堆排序,顾名思义是一个利用堆来完成排序的一个操作。在之前,小编在[C语言学习系列–>【关于qsort函数的详解以及它的模拟实现】] 谈到冒泡排序,但是冒泡排序的时间复杂度(O(n2))着实有点高,堆排序的时间复杂度相对低很多,O(log2N)。
之前在堆应用这篇文章我已经讲过了堆排序和TOP-K问题,详细可见:堆的应用:堆排序和TOP-K问题
冒泡排序的时间复杂度为O(N2),空间复杂度为O(1);qsort排序的时间复杂度为 O(nlogn),空间复杂度为O(logn),而今天所讲到的堆排序在时间与空间复杂度上相比于前两种均有优势
上次才讲完堆的相关问题:二叉树顺序结构与堆的概念及性质(c语言实现堆 那今天就接着来进行堆的主要两方面的应用:堆排序和TOP-K问题
https://blog.csdn.net/weixin_72357342/article/details/134908529?spm=1001.2014.3001.5502
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;或者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。
这是一个最大堆,,因为每一个父节点的值都比其子节点要大。10 比 7 和 2 都大。7 比 5 和 1都大。
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
🥳🥳前面我们学习了利用堆进行排序,今天我们将继续介绍利用堆解决前k个最值的问题,Topk问题(在N个数中找出最大的前k个)在实际生活中也非常常见,💥💥比如店外卖时评分最高的前十家店铺,玩王者时英雄战力前十名等与排序排名有关的应用。
分类: 1)插入排序(直接插入排序、希尔排序) 2)交换排序(冒泡排序、快速排序) 3)选择排序(直接选择排序、堆排序) 4)归并排序 5)分配排序(基数排序) sort.jpg 一、直接插入排序 (
由于LeetCode上的算法题很多涉及到一些基础的数据结构,为了更好的理解后续更新的一些复杂题目的动画,推出一个新系列 -----《图解数据结构》,主要使用动画来描述常见的数据结构和算法。本系列包括十大排序、堆、队列、树、并查集、图等等大概几十篇。
堆排序是一种利用堆数据结构实现的排序算法。首先,它将待排序的数组构建成一个大顶堆或小顶堆。然后,通过不断将堆顶元素(最大或最小)与末尾元素交换并重新调整堆,使得数组逐渐有序。最后,当堆的大小减至1时,排序完成。堆排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(1),具有稳定性和适用性广的优点。
许多高级语言中都提供有排序函数,但是掌握一些经典排序算法的基本原理和编码方法还是很有必要,这个学习过程可以帮助我们更好的理解每种排序算法的设计思路,本篇博客将介绍9种十分经典的排序算法,提供了解释性语言JavaScript与编译型语言C的源代码。
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/b9733adc7ec9467cb835499ec469cdac.png
堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法,堆排序是一种选择排序,它的最坏,最好,平均时间复杂度均为O(nlogn),它也是不稳定排序。首先简单了解下堆结构。
1、一趟简单选择排序的操作为:通过n-i次关键字间的比较,从n-i+1个记录中选出关键字最小的记录,并和第i个记录交换之。
在上一篇我们已经讲过了堆是什么东西,我们已经知道堆有大堆和小堆两种形式,堆排序的想法正是借助它的这个特点诞生的,例如:
堆排序是一种高效的排序算法,它基于数据结构中的堆这一概念。堆排序的时间复杂度为 O ( n log n ),这使得它在处理大规模数据时非常有用。本文将深入讨论堆排序的原理、堆的概念、堆排序的 Python 实现,以及一些堆排序的优化和实际应用。
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。堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。
堆这种数据结构应用场景很多,最经典的莫过于堆排序。堆排序(Heap Sort)是一种原地的、时间复杂度为O(nlogn)的排序算法。我们今天就来分析一下堆排序。
堆的结构是一棵完全二叉树的结构,并且满足堆积的性质:每个节点(叶节点除外)的值都大于等于(或都小于等于)它的子节点。
大家好,我是道哥。今天我们来聊重要的堆排序。堆排序在面试中是常考的内容,而且,堆也常用于处理各种海量数据面试题。
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?
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (60)-- 算法导论6.4 4题
排序算法相必大家都见过很多种,例如快速排序、归并排序、冒泡排序等等。今天,我们就来简单讲讲堆排序。
排序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“有序”的记录序列。
因此,堆排序在最坏的情况下,其时间复杂度也为O(nlogn),这是相对快排,堆排的最大优点.
