堆排序的思想是利用数据结构--堆。具体的实现细节:
1. 构建一个最大堆。对于给定的包含有n个元素的数组A[n],构建一个最大堆(最大堆的特性是,某个节点的值最多和其父节点的值同样大。这样,堆中的最大元 素存放在根节点中;而且,在以某一个节点为根的子树中,各节点的值都不大于该子树根节点的值)。从最底下的子树开始,调整这个堆结构,使其知足最大堆的特 性。当为了知足最大堆特性时,堆结构发生变化,此时递归调整对应的子树。
2. 堆排序算法,每次取出该最大堆的根节点(由于根节点是最大的),同时,取最末尾的叶子节点来做为根节点,今后根节点开始调整堆,使其知足最大堆的特性。
3. 重复上一步操做,直到堆的大小由n个元素降到2个。
4. gif 演示:http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/4d/Heapsort-example.gif (来自wikipedia)
算法
- public class HeapSort {
-
- public static void sort(Comparable[] data) {
-
- buildMaxHeap(data);
-
- for (int i = data.length; i > 1; i--) {
- Comparable tmp = data[0];
- data[0] = data[i - 1];
- data[i - 1] = tmp;
-
-
- maxHeapify(data, 1, i - 1);
- }
- }
-
-
- private static void buildMaxHeap(Comparable[] data) {
- for (int i = data.length / 2; i > 0; i--) {
- maxHeapify(data, i, data.length);
- }
- }
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- private static void maxHeapify(Comparable[] data, int parentNodeIndex, int heapSize) {
-
- int leftChildNodeIndex = parentNodeIndex * 2;
-
- int rightChildNodeIndex = parentNodeIndex * 2 + 1;
-
- int largestNodeIndex = parentNodeIndex;
-
-
- if (leftChildNodeIndex <= heapSize && data[leftChildNodeIndex - 1].compareTo(data[parentNodeIndex - 1]) > 0) {
- largestNodeIndex = leftChildNodeIndex;
- }
-
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- if (rightChildNodeIndex <= heapSize && data[rightChildNodeIndex - 1].compareTo(data[largestNodeIndex - 1]) > 0) {
- largestNodeIndex = rightChildNodeIndex;
- }
-
-
- if (largestNodeIndex != parentNodeIndex) {
- Comparable tmp = data[parentNodeIndex - 1];
- data[parentNodeIndex - 1] = data[largestNodeIndex - 1];
- data[largestNodeIndex - 1] = tmp;
-
-
- maxHeapify(data, largestNodeIndex, heapSize);
- }
- }
-
- }