算法导论的C实现——堆排序 堆最大堆维护最大堆原理代码实现结构体定义交换函数MAX_HEAPIFY测试建堆原理代码实现测试排序原理代码实现测试 堆 同二叉树一样，二叉堆并不是什么具有独特结构的新的数据结构。要记住的是心中有堆–二叉堆数据存放时本质还是一个数组，不过从另一个角度来看的话，它是一个近似的二叉完全树，树中的每一个节点对应数组中的一个元素。下图就是堆的最显然的解释。最大堆 在定义最大堆之前，需要计算出父结...
【排序思想】： 大顶堆：堆的每个父节点都大于其孩子节点 小顶堆：堆的每个度节点都小于其孩子节点 堆排序的概要：首先对于一组数据，将这组数据填入到一个二叉树中，这是构成了初始堆 A. 将初始堆进行排序，排序成一个大顶堆(或小顶对)，将子节点与其父节点进行比较数据大的放在父节点的位置，直到生成一个大顶堆. B. 进行排序输出,规则，将跟节点上的数据进行与子节点中最小的数进行比较，将较小的数据交换至根节点，将最大的数...
堆 1.堆简介：堆是一个完全二叉树，这就是它的一个优秀的特点，因此可将它看为一个一维数组，并且每个结点都对应数组元素。 堆的根结点>孩子结点（称为大堆）或 根结点<孩子结点（称为小堆）。 （本篇文章全以大堆为例）2，堆排序 堆排序可以看做以下几个步骤： ①将一个完全无序的数组建成堆 ②建成的堆的根结点就是所有结点中最大值，将其与最后一个结点交换 ③砍断最后一个结点，即得到了这个数组中的最大值 ④重新从新的第一个...
//用作排序的数组，其中数组第一个元素用来记录数组长度，不进行排序private static int[] sortArray = { 10, 40, 55, 49, 73, 12, 27, 98, 81, 64, 36 };/// <summary>/// 堆排序/// </summary>/// <param name="R">待排序的数组</param>/// <param name="n">数组长度</param>private static void HeapSort(int[] R, int n){for (int i = n/2; i > 0; i--){HeapAjust(R,i,n);//建大顶堆}for (int i = n; i > 1; i--){//将堆顶记录...
一、动图演示 二、思路分析 先来了解下堆的相关概念：堆是具有以下性质的完全二叉树：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值，称为大顶堆；或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值，称为小顶堆。如下图：同时，我们对堆中的结点按层进行编号，将这种逻辑结构映射到数组中就是下面这个样子该数组从逻辑上讲就是一个堆结构，我们用简单的公式来描述一下堆的定义就是： 大顶堆：arr[i] >= arr[2i+1] && arr[i] >=...
# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-03-26 16:46 # @Author : Jayce Wong # @ProjectName : leetcode # @FileName : sorting.py # @Blog : https://blog.51cto.com/jayce1111 # @Github : https://github.com/SysuJayceimport randomdef quick_sort(data):"""对于每一轮排序，先随机选取范围内的一个下标，该下标对应的值称为主元，然后将小于主元的值挪到主元的左边，大于主元的值挪到主元...
public class heapSort01 {//构建大根堆：将array看成完全二叉树的顺序存储结构private int[] buildMaxHeap(int[] array){//从最后一个节点array.length-1的父节点（array.length-1-1）/2开始，直到根节点0，反复调整堆for(int i=(array.length-2)/2;i>=0;i--){//奇数这里是array.length-2,数组长度为偶数时时array.length-1adjustDownToUp(array, i,array.length);}return array;}//将元素array[k]自下往上逐步调整树形结构privat...
堆排序：大根堆要求每个节点的值都小于等于父节点的值，小根堆要求每个节点的值大于等于父节点的值 1、父节点 list[i] 左节点 list[2i+1] 右节点 list[2i+2] 2、大根堆 list[i] >= list[2i+1] && list[i] >= list[2i+2] 3、小根堆 list[i] <= list[2i+1] && list[i] <= list[2i+2]在堆的数据结构中，堆中的最大值总是位于根节点（在优先队列中使用堆的话堆中的最小值位于根节点）。堆中定义以下几种操作：1、最大堆调整（...
