今天刷算法遇到这个题，之前都是用快排写的，然而这次准备用堆排序写却写不出来了，重新复习了一手写个博客总结一下。...return heap; } module.exports = { GetLeastNumbers_Solution : GetLeastNumbers_Solution }; //堆排序算法
1.实现堆排序算法 用C++实现一个堆排序。...2.实现思想 ① 先将初始文件R[1..n]建成一个大根堆，此堆为初始的无序区 ② 再将关键字最大的记录R[1](即堆顶)和无序区的最后一个记录R[n]交换， 由此得到新的无序区R[1..n-1]和有序区.../*大根堆排序算法的基本操作： ① 初始化操作：将R[1..n]构造为初始堆； ② 每一趟排序的基本操作：将当前无序区的堆顶记录R[1]和该区间的最后一个记录交换，然后将新的无序区调整为堆(亦称重建堆)...②用小根堆排序与利用大根堆类似，只不过其排序结果是递减有序的。 堆排序和直接选择排序相反：在任何时刻，堆排序中无序区总是在有序区之前， 且有序区是在原向量的尾部由后往前逐步扩大至整个向量为止。...StartIndex = MaxChildrenIndex; } else { //比较左右孩子均大则堆未破坏，不再需要调整 break; } } } //堆排序
堆积排序(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，可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素。...堆排序是不稳定的排序方法，辅助空间为O(1)， 最坏时间复杂度为O(nlog2n) ，堆排序的堆序的平均性能较接近于最坏性能。...主要是参考了网上比较常见的两种堆排序的java实现，自己加了一些注释 实现1 采用递归，每次父节点与最大子节点交换后递归构造被交换后的子树 public static void heapSort...int temp = array[index1]; array[index1] = array[index2]; array[index2] = temp; } 实现
这使得堆可以利用数组来表示,每一个结点对应数组中的一个元素 2.给出某个结点的下标,可以计算出父结点的和孩子结点的下标; parent(i)=floor(i/2) left(i)=2i right=2i+1 3.最大堆和最小堆...,最大堆:根结点是最大值,最小堆:根结点是最小值 4.堆排序就是把最大堆堆顶的最大数取出,剩余的堆继续调整为最大堆,再次将堆顶的最大数取出,直到剩余数只有一个结束 5.最大堆调整(维护最大堆,子节点永远小于父结点...) ;创建最大堆(把一个数组调整成最大堆的数组);堆排序(创建最大堆,交换,维护最大堆) maxHeapify (array,index,heapSize) //最大堆调整 iMax,iLeft
一、堆排序的思想 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。...然后重复红色括号中的过程，堆排序就完成了。 二、堆排序的图解 下图以建大堆为例排一个升序序列 三、堆排序的实现 3.1向下调整算法的实现 实现堆排序最重要的就是实现向下调整算法。...以下是向下调整算法的代码以及解释 //这里以建大堆为例 void AdjustDown(int* a, int n, int root) { int child = root * 2 + 1;//找到根节点的左孩子...break; //没有break来到这里就顺着子树继续往下走 root = child; child = root * 2 + 1; } } 3.2堆排序的实现 以下是堆排序的代码实现以及解释
啊噢，又开始写算法学习的笔记了。最近在准备面试的过程中又把这些常见的排序算法拿出来复习复习，既然这篇写到了堆排序，那么就代表堆排序算法的概念被我忘的差不多了，写篇博客加深记忆吧。...所以本篇文章的堆排序的可视化动画，就参考这个吧。 堆排序（Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。...通常堆是通过一维数组来实现的，在数组起始位置为0的情形中来看看堆节点的一些定义。...完整的堆排序算法（javascript实现）如下： /** * 堆排序算法 */ class HeapSort { constructor(originalArray) { // 拷贝数组...文章中的源码在这里堆排序算法源码 我的博客即将搬运同步至腾讯云+社区，邀请大家一同入驻：https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?
