可以把根节点拿出来,然后再堆化下,再把根节点拿出来,,,,循环到最后一个节点,就排序好了。

            基本步骤:

            其实整个排序主要核心就是堆化过程,堆化过程一般是用父节点和他的孩子节点进行比较,取最大的孩子节点和其进行交换;但是要注意这应该是个逆序的,先排序好子树的顺序,然后再一步步往上,到排序根节点上。然后又相反(因为根节点也可能是很小的)的,从根节点往子树上排序。最后才能把所有元素排序好;具体的操作可以看代码,也可以看看下面的图示:

    实现代码:

     理解代码:i节点的孩子节点为 2i +1和 2i+2 ;i节点的 父节点为:(i-1)/2;最后一个非叶子节点:n/2 - 1;下面的代码是实现的大根堆,把元素从小到大依次排序;

    #include<stdio.h>
     
     #define LEN 12
     //打印数组
     void print_array(int *array, int length)
     {
         int index = 0;
         printf("array:
    ");
         for(; index < length; index++){
             printf(" %d,", *(array+index));
         }
         printf("
    
    ");
     }
     //堆化函数
     void _heapSort(int *array, int i, int length)
     {
         int child, tmp;
         //这个是改变了哪个节点,就从该节点开始对以该节点为根节点的子树进行排序
         for (; 2*i + 1 < length; i = child){//依次到它的子树的子树。。。。
             child = 2*i + 1;
             if ((child +1  < length) && (array[child+1] > array[child])) child++;//选个最大的孩子节点
             if (array[i] < array[child]){//最大子节点和父节点进行交互
                 tmp = array[i];
                 array[i] = array[child];
                 array[child] = tmp;
             }else break;
         }   
     }
      
     void heapSort(int *array, int length)
     {
         int i, tmp;
     
         if (length <= 1) return;//如果元素小于1,则退出
         
         //这一步是先把元素都堆化好,后面的话 哪个节点修改过,就从哪个节点开始对以它为根节点的子树进行堆化
         for (i = length/2 - 1; i >= 0; i--)  _heapSort(array, i, length);//从第一个非叶子节点开始排序,一直到根节点
         
         // 先抽取到根节点,然后再对元素进行堆化,然后又抽取根节点,再对元素进行堆化。。。。依次循环
         for (i = 0; i < length; i++ ){
             tmp = array[0];
             array[0] = array[length-i-1];
             array[length -i-1] = tmp;
             _heapSort(array, 0, length-1-i);//堆化子树
         }
     }
     
     int main(void)
     {
         int array[LEN] = {2, 1, 4, 0, 12, 520, 2, 9, 5, 3, 13, 14};
         print_array(array, LEN);
         heapSort(array, LEN);
         print_array(array, LEN);
         return 0;
     }

    时间复杂度

    堆排序的时间复杂度,主要在初始化堆过程和每次选取最大数后重新建堆的过程;

              初始化建堆过程时间:O(n)

            推算过程:

            首先要理解怎么计算这个堆化过程所消耗的时间,可以直接画图去理解;

            假设高度为k,则从倒数第二层右边的节点开始,这一层的节点都要执行子节点比较然后交换(如果顺序是对的就不用交换);倒数第三层呢,则会选择其子节点进行比较和交换,如果没交换就可以不用再执行下去了。如果交换了,那么又要选择一支子树进行比较和交换;

            那么总的时间计算为:s = 2^( i - 1 )  *  ( k - i );其中 i 表示第几层,2^( i - 1) 表示该层上有多少个元素,( k - i) 表示子树上要比较的次数,如果在最差的条件下,就是比较次数后还要交换;因为这个是常数,所以提出来后可以忽略;

            S = 2^(k-2) * 1 + 2^(k-3)*2.....+2*(k-2)+2^(0)*(k-1)  ===> 因为叶子层不用交换,所以i从 k-1 开始到 1;

            这个等式求解,我想高中已经会了:等式左右乘上2,然后和原来的等式相减,就变成了:

            S = 2^(k - 1) + 2^(k - 2) + 2^(k - 3) ..... + 2 - (k-1)

            除最后一项外,就是一个等比数列了,直接用求和公式:S = {  a1[ 1-  (q^n) ] }  / (1-q);

            S = 2^k -k -1;又因为k为完全二叉树的深度,所以 (2^k) <=  n < (2^k  -1 ),总之可以认为:k = logn (实际计算得到应该是 log(n+1) < k <= logn );

            综上所述得到:S = n - longn -1,所以时间复杂度为:O(n)

            更改堆元素后重建堆时间:O(nlogn)

            推算过程:

           1、循环  n -1 次,每次都是从根节点往下循环查找,所以每一次时间是 logn,总时间:logn(n-1) = nlogn  - logn ;

        

           综上所述:堆排序的时间复杂度为:O(nlogn)

    空间复杂度:

     因为堆排序是就地排序,空间复杂度为常数:O(1)
     

             转载请注明作者和原文出处,原文地址:http://blog.csdn.net/yuzhihui_no1/article/details/44258297

             若有不正确之处,望大家指正,共同学习!谢谢!!!

  • 相关阅读:
    【poj1195】Mobile phones(二维树状数组)
    【2018年全国多校算法寒假训练营练习比赛(第五场)-E】情人节的电灯泡(二维树状数组单点更新+区间查询)
    【2018年全国多校算法寒假训练营练习比赛(第五场)-G】 送分啦-QAQ(斐波那契博弈)
    【Wannafly挑战赛10
    【2018年全国多校算法寒假训练营练习比赛(第四场)- E】通知小弟(强连通缩点)
    JS中的forEach、$.each、map方法推荐
    关于echarts3地图下钻省市
    Vue2.0总结———vue使用过程常见的一些问题
    我理解的关于Vue.nextTick()的正确使用
    一个用 vue 写的树层级组件 vue-ztree
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/GHzcx/p/9635161.html
Copyright © 2020-2023  润新知