转载:算法:堆排序HeapSort

转载:算法:堆排序HeapSort

 

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动画 | 什么是堆排序?

 

我脱下短袖

公众号『算法无遗策』

回顾一下我们学过的选择排序,在无序区找到一个最小(大)的元素需要比较n-1次,找到第二小的元素需要比较n-2次,直到最后比较1次。而堆排序因为二叉堆的性质,堆顶就是最大的元素,查找次数只有一次,但是将无序转成有序中间还需要一个预处理过程:构造堆有序。

堆有序并不代表数组有序,堆有序是满足二叉堆性质的:

1.父节点的键值总是优先于任何一个子节点的键值;

2.左右子树都是一个二叉堆。

所以堆排序分为两个阶段,构造堆有序和下沉排序阶段。

构造堆有序阶段是将原始数据重新组织安排到一个二叉堆中,堆有序就是一棵二叉树的每个节点都优先于它的两个子节点,不代表数组有序;

下沉排序阶段是将二叉堆中取出优先级高的直至取出所有元素,得到数组有序结果。

构造堆有序的方式有两种,一种是上浮,另一种是下沉。这里以最大堆为例。

 

自低向上的堆有序化(上浮)

上浮是某节点与其父节点的比较,如果某节点比其父节点要大,就通过交换的方式进行修复堆。如果这个节点仍然比现在的父节点还大,可以通过循环的方式进行修复堆,直到遇到更大的父节点。

那从哪个节点开始呢?

如果从数组最后一个节点进行开始上浮操作,它的父节点和祖父节点大小关系是不确定的,如果它的祖父节点比它父节点小,并不能保证整个完全二叉树能够二叉堆化。

所以从根节点的左孩子开始进行,数组下标为1开始,进行自底向上的堆有序化。在循环进行比较的时候会发现,这个节点已经进行过修复堆了,所以当上浮操作不再交换的时候可以做一个标记,截止进行比较。

如果能够合理优化的话,在时间上的消耗有可能要比下沉阶段的还要少。

 

动画

算法动画视频 地址  https://www.bilibili.com/video/av79323423/?p=1

[高清 720P] 堆排序_P1_堆有序 上浮 [最优化的质量和大小].flv

Code

package cn.study.sort;

 

import java.util.Arrays;

 

public class HeapSort1 {

       //堆有序化:自底向上

       public static void buildHeap(int[] array) {

              //从数组第2个元素开始

              for (int i = 1; i < array.length; i++) {

                    siftUp(array, i);

              }

       }

 

       //上浮:和添加元素的上浮不同,减少计算次数

       public static void siftUp(int[] array, int i) {

              int flag = i;

              for(; i > 0 && array[i] > array[parent(i)]; i = parent(i)){

                    if(flag != i){break;}

                    flag = parent(i);

                    swap(array, i, parent(i));

                    System.out.println("交换:" + Arrays.toString(array));

              }

       }

      

       public static void swap(int[] array, int i, int j) {

              if(i == j){return;}

              //按位异或运算符"^"的运算规律是:两个操作数(二进制形式)的位中,相同则结果为0,不同则结果为1

              array[i] = array[i] ^ array[j];

              array[j] = array[i] ^ array[j];

              array[i] = array[i] ^ array[j];

       }

      

       public static int parent(int i) {

              return (i - 1) / 2;

       }

      

       public static void main(String[] args) {

              int[] array = {13,9,15,11,3,7,17,5,1};

              System.out.println("初始状态:" + Arrays.toString(array));

              buildHeap(array);

              System.out.println(Arrays.toString(array)); //[17, 11, 15, 9, 3, 7, 13, 5, 1]

 

       }

}

 

 

Result

初始状态 [13, 9, 15, 11, 3, 7, 17, 5, 1]

交换 [15, 9, 13, 11, 3, 7, 17, 5, 1]

交换 [15, 11, 13, 9, 3, 7, 17, 5, 1]

交换 [15, 11, 17, 9, 3, 7, 13, 5, 1]

交换 [17, 11, 15, 9, 3, 7, 13, 5, 1]

[17, 11, 15, 9, 3, 7, 13, 5, 1]

 

自顶向下的堆有序化(下沉)

下沉是当前节点和左右孩子三者之中的比较,在整个进行自顶向下堆有序化的过程中,它是从非叶子节点开始的,即数组最后一个节点的父节点。

动画

算法动画视频 地址  https://www.bilibili.com/video/av79323423/?p=2

[高清 720P] 堆排序_P2_堆有序 下沉 [最优化的质量和大小].flv

Code

 

package cn.study.sort;