排序---堆排序 一：定义 作为选择排序的改进版，堆排序可以把每一趟元素的比较结果保存下来，以便我们在选择最小/大元素时对已经比较过的元素做出相应的调整。...二：堆排序算法 作为选择排序的改进版，堆排序可以把每一趟元素的比较结果保存下来，以便我们在选择最小/大元素时对已经比较过的元素做出相应的调整。...二：堆排序算法 1.将长度为n的待排序的数组进行堆有序化构造成一个大顶堆 2.将根节点与尾节点交换并输出此时的尾节点 3.将剩余的n -1个节点重新进行堆有序化 4.重复步骤2，步骤3直至构造成一个有序序列...四：图解演示：堆排序（堆存储在数组中） 第一步：将最大值和最后的一个元素交换 ? 第二步：将剩余的结点再次进行堆构造 ? 第三步：参照第一步 ? 按照上面循环，最终结果为 ?...五：代码实现 void swap(int K[], int i, int j) { int temp = K[i]; K[i] = K[j]; K[j] = temp; } /
什么是堆排序？ 堆排序（Heap Sort）是基于堆数据结构的一种排序算法。它能够将无序数组排序，时间复杂度为O(n log n)，是一种非常高效的排序方法。 2....堆排序的代码实现 func heapSort(arr []int) { length := len(arr) buildMaxHeap(arr, length) for i :...堆排序的性能 时间复杂度：O(n log n)，不管是最好、最坏还是平均情况。 空间复杂度：O(1)，原地排序。 5. 堆排序的优缺点 优点：时间复杂度稳定，原地排序。...缺点：相对于其他排序算法，常数因子可能较大，影响实际性能。 总结 堆排序通过巧妙地利用堆数据结构，实现了一种既高效又原地的排序算法。它在许多场合下是非常有用的，特别是在内存受限的情况下。...通过理解堆排序，我们不仅可以学到一种有用的排序技巧，还可以深入理解堆数据结构的性质和操作，这对于计算机科学和算法学习是非常有价值的。
堆排序 堆 堆是一种树形结构，在排序的过程中，把元素看成是一颗完全二叉树。...算法思路 因此，我们需要把一个树构造成大根堆或小根堆，以大根堆为例子： 1）构造大根堆 2）把根节点和尾节点进行交换，堆的size-- 3）把剩余的堆进行调整，重新调整为大根堆 3）重复2，3步骤...，直至堆的size为0 1、构造算法 每次插入一颗子节点，都与父节点进行比较，若比父节点大，则与父节点交换后，再重复以上步骤，直至不比父节点大。...- 1) / 2]) { swap(arr, index, (index - 1) / 2); index = (index - 1) / 2; } } 2、调整算法
本片内容： 堆排序 堆排序 最大堆： 二叉堆是完全二叉树或者是近似完全二叉树， 当父结点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值时为最大堆。...（父节点大于任何一个子节点） 算法思想： 把n个元素建立最大堆，把堆顶元素A[0]与待排序序列的最后一个数据A[n-1]交换； 把剩下的n-1个元素重新建立最大堆，把堆顶元素A[0]与待排序序列的最后一个元素...代码实现： /** * */ package com.cherish.SortingAlgorithm; /** * @author acer * */ public class Chapter..._7_堆排序 extends ArrayBase { /** * @param args */ public static void main(String[] args...while循环 break; } } } } } 实现结果
堆排序算法是一个基于完全二叉树形结构的排序算法。二叉树是需要抽象出来的，只是为了方便来理解排序的过程。 堆排序算法有大根堆和小根堆， 这里我们以大根堆为例。...对于堆排序来说，存在这样的特性根节点大于等于他的孩子节点。 对于一个数组来说，怎么看成是一颗二叉树呢。数组是把二叉树每一层遍历后存储的一种形式。...很显然数组第一个算法是最大值所在的位置。 大根堆 3.排序提取堆顶元素 排序过程，把对最大元素8与数组的最后一个元素调换位置，这个时候8就来到了数组的最后位置，6就来到了数组的第一个元素。...重新调整后的堆的结构 5.再次提取堆顶元素，重复3-4的过程 看一下python实现的堆排序代码： def heap_adjust(elements, i, n): l = 2 * (i + 1
堆排序（Heap Sort）是一种基于堆数据结构的排序算法，具有较好的时间复杂度表现。堆是一种特殊的完全二叉树，分为最大堆和最小堆。堆排序通过构建最大堆或最小堆来实现排序过程。...本文将详细介绍堆排序算法的原理、实现及其应用。 一、算法原理 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。...最小堆：每个节点的值都小于或等于其子节点的值。 堆排序的步骤 构建最大堆：将数组重新组织成一个最大堆。 交换堆顶元素与末尾元素：将堆顶元素（最大值）与末尾元素交换，将最大值移到数组末尾。...堆排序： heapSort(arr)：堆排序算法，接受待排序的数组作为参数，返回排序后的数组。 const len = arr.length;：获取数组长度。...四、总结 堆排序是一种基于堆数据结构的高效排序算法，通过构建最大堆或最小堆，利用堆的特性实现排序过程。理解和掌握堆排序算法，可以有效解决优先队列、任务调度和实时数据流排序等问题。
