堆排序(Heap Sort)
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- 1、堆介绍
- 2、算法介绍
- 3、图解
- 4、代码实现
- 5、执行结果
- 6、其他算法
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1、堆介绍
大顶堆: 非叶子结点的数据要大于或等于其左,右子节点的数据
小顶堆: 非叶子结点的数据要小于或等于其左,右子节点的数据
2、算法介绍
- 先从后面的非叶子结点从后向前将结点构建成一个大顶堆(小顶堆)。
- 此时根节点就是最大的数据(最小的数据),然后将根节点与数组最后一位进行交换。
- 交换后再从根节点开始构建堆(此时树的长度应该减一,因为最大的数已经确定了)。
- 重复执行2-3步骤,直到数据有序。
3、图解
4、代码实现
package sort;
import java.util.Arrays;
public class HeapSortDemo {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = { 117, 101, 106, 100, 112, 60, 90, 110};
heapSort(arr);
Arrays.sort(arr);
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
private static void heapSort(int[] arr) {
int temp;
System.out.println("从后向前构建堆");
//从后面的非叶子结点进行调整数组为大顶堆
for (int i = arr.length / 2 - 1; i >= 0; i--) {
System.out.println("非叶子结点:" + i);
bigTopPile(arr, i, arr.length);
}
System.out.println("从根节点开始构建堆");
for (int j = arr.length - 1; j > 0; j--) {
temp = arr[j];
arr[j] = arr[0];
arr[0] = temp;
System.out.println("确认下标为" + j + ":" + Arrays.toString(arr));
// 从根节点开始调整数据为大顶堆
bigTopPile(arr, 0, j);
}
}
private static void bigTopPile(int[] arr, int nonLeafNode, int length) {
System.out.println("构建前数组:" + Arrays.toString(arr));
//保存非叶子结点
int temp = arr[nonLeafNode];
System.out.println("非叶子结点数据:" + temp);
// index = nonLeafNode * 2 + 1 index为非叶子结点的左子结点
for (int index = nonLeafNode * 2 + 1; index < length; index = index * 2 + 1) {
System.out.println("左子节点:" + index);
//左子节点小于右子节点 右子节点就是左子节点加1
if (index + 1 < length && arr[index] < arr[index + 1]) {
System.out.println("左子节点小于右子节点,指针指向右子节点");
//左子节点小于右子节点 那么将index此时指向右子节点
index++;
}
//如果子节点大于父节点 则进行交换
if (arr[index] > temp) {
System.out.println("子节点大于父节点,进行交换");
arr[nonLeafNode] = arr[index];
nonLeafNode = index;
} else {
break;
}
}
arr[nonLeafNode] = temp;
System.out.println("构建后数组:" + Arrays.toString(arr));
System.out.println();
}
}
5、执行结果
6、其他算法
选择排序(Selection Sort)
插入排序(Insertion Sort)
希尔排序(Shell Sort)
冒泡排序(Bubble Sort)
快速排序(Quick Sort)