 

import java.util.Arrays;

 

public class HeapSort1 {

       //堆有序化:自底向上

       public static void buildHeap(int[] array) {

              //从数组第2个元素开始

              for (int i = 1; i < array.length; i++) {

                    siftUp(array, i);

              }

       }

      

       //堆有序化:自顶向下

       public static void buildHeap2(int[] array) {

              for(int i = parent(array.length - 1); i >= 0; i--){

                    siftDown(array, i);

              }

       }

 

       //上浮:和添加元素的上浮不同,减少计算次数

       public static void siftUp(int[] array, int i) {

              int flag = i;

              for(; i > 0 && array[i] > array[parent(i)]; i = parent(i)){

                    if(flag != i){break;}

                    flag = parent(i);

                    swap(array, i, parent(i));

                    System.out.println("交换:" + Arrays.toString(array));

              }

       }

      

       //下沉

       //i为当前节点,是它的左孩子和右孩子的父节点

       //在左孩子和右孩子中找到元素值最大的一个,然后与父节点交换元素值。

       public static void siftDown(int[] array, int i) {

              while(leftChild(i) < array.length){

                    int l = leftChild(i);

                    if(l + 1 < array.length && array[l] < array[l + 1]){//如果有右孩子,并且右孩子元素的值比左孩子元素的值大

                           l++;//记录右孩子的索引值

                    }

                    if(array[l] < array[i]){//如果子节点的元素值比父节点小,就不用交换元素值

                           break;

                    }

                    swap(array, l, i);//将子节点的元素值与父节点的元素值交换

                    System.out.println("交换:" + Arrays.toString(array));

                    i = l;//记录被调整的子节点的索引

              }//end of while

             

       }

      

       public static void swap(int[] array, int i, int j) {

              if(i == j){return;}

              //按位异或运算符"^"的运算规律是:两个操作数(二进制形式)的位中,相同则结果为0,不同则结果为1

              array[i] = array[i] ^ array[j];

              array[j] = array[i] ^ array[j];

              array[i] = array[i] ^ array[j];

       }

      

       public static int parent(int i) {

              return (i - 1) / 2;

       }

      

       public static int leftChild(int i) {

              return 2 * i + 1;

       }

      

       public static void main(String[] args) {

              int[] array = {13,9,15,11,3,7,17,5,1};

              System.out.println("初始状态:" + Arrays.toString(array));

//            buildHeap(array);

              buildHeap2(array);

             

              System.out.println(Arrays.toString(array));//[17, 11, 15, 9, 3, 7, 13, 5, 1]

 

       }

}

 

Result

初始状态 [13, 9, 15, 11, 3, 7, 17, 5, 1]

交换 [13, 9, 17, 11, 3, 7, 15, 5, 1]

交换 [13, 11, 17, 9, 3, 7, 15, 5, 1]

交换 [17, 11, 13, 9, 3, 7, 15, 5, 1]

交换 [17, 11, 15, 9, 3, 7, 13, 5, 1]

[17, 11, 15, 9, 3, 7, 13, 5, 1]

 

下沉排序

堆排序的主要工作还是在第二阶段完成的,下沉排序。这里我们将堆中最大的元素取出,和数组最后一个元素做交换,数组可操作的长度也相应的缩小一个位置。然后从堆顶开始进行下沉操作,无论循环多次都是从堆顶开始,直到数组可操作的长度最后为1。

动画

算法动画视频 地址  https://www.bilibili.com/video/av79323423/?p=3

[高清 720P] 堆排序_P3_堆有序 下沉排序 [最优化的质量和大小].flv

Code

 

 

package cn.study.sort;

 

import java.util.Arrays;

 

public class HeapSort1 {

       public static void heapSort(int[] array) {

              //堆有序

              System.out.println("堆有序");

              buildHeap2(array);

              //下沉排序

              System.out.println("下沉排序");

              for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {

                    swap(array, 0, array.length - i - 1);

                    siftDown2(array, 0, array.length - i - 1);

                   

              }

       }

      

       //堆有序化:自底向上

       public static void buildHeap(int[] array) {

              //从数组第2个元素开始

              for (int i = 1; i < array.length; i++) {

                    siftUp(array, i);

              }

       }

      