堆排序 ？ 堆排序（HeapSort）是指利用堆（Heap）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。...堆排序的核心就构造堆、调整堆： 建立大顶堆堆（此时堆顶即为最大元素） 去掉堆顶，将堆最后一个元素放到堆顶； 调整堆，重新使堆有序； 堆顶元素为第二大元素。 重复步骤2、3，直到堆变空。...图：堆排序代码 ? 4. 算法总结？
称之为堆排序，是因为节点索引值之间的关系与完全二叉树的非常类似，而树又称堆。...堆排序的根节点和右孩子之间的差值为i+2，并且间隔随i增大而增大，可以显著减少比较次数。 在排序的规则上，有大顶堆和小顶堆两种： 大顶堆：将最大值放到堆顶 小顶堆：将最小值放到堆顶。...建堆 掌握了局部最大值，我们就可以对一个线性数组进行堆排序了。 需要注意的是，堆排序仍然是对线性序列的排序，我们称这一算法为堆排序，是因为这一过程中，元素索引值之间的关系与完全二叉树非常类似。...原因是adjust()方法的实现中，之能在一条线上调整，本质还是数组的移动。与在数组中插入元素后，普通的移动数据不同： 普通的数组移动是相邻元素向后覆盖。...总结概括 堆排序是对线性序列的排序，而不是真的对一个完全二叉树进行排序，用完全二叉树的形式解释堆排序的过程是出于直观的需要。
堆排序算法原理 强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ IDEA...build_heap(Integer arr[],int n){ //确定最后一个节点的父节点 int parent = (n - 2) / 2; //由下向上堆排序...int temp ; temp = arr[i]; arr[i] = arr[n]; arr[n] = temp; } } 三、堆排序...//堆排序 public void heapSort(Integer[] arr){ //节点的个数 //循环构建堆对象,i表示数组参与堆的个数 for(int i = arr.length
堆排序介绍： 堆排序是利用“堆”这种数据结构设计的，也是一种选择排序，时间复杂度为O(nlogn)，属于不稳定排序。 堆，其实就是具有某些特征的完全二叉树。...在用堆排序的时候，如果要升序，那就使用大顶堆，如果要降序，那就使用小顶堆。·· 2. 排序思想： 将待排序列构造成一个最大堆。...代码实现： 首先写个方法，将树调整成大顶堆，具体步骤看代码注释： /** * 把以index为父节点的子树调整成大顶堆 * @param arr 数组 * @param index 非叶子节点的索引 *
package arithmetic; import breeze.stats.distributions.Rand; import java.util.C...
老高最近在准备面试，正好复习到堆排序，正好总结一下 堆排序的算法思路基本如下： 找到最后一个非叶子节点，进行第一次循环比较，找到第一个最值 将找到的最值移动到末尾，长度-1，root=0，继续排序n-1...次 每次发生比较后需要在此循环比较，直到没有发生移动或者超过最大长度 比较的时间复杂度O(lgn)，生成堆的时间复杂度为O(n)，所以总的时间复杂度为O(nlgn) 堆排序是不稳定的排序 def build_heap
排序算法-堆排序 <?php /** * 堆排序....$heap[$i] = $v; $heap = minHeapFixUp($heap, $i); } $values = $heap; //堆排序
代码实现 //将heap[k]向上调整 int heapUp(int *heap, int k) { int parent, son, x; x = heap[k]; son =...代码实现 //将heap[k]向下调整 int heapDown(int *heap, int k, int n) { int parent, son, x; x = heap[k];...代码实现 void buildHeap(int *heap, int n) { for (int i = (n - 1) / 2; i >= 0; --i) { heapDown...代码实现 void swap(int *heap, int a, int b) { int temp; temp = heap[a]; heap[a] = heap[b];
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