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为什么我的最大堆排序方法不工作？

最大堆排序是一种基于堆数据结构的排序算法。它的原理是通过构建最大堆，将堆顶元素（最大值）与堆的最后一个元素交换，并将堆的大小减一，然后再通过堆化操作将剩余元素重新构建成最大堆，重复这个过程直到堆的大小为1，最终得到一个有序的数组。

如果你的最大堆排序方法不工作，可能有以下几个原因：

堆的构建错误：在构建最大堆时，可能存在错误的堆化操作或者堆的大小计算错误。确保你的堆化操作正确，并且堆的大小减一的逻辑正确。
堆的调整错误：在交换堆顶元素和最后一个元素后，需要对剩余元素进行堆化操作，以保持最大堆的性质。检查你的堆化操作是否正确，包括比较父节点和子节点的大小关系，并进行相应的交换。
数组下标错误：在实现最大堆排序时，通常使用数组来表示堆。确保你的数组下标从0开始或者从1开始，并且在堆化操作中正确计算父节点和子节点的下标。
数据输入错误：最大堆排序算法适用于可比较的元素，如果你的数据类型不支持比较操作或者输入的数据有误，可能导致排序结果不正确。确保你的数据类型支持比较操作，并且输入的数据符合排序的要求。

如果以上检查都没有问题，你可以尝试使用调试工具来跟踪代码执行过程，查看堆的构建和调整过程中的变量值和逻辑是否符合预期。另外，你也可以参考相关的算法教材或者在线资源，比如《算法导论》等，来进一步理解和调试最大堆排序算法。

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堆排序详细解读

堆排序是一种基于二叉堆数据结构的排序算法，它的特点是不同于传统的比较排序算法，它是通过建立一个堆结构来实现的。堆排序分为两个阶段，首先建立堆，然后逐步将堆顶元素与堆的最后一个元素交换并调整堆，使得最大（或最小）元素逐步沉到堆的末尾，完成排序。

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小白学排序 | 十大经典排序算法（动图）

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排序算法归纳总结

一、直接插入排序、冒泡排序和简单选择排序是最基本的排序方法，它们主要用于元素个数n（n<10000）不是很大的情形。

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求第 K 个数的问题

一道经典的题目。给一堆乱序的数，如果它们从小到大排好，求第 k 个是多少。假设排列的下标从 1 开始，而非 0 开始。

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排序算法 --- 堆排序

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python实现各种排序算法

Python有自己的列表排序方法，就是sorted函数和sort()函数，区别是：sorted函数返回一个有序的序列副本，而sort()函数直接在当前列表进行排序，不创建副本，故sort()函数返回None。一般来说，返回None表示是在原对象上进行操作，而返回排序的结果则表示创建了一个副本。

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快速搞定8大排序算法

我遇到过那些人那些事，还有，我希望遇见你点击上方蓝字“在北方玩弹子球”一起玩耍插入排序基本思想：每步将一个待排序的纪录，按其关键码值的大小插入前面已经排序的文件中适当位置上，直到全部插入完为止。算法适用于少量数据的排序，时间复杂度为O(n^2)。是稳定的排序方法。代码： public static void insertionSort(int[] array){ int tmp; for(int i=1;i<array

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Python算法——堆排序

堆排序（Heap Sort）是一种基于二叉堆数据结构的排序算法，它通过将元素构建成一个最大堆或最小堆，然后重复从堆中移除根节点，直到堆为空，从而得到有序数组。堆排序是一种原地排序算法，具有稳定的时间复杂度，通常效率较高。本文将详细介绍堆排序的工作原理和Python实现。

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堆

我们在很多情况下都听到“堆”这个计算机术语，那么“堆”到底是什么呢？在数据结构中，堆是一种数据结构，具体一点，最常用的堆就是二叉堆，二叉堆就是一棵完全二叉树（以下简称堆），我们可以利用这种数据结构来完成一些任务，典型的例子：堆排序就是利用堆来实现的一种高效的排序方式。接下来我们先看一下什么是完全二叉树：

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各大排序算法性能比较及演示实例

所谓排序，即将原来无序的一个序列重新排列成有序的序列。排序方法中涉及到稳定性，所谓稳定性，是指待排序的序列中有两个或两个以上相同的项，在排序前和排序后看这些相同项的相对位置有没有发生变化，如果没有发生变化，即该排序方法是稳定的，如果发生变化，则说明该排序方法是不稳定的。如果记录中关键字不能重复，则排序结果是唯一的，那么选择的排序方法稳定与否就无关紧要了；如果关键字可以重复，则在选择排序方法时，就要根据具体的需求来考虑选择稳定还是不稳定的排序方法。那么，哪些排序算法是不稳定的呢？ “快些选堆”：其中“快”

