• 数据结构:堆排序


    数据结构:堆排序

    走进堆排序

    什么是堆

      英语:Heap)是计算机科学中的一种特别的树状数据结构堆实质是一颗完全二叉树。它就长下面这样:

      正是由于他在形式上是一个完全二叉树,我们也将其可以用数组来存储。其中Kn的子元素的下标是是K(n*2)和K(n*2+1)。

      

      但是堆是一种特殊完全二叉树,它的元素遵循两种规律,每一个节点的值要么大于其所有子节点,要么小于其所有子节点,类似下面这样

      

      根据节点与其子节点的关系,可以分为大顶堆(右)和小顶堆(左),从中不难发现,大顶堆从上往下依次键值减小小顶堆从上向下键值增大。其实在这里,我们就可以发现堆的一大应用,即因为其结构的特殊性,处在第一个位置上的元素一定是最大或者最小的。

    什么是堆排序

      ☐ 对一组待排序记录的关键字,首先把它们按堆的定义建成小(大)顶堆
      ☐ 然后输出堆顶的最小(大)关键字所代表的记录再对剩余的关键字建堆以便得到次小(大)的关键字
      
    ☐ 如此反复进行直到全部关键字排成有序序列为止。

      说白了,堆排序就是不断取走堆中最大元素或者最小元素(即第一个元素),然后对剩下元素进行建堆,再重复的一个过程。

    堆的两条重要性质:

      1.在一个二叉堆中,位置为K的节点的父节点的位置为|_K/2_|,而它的两个子节点位置为2K和2K+1
      2.一颗大小为N的完全二叉树的高度为|_LgN_|

    图示堆排序

      堆排序实质是对一组关键字进行建堆的过程,这一过程可称为堆的有序化。我们此处将的是大顶堆,小顶堆的道理是相同的。

    插入新的元素进行有序化

      如下图所示,我们的目标是大顶堆,然而新插入的元素值为9,大于其父元素,所以我们需要进行有序化:

      

      我们将子元素设为X(图中值为9),我们需要交换它和它的父节点(值为6)来修复堆。但是可能交换后X还是很大(大于值为8.5的元素),所以我们需要X一次次的它的祖先节点进行比较,直到找打它最合适的位置。根据二叉堆的性质,我们不难发现只要记住位置为K的节点的父节点为 |_K/2_|,一切都很简单了。

      

      这就是一种上浮操作,即新插入的元素进行上浮,就要需要一次次的它的祖先节点进行比较,直到找打它最合适的位置。

      上浮操作核心代码如下:

        private void swim(int k) {
            while (k > 1 && less(k/2,k)) {
                 
                exch(k/2, k);
                k = k/2;
            }
        }  

    删除堆顶元素后进行有序化

      在堆排序中,我们是如何处理删除堆顶元素的呢?我们首先将堆顶元素与序列末端元素进行交换,然后删除末端元素。这是堆顶元素肯定不是堆中最大的元素,所以他需要找到他合适的位置。

      

      为值为6的元素找到其合适位置,它需要和它的子节点中较大的节点进行交换来修复堆,但是可能交换后X还是很小,所以我们需要X一次次的它的子节点进行比较并交换,直到找打它最合适的位置。

      

      这是一种下沉操作,即被交换后的元素,需要一次次的它的子节点进行比较并交换,直到找打它最合适的位置。

      下沉操作核心代码如下:

        private void sink(int k) {
            while (2 * k <= N) {
                int j = 2 * k;
                if (j < N && less(j, j + 1)) {
                    j++;
                }
                if (!less(k, j)) {
                    break;
                }
                exch(k, j);
                k = j;
            }
        }

      到这里位置,我们已经学会了在堆中插入一个新元素和删除堆顶元素的操作,这已然是堆排序的核心内容了。 

    Java版本实现代码

    class MaxPQ<Key extends Comparable<Key>> {
     
        private Key[] pq;
        private int N = 0;
     
        public MaxPQ(int maxN) {
            pq = (Key[]) new Comparable[maxN + 1];
        }
     
        public static void main(String[] args) {
            MaxPQ<Integer> maxPQ = new MaxPQ<Integer>(10);
            for(int i = 0; i < 10; i++)
            {
                maxPQ.insert((int)(Math.random() * 10 + 1));
            }
            while(!maxPQ.isEmpty())
            {
                System.out.println(maxPQ.delMax());
            }
        }
     
        public int size() {
            return N;
        }
     
        public boolean isEmpty() {
            return N == 0;
        }
     
        public void insert(Key v) {
            pq[++N] = v;
            swim(N);
        }
     
        public Key delMax() {
            Key max = pq[1];
            exch(1,N--);
            pq[N + 1] = null;
            sink(1);
            return max;
        }
     
        private boolean less(int i, int j) {
            return pq[i].compareTo(pq[j]) < 0;
        }
     
        private void exch(int i, int j) {
            Key temp = pq[i];
            pq[i] = pq[j];
            pq[j] = temp;
        }
     
        private void sink(int k) {
            while (2 * k <= N) {
                int j = 2 * k;
                if (j < N && less(j, j + 1)) {
                    j++;
                }
                if (!less(k, j)) {
                    break;
                }
                exch(k, j);
                k = j;
            }
        }
     
        private void swim(int k) {
            while (k > 1 && less(k/2,k)) {
                 
                exch(k/2, k);
                k = k/2;
            }
        }
     
    } 
    

      

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/MrSaver/p/6195605.html
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