排序（四）堆排序

参考文章：

https://www.cnblogs.com/chengxiao/p/6129630.html

堆排序：

堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法，堆排序是一种选择排序

堆具有以下性质：

• 是完全二叉树：若设二叉树的深度为h，除第 h 层外，其它各层 (1～h-1) 的结点数都达到最大个数，第 h 层所有的结点都连续集中在最左边，这就是完全二叉树
• 每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值，称为大顶堆；或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值，称为小顶堆。如下图：

同时，我们对堆中的结点按层进行编号，将这种逻辑结构映射到数组中就是下面这个样子

该数组从逻辑上讲就是一个堆结构，我们用简单的公式来描述一下堆的定义就是：
      大顶堆：arr[i] >= arr[2i+1] && arr[i] >= arr[2i+2]  
      小顶堆：arr[i] <= arr[2i+1] && arr[i] <= arr[2i+2] 

堆排序的基本思想是：

将待排序序列构造成一个大顶堆，此时，整个序列的最大值就是堆顶的根节点。将其与末尾元素进行交换，此时末尾就为最大值。然后将剩余n-1个元素重新构造成一个堆，这样会得到n个元素的次小值。如此反复执行，便能得到一个有序序列了

假设给定无序序列结构如下

步骤一  我们从最后一个非叶子结点开始（叶结点自然不用调整，第一个非叶子结点 arr.length/2-1=5/2-1=1，也就是下面的6结点），从左至右，从下至上进行调整

找到第二个非叶节点4，由于[4,9,8]中9元素最大，4和9交换

这时，交换导致了子根[4,5,6]结构混乱，继续调整，[4,5,6]中6最大，交换4和6

此时，我们就将一个无需序列构造成了一个大顶堆。

步骤二 将堆顶元素与末尾元素进行交换，使末尾元素最大。然后继续调整堆，再将堆顶元素与末尾元素交换，得到第二大元素。如此反复进行交换、重建、交换。

a.将堆顶元素9和末尾元素4进行交换

b.重新调整结构，使其继续满足堆定义

c.再将堆顶元素8与末尾元素5进行交换，得到第二大元素8

后续过程，继续进行调整，交换，如此反复进行，最终使得整个序列有序

代码实现：

/**
     * 堆排序
     * 时间复杂度nlog2n
     * 空间复杂度o(1)
     * 
     */
    public static void heapSort(int[] arr){
         //1.构建大顶堆
        for(int i=arr.length/2-1;i>=0;i--){
            //从第一个非叶子结点从下至上，从右至左调整结构
            adjustHeap(arr,i,arr.length);
        }
        //2.调整堆结构+交换堆顶元素与末尾元素
        for(int j=arr.length-1;j>0;j--){
            swap(arr,0,j);//将堆顶元素与末尾元素进行交换
            adjustHeap(arr,0,j);//重新对堆进行调整
        }
    }
     /**
     * 调整大顶堆（仅是调整过程，建立在大顶堆已构建的基础上）
     * @param arr
     * @param i
     * @param length
     */
    public static void adjustHeap(int []arr,int i,int length){
        int temp = arr[i];//先取出当前元素i
        for(int k=i*2+1;k<length;k=k*2+1){//从i结点的左子结点开始，也就是2i+1处开始
            if(k+1<length && arr[k]<arr[k+1]){//如果左子结点小于右子结点，k指向右子结点
                k++;
            }
            if(arr[k] >temp){//如果子节点大于父节点，将子节点值赋给父节点（不用进行交换）
                arr[i] = arr[k];
                i = k;
            }else{
                break;
            }
        }
        arr[i] = temp;//将temp值放到最终的位置
    }

    /**
     * 交换元素
     * @param arr
     * @param a
     * @param b
     */
    public static void swap(int []arr,int a ,int b){
        int temp=arr[a];
        arr[a] = arr[b];
        arr[b] = temp;
    }

算法分析：

• 时间复杂度：最好最坏均是O(nlogn)

   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)

        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；
       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)

       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(1) 就地排序

• 空间复杂度：O(nlogn)
• 稳定性：不稳定

应用：

算法优化：