图解堆排序-C语言实现

栏目: 编程工具 · 发布时间: 5年前

内容简介:我们在介绍《什么是优先队列》的时候就注意到,如果每次都删除堆顶元素,那么将会得到一个有序的数据。因此,我们可以利用二叉堆来对数据进行排序。通过前面的学习我们可以看到,如果构建一个二叉堆,最后每次从堆顶取出一个元素,那么最终取出元素就是有序的,不过如果要用来对数据按照从小到大排序,就不是构造小顶堆,而是大顶堆了,即堆顶元素大于等于其左右儿子节点。总结堆排序思路如下:根据前面的分析,我们来看一个具体的例子。假设我们要对

我们在介绍《什么是优先队列》的时候就注意到,如果每次都删除堆顶元素,那么将会得到一个有序的数据。因此,我们可以利用二叉堆来对数据进行排序。 点我查看本文代码地址。

排序 分析

通过前面的学习我们可以看到,如果构建一个二叉堆,最后每次从堆顶取出一个元素,那么最终取出元素就是有序的,不过如果要用来对数据按照从小到大排序,就不是构造小顶堆,而是大顶堆了,即堆顶元素大于等于其左右儿子节点。总结堆排序思路如下:

  • 以O(N)时间复杂度构建N个元素的二叉堆
  • 以O(logN)时间复杂度删除一个堆顶元素,N个元素时间复杂度为O(NlogN)
  • 由于删除一个堆顶元素时,就会空出一个位置,为了节省空间,将删除的堆顶元素放到数组末尾
  • 当堆为空时,完成排序
  • 由于数组元素从下标0开始,因此每个位置必须利用好。假设堆顶元素位置为i,那么左右儿子节点位置分别为2i+1,2i+2

实例分析

根据前面的分析,我们来看一个具体的例子。假设我们要对

进行排序。

该数据构成的原始二叉树如下:

图解堆排序-C语言实现

构建二叉堆

为了能够使得数组所有元素满足堆的性质,即父节点大于等于儿子节点,我们需要从倒数第二层开始调整(为什么不是从最后一层?)。即调整8和10。

对于8来说,找到它的儿子节点中较大的一个,即35,将8和35交换后如下:

图解堆排序-C语言实现

此时数组数据为:

对于10来说,它比左右儿子节点都大,因此不需要调整。

对于1来说,它的右儿子35最大,因此需要调整,和右儿子交换后如下:

图解堆排序-C语言实现

此时数组数据为:

但是一次交换后,我们发现,1的左儿子还是比它大,因此交换它和较大的左儿子的位置,交换后如下:

图解堆排序-C语言实现

此时数组数据为:

最终我们得到了满足堆性质的二叉堆了。

基于二叉堆的排序

在堆创建好后,每次取出堆顶元素,并且调整堆,把堆顶元素放在数组最后即可。

例如,对于前面创建好的堆,堆顶元素是35,我们取出第i(此时为1)个元素35,并把堆最后一个元素放在数组倒数第i个位置:

图解堆排序-C语言实现

为了满足堆性质,我们需要调整堆顶元素,因为堆顶元素目前不满足堆性质,因此需要交换8和15的位置:

图解堆排序-C语言实现

此时所有元素再次满足堆性质。

此时数组数据为:

对于其他元素也是同样的操作,因此不再赘述。

代码实现

根据上面的分析,关键代码实现如下:

void adjust_ele(ElementType arr[],int i,int length)
{
    int child ;
    ElementType temp;
    for(temp = arr[i];2*i+1 < length;i = child)
    {
        child = 2 * i +1;
        
        /*找到较大的儿子*/
        if(child != length-1 && arr[child+1] > arr[child])
            child+=1;
        /*如果空穴元素小于该儿子,则空穴下滑*/
        if(temp < arr[child])
           arr[i] = arr[child];
        else
         break;
    }
    /*将i位置的元素放到正确的位置*/
    arr[i] = temp;
}
void heap_sort(ElementType arr[],int length)
{
    int i = 0;
    /*构建堆*/
    for(i = length /2;i >= 0;i--)
    {
        adjust_ele(arr,i,length);
        //printArr(arr,length);
    }
    for(i = length-1;i > 0;i--)
    {
        /*填充i位置的空穴*/
        swap(&arr[0],&arr[i]);
        
        /*每次都处理堆顶元素*/
        adjust_ele(arr,0,i);
        //printArr(arr,length);
    }
}

完整可运行代码地址: heapSort

运行结果:

before sort:1 10 8 5 7 15 35 
after  sort:1 5 7 8 10 15 35

总结

结合我们前面介绍的优先队列,我们很容易理解堆排序,不过需要注意的就是位置0必须使用上。另外通过利用删除堆顶元素后空出来的位置,避免了另外申请数组内存来存放排序好的数组。建议自己修改完整可运行代码,来观察数据调整情况。


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王坚 / 中信出版集团股份有限公司 / 2016-9-1 / CNY 58.00

互联网成为基础设施,数据成为生产资料,计算成为公共服务。 移动互联网带来的真正影响,是人们的大部分时间都消耗在在线社会上了。 50多万年前的关键词是光明与黑暗,50多年前的关键词是数字和模拟,而今天的关键词是在线与离线。 移动互联网是比传统互联网在线程度更深的互联网。手机操作系统一旦做到了在线就会带来绝佳的用户体验。苹果手机不仅淘汰了传统手机,而且带来了一个新的时代。 对于......一起来看看 《在线》 这本书的介绍吧!

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