【C语言】深入解析堆排序

在C语言编程中，堆排序是一种高效的排序算法。它利用堆这种数据结构来进行排序，其时间复杂度为

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Java集合与数据结构——优先级队列（堆）

我们在说大小根堆时，只说了根节点比孩子节点大，没有说左右孩子节点谁比谁大、谁比谁小.

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排序（Sort）原

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堆排序思想分享

堆排序（Heap Sort）是一种基于堆数据结构的比较排序算法。堆是一棵完全二叉树，具有堆属性：对于最大堆，每个节点的值都大于或等于其子节点的值；对于最小堆，每个节点的值都小于或等于其子节点的值。堆排序利用了堆的这一特性来实现高效的排序。

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排序算法性能比较

所谓排序，即将原来无序的一个序列重新排列成有序的序列。排序方法中涉及到稳定性，所谓稳定性，是指待排序的序列中有两个或两个以上相同的项，在排序前和排序后看这些相同项的相对位置有没有发生变化，如果没有发生变化，即该排序方法是稳定的，如果发生变化，则说明该排序方法是不稳定的。如果记录中关键字不能重复，则排序结果是唯一的，那么选择的排序方法稳定与否就无关紧要了；如果关键字可以重复，则在选择排序方法时，就要根据具体的需求来考虑选择稳定还是不稳定的排序方法。那么，哪些排序算法是不稳定的呢？ “快些选堆”：其中“快”

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PHP数据结构（十七） ——内部排序综述

PHP数据结构（十七）——内部排序综述（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、稳定性假设Ki=Kj(1<=i,j<=n,i!=j)，且排在序列前的序列中Ri领先于Rj（即i>j）。 1）若在排序后的序列中，Ri必然仍领先于Rj，则称所用的排序方法是稳定的。 2）如果Ri可能出现在Rj之后的情况，则称所用的排序方法是不稳定的。用一句话描述，就是原数组中两个相同的数字，一个在前一个在后，经过某种排序后（无论重新使用该方法排序多少次），仍一个在前一个在后，则称为稳定。

排序算法的比较

简单选择排序、直接插入排序和冒泡排序平均情况下的时间复杂度都为O（n^2），且实现过程也较为简单，但直接插入排序和冒泡排序最好情况下的时间复杂度的时间复杂度可以达到O(n)，而简单选择排序则与序列的初始状态无关。希尔排序作为插入排序的拓展，对较大规模的排序都可以达到很高的效率，但目前未得出其精确的渐近时间。堆排序利用了一种称为堆的数据结构，可在线性时间内完成建堆。且在O（nlog2n）内完成排序过程。快速排序基于分治的思想，虽然最坏情况下快速排序时间会达到O(n ^ 2),但快速排序平均性能可以达到O（nlog2n），在实际应用中常常优于其他排序算法。归并排序同样基于分治的思想，但由于其分割子序列与初始序列的排序无关，因此它的最好、最坏和平均时间复杂度均为O(nlog2n)。

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数据结构7种排序算法（无基数排序）

一、实验目的掌握多种排序方法的基本思想，包括直接插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、简单选择排序、堆排序、归并排序等，并能够用高级语言实现。通过对这些算法效率的比较，加深对算法的理解。二、实验原理

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10.7 内部排序方法的比较

1、从平均时间性能而言，快速排序最佳，其所需时间最省，但快速排序在最坏情况下的时间性能不如堆排序和归并排序。

10.6 内部排序方法的比较

1、从平均时间性能而言，快速排序最佳，其所需时间最省，但快速排序在最坏情况下的时间性能不如堆排序和归并排序。

一篇解决排序算法

从第一篇《算法概要》开始，到此篇已经经历了将近四个月时间，常见的基础排序已经温习完成

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数据结构从入门到精通——堆

堆是一种特殊的树形数据结构，具有完全二叉树的特性。在堆中，父节点的值总是大于或等于（大顶堆）或小于或等于（小顶堆）其子节点的值。堆通常用于实现优先队列，其中每个元素都有一个优先级，优先级最高的元素总是位于堆的根节点。堆的插入和删除操作的时间复杂度都是O(log n)，因此堆是一种高效的数据结构。此外，堆还可以用于实现内存管理，例如垃圾回收和内存分配等。

