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C語言資料結構中堆排序的分析總結

2022-04-11 19:00:24

一、本章重點 

  • 向上調整
  • 向下調整
  • 堆排序

二、堆

2.1堆的介紹(三點)

1.物理結構是陣列

2.邏輯結構是完全二元樹

3.大堆:所有的父親節點都大於等於孩子節點,小堆:所有的父親節點都小於等於孩子節點。

2.2向上調整

概念:有一個小/大堆,在陣列最後插入一個元素,通過向上調整,使得該堆還是小/大堆。

使用條件:陣列前n-1個元素構成一個堆。

以大堆為例:

邏輯實現:

將新插入的最後一個元素看做孩子,讓它與父親相比,如果孩子大於父親,則將它們交換,將父親看做孩子,在依次比較,直到孩子等於0結束調整·。

如果中途孩子小於父親,則跳出迴圈,結束調整。

參考程式碼:

void AdjustUp(HPDataType* a, int child)
{
	int parent = (child - 1) / 2;
	while (child > 0)
	{
		if (a[child] > a[parent])//如果孩子大於父親,則將它們交換。
		{
			Swap(&a[child], &a[parent]);
            //迭代過程:
			child = parent;
			parent = (child - 1) / 2;
		}
		else
		{
            //如果孩子小於父親,結束調整
			break;
		}
	}
}

向上調整應用

給大小堆加入新的元素之後仍使得大小堆還是大小堆。

2.3向下調整

概念:根節點的左右子樹都是大小堆,通過向下調整,使得整個完全二元樹都是大小堆。

使用條件:根節點的左右子樹都是大小堆。

 如圖根為23,它的左右子樹都是大堆,但整顆完全二元樹不是堆,通過向下調整可以使得整顆完全二元樹是堆。

邏輯實現:

選出根的左右孩子較大的那個孩子,然後與根比較,如果比根大,則交換,否則結束調整。

參考程式碼:

void AdjustDown(HPDataType* a, int size, int root)
{
	int parent = root;
	int child = parent * 2 + 1;//左孩子
	while (child < size)
	{
		if (child + 1 < size && a[child] < a[child + 1])//如果左孩子小於右孩子,則選右孩子
		{
			//務必加上child+1,因為當child=size-1時,右孩子下標是size,對其接參照會越界存取。
            child++;//右孩子的下標等於左孩子+1
		}
		if (a[child] > a[parent])//讓較大的孩子與父親比較,如果孩子大於父親,則將它們交換。
		{
			Swap(&a[child], &a[parent]);
            //迭代過程
			parent = child;
			child = parent * 2 + 1;
		}
		else
		{
			break;
		}
	}
}

2.4建堆(兩種方式)

第一種:向上調整建堆(時間複雜度是O(N*logN),空間複雜度O(1))

思路是:從第二個陣列元素開始到最後一個陣列元素依次進行向上調整。

參考程式碼:

for (int i = 1; i < n; i++)
{
	AdjustUp(a, i);
}

 時間複雜度計算:

以滿二元樹進行計算

最壞情況執行步數為:T=(2^1)*1+(2^2)*2+(2^3)*3+....+2^(h-1)*(h-1)

最後化簡得:T=2^h*(h-2)+2

又因為(2^h)-1=N

所以h=log(N+1)

帶入後得T=(N+1)*(logN-1)+2

因此它的時間複雜度是:O(N*logN)

第二種:向下調整建堆(時間複雜度是O(N),空間複雜度是O(1))

從最後一個非葉子節點(最後一個陣列元素的父親)開始到第一個陣列元素依次進行向下調整。

參考程式碼:

//n代表陣列元素個數,j的初始值代表最後一個元素的父親下標
for (int j = (n - 1 - 1) / 2; j >= 0; j--)
{
	AdjustDown(a, n, j);
}

時間複雜度計算:

以滿二元樹進行計算

最壞執行次數:

T=2^(h-2)*1+2^(h-3)*2+2^(h-4)*3+.....+2^3*(h-4)+2^2*(h-3)+2^1*(h-2)+2^0*(h-1)

聯立2^h-1=N

化簡得T=N-log(N+1)

當N很大時,log(N+1)可以忽略。

因此它的時間複雜度是O(N)。

因此我們一般建堆採用向下調整的建堆方式。

三、堆排序

目前最好的排序演演算法時間複雜度是O(N*logN)

堆排序的時間複雜度是O(N*logN)

堆排序是對堆進行排序,因此當我們對某個陣列進行排序時,我們要先將這個陣列建成堆,然後進行排序。

首先需要知道的是:

對陣列升序,需要將陣列建成大堆。

對陣列降序,需要將陣列建成小堆。

這是為什麼呢?

