<em>Mac</em>Book项目 2009年学校开始实施<em>Mac</em>Book项目,所有师生配备一本<em>Mac</em>Book,并同步更新了校园无线网络。学校每周进行电脑技术更新,每月发送技术支持资料,极大改变了教学及学习方式。因此2011
2021-06-01 09:32:01
如果有一個關鍵碼的集合K = {k0,k1, k2,…,kn-1},把它的所有元素按完全二元樹(二元樹具體概念參見——二元樹詳解)的順序儲存方式儲存在一個一維陣列中,並滿足:Ki <= K2i+1 且 Ki<= K2i+2 (Ki >= K2i+1 且 Ki >= K2i+2) i = 0,1,2…,則稱為小堆(或大堆)。將根節點最大的堆叫做最大堆或大根堆,根節點最小的堆叫做最小堆或小根堆。
堆的性質:
堆的實現請參見——二元樹詳解(堆的實現)
(此文章都已建小堆為例)
向下調整演演算法前提:當前樹左右子樹都是小堆
核心思想:選出左右孩子中小的那個,和父親交換,小的往上浮,大的往下沉,這裡是小堆,如果是大堆則相反。
程式碼實現
void swap(int *x, int *y) { int temp = *x; *x = *y; *y = temp; } //堆向下調整演演算法 void AdjustDown(int *a, int n, int root) { int parent = root; int child = parent * 2 + 1; while (child<n) { //保證孩子節點child為兩個孩子中的最小值;保證不越界 if (a[child] > a[child + 1] && child+1 < n) ++child; if (a[child] < a[parent]) { swap(&a[child], &a[parent]); parent = child; child = parent * 2 + 1; } else break; } }
使用場景:向上調整演演算法適用於向堆中插入資料,當向堆中插入資料就可能會導致堆失去大堆或者小堆的性質,此時需要重新調整,向上調整的思路與向下調整演演算法的思路類似,向上調整演演算法只需要從插入結點位置開始和父節點比較。
圖示:
程式碼實現:
void AdjustUp(int *a, int child) { int parent = (child - 1) / 2; while (child > 0) { if (a[parent] > a[child]) { swap(&a[parent], &a[child]); child = parent; parent = (child - 1) / 2; } else break; } }
從最後一個非葉子節點位置行依次開始調整,如圖:
程式碼實現:
int parent = (n-2) / 2; //首先對每一個非葉子節點進行一次向下調整演演算法,保證每個非葉子節點的 //孩子都小於它的父節點,然後可得到最小值,就在堆的頂端的父節點(也叫做建小堆) while (parent >= 0) { AdjustDown(a, n, parent); --parent; }
升序建大堆,降序建小堆
void HeapSort(int *a, int n) { int parent = (n-2) / 2; //首先對每一個非葉子節點進行一次向下調整演演算法,保證每個非葉子節點的 //孩子都小於它的父節點,然後可得到最小值,就在堆的頂端的父節點(也叫做建小堆) while (parent >= 0) { AdjustDown(a, n, parent); --parent; } int end = n-1; while (end>0) { //將堆頂的數與最後的end,以此迴圈,進行交換就可得到有序序列 //注意:建小堆,得到降序序列 swap(&a[end], &a[0]); AdjustDown(a, end, 0); --end; } }
所以建堆時間複雜度為O(N);
向下調整演演算法時間複雜度 O(logN);
所以堆排序的時間複雜度為 O(N*logN)
以上就是C語言資料結構之堆排序詳解的詳細內容,更多關於C語言堆排序的資料請關注it145.com其它相關文章!
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