       //堆有序化:自顶向下

       public static void buildHeap2(int[] array) {

              for(int i = parent(array.length - 1); i >= 0; i--){

                    siftDown(array, i);

              }

       }

 

       //上浮:和添加元素的上浮不同,减少计算次数

       public static void siftUp(int[] array, int i) {

              int flag = i;

              for(; i > 0 && array[i] > array[parent(i)]; i = parent(i)){

                    if(flag != i){break;}

                    flag = parent(i);

                    swap(array, i, parent(i));

                    System.out.println("交换:" + Arrays.toString(array));

              }

       }

      

       //下沉

       //i为当前节点,是它的左孩子和右孩子的父节点

       //在左孩子和右孩子中找到元素值最大的一个,然后与父节点交换元素值。

       public static void siftDown(int[] array, int i) {

              while(leftChild(i) < array.length){

                    int l = leftChild(i);

                    if(l + 1 < array.length && array[l] < array[l + 1]){//如果有右孩子,并且右孩子元素的值比左孩子元素的值大

                           l++;//记录右孩子的索引值

                    }

                    if(array[l] < array[i]){//如果子节点的元素值比父节点小,就不用交换元素值

                           break;

                    }

                    swap(array, l, i);//将子节点的元素值与父节点的元素值交换

                    System.out.println("交换:" + Arrays.toString(array));

                    i = l;//记录被调整的子节点的索引

              }//end of while

       }

      

       //下沉:考虑可操作的长度

       //i为当前节点,是它的左孩子和右孩子的父节点

       //在左孩子和右孩子中找到元素值最大的一个,然后与父节点交换元素值。

       public static void siftDown2(int[] array, int i, int length) {

              while(leftChild(i) < length){

                    int l = leftChild(i);//左孩子

                    if(l + 1 < length && array[l] < array[l + 1]){//如果有右孩子,并且右孩子元素的值比左孩子元素的值大

                           l++;//右孩子

                    }

                    if(array[l] < array[i]){//如果子节点的元素值比父节点小,就不用交换元素值

                           break;

                    }

                    swap(array, l, i);//将子节点的元素值与父节点的元素值交换

                    System.out.println("交换:" + Arrays.toString(array));

                    i = l;//记录被调整的子节点的索引

              }//end of while

       }

      

       public static void swap(int[] array, int i, int j) {

              if(i == j){return;}

              //按位异或运算符"^"的运算规律是:两个操作数(二进制形式)的位中,相同则结果为0,不同则结果为1

              array[i] = array[i] ^ array[j];

              array[j] = array[i] ^ array[j];

              array[i] = array[i] ^ array[j];

       }

      

       public static int parent(int i) {

              return (i - 1) / 2;

       }

      

       public static int leftChild(int i) {

              return 2 * i + 1;

       }

      

       public static void main(String[] args) {

              int[] array = {13,9,15,11,3,7,17,5,1};

              System.out.println("初始状态:" + Arrays.toString(array));

//            buildHeap(array);//[17, 11, 15, 9, 3, 7, 13, 5, 1]

//            buildHeap2(array);//[17, 11, 15, 9, 3, 7, 13, 5, 1]

              heapSort(array);//[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17]

              System.out.println(Arrays.toString(array));//[17, 11, 15, 9, 3, 7, 13, 5, 1]

 

       }

}

 

 

Result

初始状态 [13, 9, 15, 11, 3, 7, 17, 5, 1]

堆有序

交换 [13, 9, 17, 11, 3, 7, 15, 5, 1]

交换 [13, 11, 17, 9, 3, 7, 15, 5, 1]

交换 [17, 11, 13, 9, 3, 7, 15, 5, 1]

交换 [17, 11, 15, 9, 3, 7, 13, 5, 1]

排序

交换 [15, 11, 1, 9, 3, 7, 13, 5, 17]

交换 [15, 11, 13, 9, 3, 7, 1, 5, 17]

交换 [13, 11, 5, 9, 3, 7, 1, 15, 17]

交换 [13, 11, 7, 9, 3, 5, 1, 15, 17]

交换 [11, 1, 7, 9, 3, 5, 13, 15, 17]

交换 [11, 9, 7, 1, 3, 5, 13, 15, 17]

交换 [9, 5, 7, 1, 3, 11, 13, 15, 17]

交换 [7, 5, 3, 1, 9, 11, 13, 15, 17]

交换 [5, 1, 3, 7, 9, 11, 13, 15, 17]

[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17]

 

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