数据结构第九天(堆排序)

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前言

概述

源码:

主函数:

运行结果:

其他



前言

哈哈,这个堆排序算法很久之前就已经敲过一遍了,时间一久,思路有点淡忘。今天重新看过一遍之后,又亲自撸代码,幸运的是,代码运行一次就成功了,没有任何逻辑错误而且结果也达到了预期效果。

在最后,与大家共勉:你所走的每一步路,都算数。

概述

堆排序(Heap Sort)是一种基于比较的排序算法,使用二叉堆(Binary Heap)数据结构来帮助实现其排序过程。二叉堆可以被视为一颗完全二叉树,其中每个节点的值都不大于(或不小于)其子节点的值,这样的二叉堆分别称为最大堆(Max Heap)和最小堆(Min Heap)。堆排序主要包括两个步骤:建堆(构造初始堆)和调整堆。

1. 建堆(构造初始堆)

首先,将待排序的序列构造成一个最大堆,即所有父节点的值都大于或等于子节点的值。这一步的目的是选出最大的元素(位于根节点),准备将它与序列的末尾元素交换。

建堆的过程从最后一个非叶子节点开始,向前逐个对每个父节点进行调整,确保每个父节点的值都大于其子节点的值。最后一个非叶子节点的位置可以通过序列长度计算得出,设序列长度为n,则最后一个非叶子节点的位置是n/2 - 1(假定序列的起始索引为0)。

2. 调整堆

将最大堆的根节点(即当前最大值)与最后一个元素交换,然后减少堆的大小,对新的根节点执行下沉操作,以重新满足最大堆的性质。重复这个过程,直到堆的大小为1,排序完成。

下沉操作指的是将新的根节点值与其子节点中较大者交换,直到该节点值大于其子节点或已经到达叶子节点。

堆排序的算法步骤

  1. 建立最大堆:从最后一个非叶子节点开始,向上进行调整,确保每个父节点都大于其子节点。
  2. 排序
    • 将根节点(最大值)与最后一个元素交换,此时序列的最后部分已经是排序好的。
    • 减少堆的大小(排除已排序的部分),对新的根节点进行下沉操作,以维护最大堆的性质。
    • 重复上述过程,直到堆的大小为1。

时间复杂度

  • 最好、最坏、平均情况下的时间复杂度均为O(n log n)。
  • 堆排序的空间复杂度为O(1),因为它是原地排序算法。

特点

  • 不稳定排序:相同的元素可能会因为堆调整过程而改变其相对位置。
  • 原地排序:不需要额外的存储空间。

堆排序是一种高效的排序算法,尤其适用于数据量大的情况。由于其在最坏情况下也能保持O(n log n)的时间复杂度,因此是一种非常可靠的排序方法。

源码:

void heapAdjust(int* dest,  unsigned int dataCnt)
{
	unsigned int head = dataCnt;
	head /= 2;
	if (head * 2 + 1 == dataCnt)
	{
		if (*(dest + head * 2) > *(dest + head * 2 - 1))
		{
			if (*(dest + head - 1) > *(dest + head * 2 - 1))
			{
				swap(*(dest + head - 1), *(dest + head * 2 - 1));
			}
		}
		else if (*(dest + head - 1) > *(dest + head * 2))
		{
			swap(*(dest + head - 1), *(dest + head * 2));
		}
	}
	else{
		if (*(dest + head -1) > *(dest + head * 2 - 1))
		{
			swap(*(dest + head - 1), *(dest + head * 2-1));
		}
	}
	
	for (int i = dataCnt/2-1; i > 0; --i)
	{
		head = i;
		if (*(dest + head * 2) > *(dest + head * 2 - 1))
		{
			if (*(dest + head - 1) > *(dest + head * 2 - 1))
			{
				swap(*(dest + head - 1), *(dest + head * 2 - 1));
			}
		}
		else if (*(dest + head - 1) > *(dest + head * 2))
		{
			swap(*(dest + head - 1), *(dest + head * 2));
		}
		
	}
	
}
void sortByHeapSort(int* dest, const unsigned int dataCnt)
{
	for (int i = 0; i < dataCnt; ++i)
	{
		heapAdjust(dest + i, dataCnt - i);
	}
}

主函数:

#include
#include
using namespace std;
#include"dataStructAPI.h"
#include"sort.h"
#include
int main()
{

int array[16] = { 0 };
    numberProducer.getFilledArray(array,16);
    cout << "  原 始 数 据   :";
    numberProducer.showArray(array,16);


    sortByHeapSort(array, 16);
    cout << "   堆 排 序 后  :";
    numberProducer.showArray(array, 16);


    sortBySelectSort(array, 16);
    cout << "选 择 排 序 后  :";
    numberProducer.showArray(array, 16);

    sortByQuickSort(array, 16);
    cout << "快 速 排 序 后  :";
    numberProducer.showArray(array, 16);

    sortByBubbleSort(array, 16);
    cout << "冒 泡 排 序 后  :";
    numberProducer.showArray(array, 16);

    sortByShellInsert(array, 16, 3);
    cout << "希尔插入排序后  :";
    numberProducer.showArray(array, 16);

    sortByBinarySearchInsert(array, 16);
    cout << "折半插入排序后  :";
    numberProducer.showArray(array, 16);

    sortByDirectInsert(array, 16);
    cout << "直接插入排序后  :";
    numberProducer.showArray(array, 16);
    
    system("pause");
    return 0;
}

运行结果:数据结构第九天(堆排序)_第1张图片

其他

数据结构第一天(生成1000以内的随机数自动填充数组)

数据结构第二天(直接插入排序/内存申请/指针操作)

数据结构第三天(折半插入排序)

数据结构第四天(希尔排序)

数据结构第五天(冒泡排序)

数据结构第六天(快速排序)

数据结构第七天(简单选择排序)

数据结构第八天(归并排序)

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