本文主要介绍堆排序算法（HeapSort），堆排序像合并排序而不像插入排序，堆排序的运行时间为O(nlgn)；像插入排序而不像合并排序，它是一种原地(in place)排序算法。在任何时候，数组中只有常数个元素存储在输入数组以外，这样，堆排序就把插入排序和合并排序的优点结合起来。  
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2024-01-21 14:03:02
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伪代码整体思路先对整体数组堆化-----------把第一个元素和最后一个元素交换位置---------递归，对新的堆再堆化，且缩小了范围。 把数组A堆化MinHeap(A,i){ n = A.length; for( n/2-1 down to 0 ){ minHeapFixDown(A, i, n); }} 从n/2-1开始，对每一个根结点堆化(将子元素小的向上...
原创
2023-01-09 17:03:44
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def buildMaxHeap(arr): import math for i in range(math.floor(len(arr)/2),-1,-1): heapify(arr,i) def heapify(arr, i): left = 2*i+1 right = 2*i+2 larges ...
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2021-09-24 11:38:00
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输入格式:输入第一行给出正整数N（≤105），随后一行给出N个（长整型范围内的）整数，其间以空
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2023-05-25 16:29:21
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堆堆的介绍上面来自orz感谢 我对堆排序的理解：堆的介绍首先 ，堆的前提：完全二叉树，添加时就是 从最下
原创
2022-07-15 11:02:26
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堆排序采用的数据结构是完全二叉树，所以在介绍堆排序之前，我们先看看完全二叉树的定义及性质。。 完全二叉树是由满二叉树而引出来的
原创
2022-08-01 11:15:35
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void Swap( ElementType *a, ElementType *b ){ ElementType t = *a; *a = *b; *b = t;}void PercDown( ElementType A[], int p, int N ){ /* 改编代码4.24的PercDown( MaxHeap H, int p ) */ /* 将N个元素的数组中以A[p]为
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2022-10-21 16:09:56
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/* * 堆排序 * 思路如下: * 1.就是将原本乱的数据调整成大顶堆,调整的方法就是从非叶结
原创
2022-10-28 09:59:27
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堆排序1.堆 堆实际上是一棵完全二叉树，其任何一非叶节点满足性质： Key[i]<=key[2i+1]&&Key[i]<=key[2i+2]或者Key[i]>=Key[2i+1]&&key>=key[2i+2] 即任何一非叶节点的关键字不大于或者不小于其左右孩子节点的关键字。 堆分为大
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2014-07-30 11:04:26
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堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。思路：首先将所需数组调整为小堆，则arr[0]是最小元素，将其与最后一个元素交换，将0~size-2看作新堆，向下调整，得到次小数，和arr[size-2]交换....依次执行，即可得到排序之后的顺序。时间复杂度为O（N*lgN)
原创
2016-03-20 12:49:18
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基本原理堆排序的基本原理也是选择排序，只是不在使用遍历的方式查找无序区间的最大的数，而是通过堆来选择无序区间的最大的数。大致过程：1.建堆（这里是以建大顶堆为例）先把数组中的数转换成二叉树的形式，在这个基础上建堆。这里用到的大顶堆的性质：所有父节点的值要大于其子节点的值。按照这个性质，将无序的二叉树调整成堆。父节点和子节点计算：如图是一个简易的二叉树，蓝色的数字为节点的序号。计算父节点的序号要根据
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2020-06-30 19:03:29
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文章目录堆排序前言例子最大堆调整如何排序代码堆排序前言如果对堆这个数据结构不了解，可以参照我的另一篇博客优先队列例子我们要对3，5，7，1，2，9进行顺序排序。利用堆排序怎么处理，如下图所示最大堆调整可以看出来这个序列并不符合最大堆的性质，我们需要对这个堆进行调整，从最后一个非叶子节点7开始调整第一步调整7，7<9,所以交换即可得下图第二步对5进行调整，发现5>2...
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2021-07-12 11:27:55
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今天，我们一起用C++实现堆排序，目的是熟练C++的语法，具体代码如下。
原创
2021-07-22 10:32:02
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用数组实现一个小根堆。并完毕排序的操作。（详细请看凝视） 堆的基本操作实际上就几种： 1.向下调整操作AdjustDown() 2.向上调整操作AdjustUp() (向堆中插入元素时用到) 3.建堆操作BuildHeap()，当中要不断调用AdjustDown()来维护堆的性质 4.弹出堆顶元素G
原创
2021-08-07 09:43:52
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var heapSort = function(arr) { buildMaxHeap(arr); for (var i = arr.length - 1; i > 0; i--) { swap(arr, 0, i); maxHeapify(arr, 0, i); } }; var buildMax ...
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2021-08-27 10:16:00
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def buildMaxHeap(arr): import math for i in range(math.floor(len(arr)/2),-1,-1): heapify(arr,i) def heapify(arr, i): left = 2*i+1 right = 2*i+2 larges ...
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2021-09-08 16:52:00
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分为小顶堆和大顶堆，小顶堆的性质是任何一个节点的两个字节点都比这个节点大，大顶堆相反 在建立大顶堆的时候，我的理解是先建立一颗假的小顶堆，建立完之后，每次根节点和堆顶进行交换（因为堆顶能保证堆顶为当前所有数的最小），然后将堆的大小减去1，这样在对规格为n-1的堆进行调整，直到堆的大小为1 然后调整完
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2019-09-30 11:49:00
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[9, 7, 1, 5][1, 5, 9, 7]1579
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2017-12-21 21:21:00
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#include<iostream> #include<vector> using namespace std; // 递归方式构建大根堆(len是arr的长度，index是第一个非叶子节点的下标) void adjust(vector<int> &arr, int len, int index) ...
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2021-09-16 13:24:00
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堆排序概述堆排序定义n个关键字序列k(1), k(2), ..., k(n)称为堆，当且仅当该序列满足如下性质（简称为堆性质）k(i) <= k(2i) && k(i) <= k(2i+1)k(i) >= k(2i) && k(i) >= k(2i+1)若将此序列所存储的向量R[1..n]看做是一颗完全二叉树的存储结构，则堆实质上是满足如下性质的完全二叉树：树中任一非叶结点的关键字均不大于（或不小于）其左右孩子（若存在）结点的关键字。大根堆和小根堆根结点（亦称堆顶）的关键字是堆里所有结点关键字中最小者的堆称为小根堆根节点（亦称堆顶）的关键
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2013-02-25 23:28:00
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