這需要明白大堆和小堆的區別,大堆堆頂是最大數,小堆堆頂是最小數。

當我們首次建堆時,建大堆能夠得到第一個最大數,然後可以將它與陣列最後的元素進行交換,下一次我們只需要將堆頂的數再次進行向下調整,可以再次將陣列變成大堆,然後與陣列的倒數第二個元素進行交換,自此已經排好了兩個元素,使得它們儲存在需要的地方,然後依次進行取數,調整。

而如果是小堆,首次建堆時,我們能夠得到最小的數,然後將它放在陣列第一個位置,然後你要保持它還是小堆,該怎麼辦呢?只能從第二個元素開始從下建堆,而建堆的時間複雜度是O(N),你需要不斷重建堆,最終堆排序的時間複雜度是O(N*N),這是不明智的。

或者建好小堆後,你這樣做:

在開一個n個陣列的空間,選出第一個最小數就將它放在新開闢的陣列空間中儲存,然後刪除堆頂數,再通過向下調整堆頂的數,再將新堆頂數放在新陣列的第二個位置.......。

雖然這樣的時間複雜度是O(N*logN)。

但這樣的空間複雜度是O(N)。

也不是最優的堆排序方法。

而建大堆的好處就在它把選出的數放在最後,這樣我們就可以對堆頂進行向下調整,使得它還是大堆,而向下調整的時間複雜度是O(logN),最終堆排序的時間複雜度是O(N*logN)。

堆排序的核心要義:

通過建大堆或者小堆的方式,選出堆中最大或者最小的數,從後往前放。

參考程式碼:

    int end = n - 1;//n代表陣列元素的個數
	while (end > 0)
	{
		Swap(&a[0], &a[end]);
		AdjustDown(a, end, 0);
		end--;
	}

整個堆排序的程式碼:

void Swap(int* a, int* b)
{
	int temp = *a;
	*a = *b;
	*b = temp;
}
 
void AdjustUp(int* a, int child)
{
	int parent = (child - 1) / 2;
	while (child > 0)
	{
		if (a[child] > a[parent])
		{
			Swap(&a[child], &a[parent]);
			child = parent;
			parent = (child - 1) / 2;
		}
		else
		{
			break;
		}
	}
}
void AdjustDown(int* a, int n, int root)
{
	int child = 2 * root + 1;
	while (child < n)
	{
		if (child + 1 < n && a[child] < a[child+1])
		{
			child++;
		}
		if (a[child] > a[root])
		{
			Swap(&a[child], &a[root]);
			root = child;
			child = 2 * root + 1;
		}
		else
		{
			break;
		}
	}
}
 
void HeapSort(int* a, int n)
{
	//建大堆(向上調整)
	//for (int i = 1; i < n; i++)
	//{
	//	AdjustUp(a, i);
	//}
 
	//建大堆(向下調整)
	for (int j = (n - 1 - 1) / 2; j >= 0; j--)
	{
		AdjustDown(a, n, j);
	}
	//升序
	int end = n - 1;
	while (end > 0)
	{
		Swap(&a[0], &a[end]);
		AdjustDown(a, end, 0);
		end--;
	}
}
void printarr(int* a, int n)
{
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		printf("%d ", a[i]);
	}
	printf("n");
}
 
int main()
{
	int arr[10] = { 9,2,4,8,6,3,5,1,10 };
	int size = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
	HeapSort(arr, size);
	printarr(arr, size);
	return 0;
}

到此這篇關於C語言資料結構中堆排序的分析總結的文章就介紹到這了,更多相關C語言 堆排序內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com!


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