排序 ? 基本概念：内部排序：整个排序过程不需要访问外存便能完成 外部排序：参加排序的记录数量很大，整个排序过程不可能在内存中完成 就地排序：所需的辅助空间不依赖于问题的规模n，即辅助空间为O(1) 稳定排序：假定在待排序列中，存在多个相同的元素，若经过排序后，相同元素的相对次序保持不变，即在原序列中 ri=rj， ri 在 rj 之前，而在排序后的序列中，ri 仍在 rj 之前，则称这种排序算法是稳定的；否则称为不稳定的。 排...
1.堆：堆是一种树，由它实现的优先级队列的插入和删除的时间复杂度都是O(logn)，用堆实现的优先级队列虽然和数组实现相比较删除慢了些，但插入的时间快的多了。当速度很重要且有很多插入操作时，可以选择堆来实现优先级队列。 一般用在动态数据的排列上 堆分大根堆和小根堆，在这里主要说大根堆。 堆的插入，由于使用数组来实现堆，所以插入的元素一般在数组末尾，也就是堆得最后一个叶子结点，插入后，要是堆维持大根堆的性质，就...
origin = [31, 72, 83, 42, 59, 13, 61, 25, 92] origin = [0] + origin # 后面用索引 方便对应规则 count_point = len(origin) - 1 def print_tree(array,unit_width=2): #打印出二叉树的样子，方便观察'''depth = 4 （深度） 每层满个数（2的（层数-1）次方） 打印出儿叉树的样子 每层前后补空格 空格规律前空格 7310 间隔空格07311 3 7 02 2 3 73 1 1 34 0 0 1:param array::param unit_width::return:''...
堆排序是一种不稳定的选择排序法，但在需要排的数的基数很大的时候效率相对较高 堆排序是一种以二叉树结构为思维框架的排序算法 想搞懂堆排序必须先明白什么是二叉树，二叉树应该怎么画，二叉树中每个点与数组每个数下标的对应关系 还有什么是 大/小顶堆，还有堆排序的排序思路 排序思路： 先对二叉树进行排序，使其满足 大/小 顶堆，然后将根节点的数与数组中最后一个数进行交换，并把交换后的最后一个数固定在那里，之后再对除那...
* 从0开始的最大堆 * 通过插入排序的思想进行了优化 * 实现了增删改查/*** 从0开始的最大堆* 通过插入排序的思想进行了优化* 实现了增删改查* @author 叶叶叶** @param <E>*/ public class MaxHeap<E extends Comparable<E>>{private Array<E> data;//data自带了sizepublic MaxHeap() {data = new Array<>();}public MaxHeap(int capacity){data = new Array<>(capacity);}public int size() {//当前元素的个数return data.getSi...
概念：利用树结构进行排序。分类：1、大顶堆： 每个小树的根节点都大于子节点 升序排序使用大顶堆2、小顶堆：每个小树的子节点都大于根节点 降序排序使用小顶堆1 public class HeapSort {2 3 public static void main(String[] args){4 int[] arr=new int[]{9,6,7,0,1,10,4,2};5 System.out.println(Arrays.toString(arr));6 heapSort(arr);7 System.out.println(Arrays.toStr...
堆排序（Heap Sort）堆是一棵具有以下性质的完全二叉树：大顶堆：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值 小顶堆：每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值堆排序的主要思想：将待排序列构造成一个大顶堆，此时堆顶元素就是整个序列的最大值，将堆顶元素与堆数组的末尾元素进行交换。然后将剩余的n-1个元素重新构造成一个堆，并得到整个序列的次大值。如此反复执行，得到一个有序的序列。复杂度分析时间复杂度：最好、最坏...