ehlxr
/
budd
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Projects Releases Wiki Activity

update at 2020-10-19 18:16:44 by ehlxr

dev
ehlxr 2020-10-19 18:16:44 +08:00
parent f46eb5c36b
commit 1946dab468
1 changed files with 67 additions and 16 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

83
src/main/java/me/ehlxr/sort/HeapSort.java
View File

@ -13,33 +13,64 @@ import java.util.Arrays;
* 父节点 i 的右子节点在位置：(2*i+2);
* 子节点 i 的父节点在位置：(i-1)/2;
* <p>
* 堆：堆是具有以下性质的完全二叉树。
* 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（arr [i] >= arr [2i+1] && arr [i] >= arr [2i+2]）
* 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（arr [i] <= arr [2i+1] && arr [i] <= arr [2i+2]）
* 堆：
* 堆是具有以下性质的完全二叉树:
* ① 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（arr [i] >= arr [2i+1] && arr [i] >= arr [2i+2]）
* ② 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（arr [i] <= arr [2i+1] && arr [i] <= arr [2i+2]）
* <p>
* 堆排序的基本思想是：
* 将待排序序列构造成一个大（小）顶堆，此时，整个序列的最大（小）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（小）值。
* 然后将剩余 n-1 个元素重新构造成一个大（小）顶堆，这样会得到 n 个元素的次小（大）值。
* 如此反复执行，便能得到一个有序序列了。
* ① 将待排序序列构造成一个大（小）顶堆，此时，整个序列的最大（小）值就是堆顶的根节点。
* ② 将其与末尾元素进行交换，此时末尾就为最大（小）值。
* ③ 然后将剩余 n-1 个元素重新构造成一个大（小）顶堆，这样会得到 n 个元素的次小（大）值。
* ④ 如此反复执行，便能得到一个有序序列了。
*
* @author ehlxr
* @since 2020-10-17 22:17.
*/
public class HeapSort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {4, 9, 1, 8, 6, 2};
int[] arr = {4, 6, 8, 5, 9};
sort(arr);
System.out.println(Arrays.toString(arr));
System.out.println("results: " + Arrays.toString(arr));
}
// public static void adjustHeap(int[] arr, int len) {
// if (arr == null || arr.length <= 1 || len <= 1) {
// return;
// }
//
// // 第一个非叶子结点：arr.length/2-1
//
// for (int i = len / 2 - 1; i >= 0; i--) {
// // 找出左、右节点的最大值
// int k = 2 * i + 1;
// if (2 * i + 2 < len && arr[2 * i + 1] < arr[2 * i + 2]) {
// k = 2 * i + 2;
// }
//
// if (arr[k] > arr[i]) {
// swap(arr, i, k);
// }
// }
// }
//
// public static void sort(int[] arr) {
// for (int i = arr.length; i > 1; i--) {
// adjustHeap(arr, i);
//
// System.out.println(Arrays.toString(arr));
// swap(arr, 0, i - 1);
// }
// }
public static void sort(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
// 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--) {
// 将堆顶元素与末尾元素进行交换
swap(arr, 0, j);
@ -50,10 +81,32 @@ public class HeapSort {
/**
* 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 调整的数组
* @param i 非叶子结点在数组中的索引
* @param length 对多少个元素进行调整，length在逐渐减少
*/
// public static void adjustHeap(int[] arr, int i, int length) {
// // 先取出当前元素 i
// int temp = arr[i];
// // 从 i 结点的左子结点开始，也就是 2i+1 处开始
// for (int k = i * 2 + 1; k < length; k = k * 2 + 1) {
// // 如果左子结点小于右子结点，k 指向右子结点
// if (k + 1 < length && arr[k] < arr[k + 1]) {
// k++;
// }
// // 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）
// if (arr[k] > temp) {
// arr[i] = arr[k];
// i = k;
// } else {
// break;
// }
// }
// // 将 temp 值放到最终的位置
// arr[i] = temp;
// }
public static void adjustHeap(int[] arr, int i, int length) {
// 先取出当前元素 i
int temp = arr[i];
// 从 i 结点的左子结点开始，也就是 2i+1 处开始
for (int k = i * 2 + 1; k < length; k = k * 2 + 1) {
// 如果左子结点小于右子结点，k 指向右子结点
@ -61,15 +114,13 @@ public class HeapSort {
k++;
}
// 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）
if (arr[k] > temp) {
arr[i] = arr[k];
if (arr[k] > arr[i]) {
swap(arr, k, i);
i = k;
} else {
break;
}
}
// 将 temp 值放到最终的位置
arr[i] = temp;
}
public static void swap(int[] arr, int i, int j) {