堆排序和计数排序是两种高效的排序算法,用于将一个无序列表按照特定顺序重新排列。本篇博客将介绍堆排序和计数排序的基本原理,并通过实例代码演示它们的应用。
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。
我们知道简单选择排序的时间复杂度为O(n^2),熟悉各种排序算法的朋友都知道,这个时间复杂度是很大的,所以怎样减小简单选择排序的时间复杂度呢?简单选择排序主要操作是进行关键字的比较,所以怎样减少比较次数就是改进的关键。简单选择排序中第i趟需要进行n-i次比较,如果我们用到前面已排好的序列a[1...i-1]是否可以减少比较次数呢?答案是可以的。举个例子来说吧,A、B、C进行比赛,B战胜了A,C战胜了B,那么显然C可以战胜A,C和A就不用比了。正是基于这种思想,有人提出了树形选择排序:对n个记录进行两两比较,然后在([n/2]向上取整)个较小者之间在进行两两比较,如此重复,直到选出最小记录。但是这种排序算法需要的辅助空间比较多,所以威洛姆斯(J . Willioms)在1964年提出了另一种选择排序,这就是下面要谈的堆排序。
我们今天讲另外一种特殊的树,“堆”(Heap)。堆这种数据结构的应用场景非常多,最经典的莫过于堆排序了。堆排序是一种原地的、时间复杂度为 O(nlogn) 的排序算法。
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。
大家好,我是多选参数的程序锅,一个正在捣鼓操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的失业人员。最近忙着搞论文,还有刷刷 LeetCode 上的题,推文的事被耽误了一下,但是并没有忘记要发推文,虽迟但到吧。
计算机先驱奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德(Robert W.Floyd)和威廉姆斯(J.Williams)在1964年共同发明了堆排序算法。
堆排序是一种基于「堆」这一数据结构的排序算法。堆是一种近似完全二叉树的结构,分为大顶堆和小顶堆这两种。
TOP-K问题:即求数据结合中前K个最大的元素或者最小的元素,一般情况下数据量都比较大。 TOP-K问题是数据挖掘和信息检索中的一个重要问题。
在个人的专栏中,其他排序陆陆续续都已经写了,而堆排序迟迟没有写,趁着国庆假期的尾声,把堆排序也写一写。
步骤一 构造初始堆。将给定无序序列构造成一个大顶堆(一般升序采用大顶堆,降序采用小顶堆)。 原始的数组 [4, 6, 8, 5, 9]
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。
Heapsort类似于 选择排序我们反复选择最大的项目并将其移动到列表的末尾。主要的区别在于,我们不是扫描整个列表来查找最大的项目,而是将列表转换为最大堆(父节点的值总是大于子节点,反之最小堆)以加快速度。
也就是可以转化为:「使用堆排序来解决这个问题——建立一个大顶堆,做k−1 次删除操作后,堆顶元素就是我们要找的答案」(堆排序过程中,不全部下沉,下沉nums.length-k+1,然后堆顶可以拿到我们top k答案了)
(1)堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法,堆排序是一种选择排序,它的最坏,最好,平均时间复杂度为O(nlogn),它也是不稳定排序。
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。
heapq 库是Python标准库之一,提供了构建小顶堆的方法和一些对小顶堆的基本操作方法(如入堆,出堆等),可以用于实现堆排序算法。
上篇博客主要讲了冒泡排序、插入排序、希尔排序以及选择排序。本篇博客就来讲一下堆排序(Heap Sort)。看到堆排序这个名字我们就应该知道这种排序方式的特点,就是利用堆来讲我们的序列进行排序。“堆”其实就是一种有着特定结构的完全二叉树,下方将会详细的介绍一下堆。本篇博客讲的就是堆排序,首先我们先对大顶堆,小丁堆进行介绍,然后构建堆,最后利用堆的特性对我们的数据序列进行排序。 下方我们依然是先给出相应内容的示意图,然后给出相应的代码实现,最后就是测试用例了。还是那句话,废话少说,进入今天博客的主题。 一、堆
1)堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法,堆排序是一种选择排序,它的最坏,最好,平均时间复杂度均为O(nlogn),它也是不稳定排序。 2)堆是具有以下性质的完全二叉树,每个节点的值都大于或者等于其左右孩子节点的值,称为大顶堆,并没有要求结点的左孩子的值和右孩子的值的大小关系。 3)每个节点的值都小于或等于其左右孩子节点的值,称为小顶堆。 4)大顶堆举例:
主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。坚信学会如何思考一个算法比单纯地掌握100个知识点重要100倍。本着严谨和准确的态度,目标是撰写实用和启发性的文章,欢迎您的关注,让我们一起进步吧。 01 — 你会学到什么? 彻底弄明白常用的排序算法的基本思想,算法的时间和空间复杂度,以及如何选择这些排序算法,确定要解决的问题的最佳排序算法,上个推送总结了冒泡排序和其改进后的快速排序这两个算法,下面总结直接选择排序到堆排序的改进,后面再继续总结插入排序、希尔排序、归并排序和基数排序。 02 — 讨论的问题是什么?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云