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算法和数据结构—— 查找和排序

本文为简书作者郑永欣原创，CDA数据分析师已获得授权查找和排序都是程序设计中经常用到的算法。查找相对而言较为简单，不外乎顺序查找、二分查找、哈希表查找和二叉排序树查找。排序常见的有插入排序、冒泡排序、归并排序和快速排序。其中我们应该重点掌握二分查找、归并排序和快速排序，保证能随时正确、完整地写出它们的代码。同时对其他的查找和排序必须能准确说出它们的特点、对其平均时间复杂度、最差时间复杂度、额外空间消耗和稳定性烂熟于胸。 1、内排序：插入排序：直接插入排序(InsertSort)、希尔排序（ShellSo

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在这个示例中，我们定义了两个函数：heapify和heap_sort。函数heapify用于对指定节点进行堆化操作，保持最大堆的性质。函数heap_sort用于执行堆排序算法，首先构建最大堆，然后逐步将最大值交换到列表的末尾，最后得到排序好的列表。

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7.6.1 内部排序算法的比较

1、简单选择排序、直接插入排序和冒泡排序的平均情况下的时间复杂度都为O(n^2)，并且实现过程比较简单，但直接插入排序和冒泡排序在最好的情况下时间复杂度可以达到O(n)。而且简单选择排序则与序列的初始状态无关。

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常见算法之排序

各类排序算法，不仅是算法基本功，也是面试中永恒的考题，关于每种算法思想、实现(递归与非递归)以及时空复杂度分析是必须牢牢把握的送分题。本文先将排序算法按不同标准进行分类，随后依次详细介绍了直接插入、希尔、冒泡、快速、简单选择、堆、归并、基数与外部排序等经典排序算法，并在文末给出了各种排序方法的性能比较作为总结。本文全部代码实例可从此处获得。

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转：如何通过堆排序算法探索现代监控软件的功能与价值

堆排序算法是一种经典的排序算法，它可以用来探索现代监控软件的功能与价值，尤其是在处理海量数据和实时监控方面。那么，咱们一起来看看怎么用堆排序的思路来揭开现代监控软件的神秘面纱吧！

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数据结构——lesson9排序之选择排序

图解如下：以int a[] = {4,7,8,5,6,2,1,9}为例 1.建堆

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F(h) = 2^0*2^1+2^1*2^2+...+2^(h-2)*2^(h-1)

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如何通过堆排序算法探索现代监控软件的功能与价值

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数据结构基础温故-7.排序

排序（Sorting）是计算机内经常进行的一种操作，其目的是将一组“无序”的记录序列调整为按关键字“有序”的记录序列。如何进行排序，特别是高效率地进行排序时计算机工作者学习和研究的重要课题之一。排序有内部排序和外部排序之分，若整个排序过程不需要访问外存便能完成，则称此类排序为内部排序，反之则为外部排序。本篇主要介绍插入排序、交换排序、选择排序和归并排序这几种内部排序方法。

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堆排序是渐进最优的比较排序算法，达到了O(nlgn)这一下界，而快排有一定的可能性会产生最坏划分，时间复杂度可能为O(n^2)，那为什么快排在实际使用中通常优于堆排序？

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【排序算法】堆排序详解与实现

堆排序(Heapsort)是指利用堆积树（堆）这种数据结构所设计的一种排序算法，它是选择排序的一种。它是通过堆（若不清楚什么是堆，可以看我前面的文章，有详细阐述）来进行选择数据，通过向下调整算法，从第一个非叶子结点开始在局部先创建出大堆（或小堆），然后父亲结点不断往上走，直到整棵树都建成一个堆。需要注意的是排升序要建大堆，排降序建小堆。（然后不断交换根节点和最后一个节点的值，交换完后节点的数目减1（因为最后一个节点已经是它应该在的位置了，不用再参与建堆），再从根节点向下建堆（除最后一个节点其它节点又会建成一个堆））。然后重复红色括号中的过程，堆排序就完成了。

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【JavaScript 算法】堆排序：优先队列的实现

堆排序的基本思想是将待排序的数组构建成一个最大堆或最小堆，然后通过堆的删除操作将堆顶元素逐个取出，得到一个有序序列。

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