• 堆排序


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    一、为什么要引入堆排序

    •  在日常生活中,很多场景需要优先队列。

              应用场景一:动态请求。比如队伍中不断的入队和出队,并且优先级是动态调整,此时用堆比较合适。

              应用场景二:M个数字中求前N个大的数。

    •  什么是优先队列?

             普通队列是先进先出,后进后出;优先队列是出队顺序和入队顺序无关,与优先级有关,并且优先级是动态调整的。

    •  优先队列的主要操作

             入队,出队(取出优先级最高的元素)

    •   优先队列的实现

         

         显然堆去实现优先队列更合适。

    二、堆的基本存储

      1.百度百科的定义

          堆(英语:heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一棵树的数组对象。堆总是满足下列性质:
    • 堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值;(最大堆或最小堆)
    • 堆总是一棵完全二叉树。

      2.堆的实现:数组

    /**
    *** 最大堆类 
    **/
    template<typename Item>
    class MaxHeap{
        private:
            Item* data;
            count;
        
        public:
            //构造函数,由用户传入堆的容量 
            MaxHeap(int capacity){
                data = new Item[capacity+1];
            }
            
            ~MaxHeap(){
                delete [] data;
            } 
            
            int size(){
                return count;
            } 
            
            bool isEmpty(){
                return count == 0;
            }
    }; 

       

    三、堆的操作

    1.向堆里添加一个元素--shiftUp

        //向堆中插入一个新元素 
            void insert(Item item){
                //注意:可能数组越界;或者容量不够申请 
                 assert(count + 1 <= capacity);
                data[count+1] = item;
                count++;
                ShiftUp(count);
            }
    
    
        void ShiftUp(int k){
                
                while(k> 1 && data[k/2] < data[k]){
                    swap(data[k/2],data[k]);
                    k /= 2; 
                }
            } 

    2.从堆中取出一个元素--Shift  Down

    类似于出队,取出最大的数。

    3.堆排序

    法一:将n个元素逐个插入到一个空堆中,时间复杂度是 o(nlogn),

    法二:heapify的过程,时间复杂度是 o(n),从 第一个非叶子节点开始

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