预备知识堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法，堆排序是一种选择排序，它的最坏，最好，平均时间复杂度均为O(nlogn)，它也是不稳定排序。首先简单了解下堆结构。 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
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2023-07-27 20:52:28
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python 实现堆排序堆排序： 堆排序（英语：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，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。（来源于百度百科） 就是利用完全二叉树的性质，将一个长数组划分为若干个小块，进行比较交换，进而达到排序的目的。基本思想还是化整体为局部，然后局部合并达到高效排序的目的。 核心概念： 大（
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2023-08-09 14:52:40
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本文我准备用Java实现堆排序。其实我以前在用二叉大顶堆实现优先队列的时候，就已经顺便实现了堆排序，今天把其中堆排序的代码提取出来，专门作为排序的一篇博文，并附上以前用二叉大顶堆实现的优先队列，以及顺便实现堆排序的博文地址：点我查看。具体的排序算法过程已经在注释里面了，大家可以复制代码到IDE里面，用DEBUG模式研究算法的过程：import java.util.ArrayList;
import
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2023-07-18 16:26:32
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以小顶堆为例 首先第一步是将堆建立起来，保证根节点是整棵树最小的，然后每个节点所代表的子树，这个节点的值也是这个子树中最小的 然后第二步，将节点一个一个的和根节点进行交换 为什么这么做？ 第一步中，我们已经确定根节点就是这些元素中最小的那个，然后将这个节点和最后一个节点进行交换，去调整前n - 1个
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2019-10-31 16:47:00
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堆排序算法用到的大顶堆/小顶堆 以使用大顶堆的堆排序算法为例，其实堆排序算法的原理就是不断将剩余的未完成排序的数据构造成一个大顶堆，然后每次将大顶堆的堆顶元素（也就是最大的元素）取出，如此循环即完成了堆排序。 大顶堆：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值，如下图所示，就是一个大顶堆： 堆排序算 ...
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2021-08-17 00:29:00
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摘要 作为选择排序的改进版，堆排序可以把每一趟元素的比较结果保存下来，以便我们在选择最小/大元素时对已经比较过的元素做出相应的调整。 堆排序是一种树形选择排序，在排序过程中可以把元素看成是一颗完全二叉树，每个节点都大（小）于它的两个子节点，当每个节点都大于等于它的两个子节点时，就称为大顶堆，也叫堆有序； 当每个节点都小于等于它的两个子节点时，就称为小顶堆。 ...
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2022-10-26 19:44:07
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一、不稳定排序算法有哪些1、堆排序2、希尔排序3、快速排序4、选择排序 二、常见排序算法稳定性分析1、堆排序稳定性分析我们知道堆的结构是节点i的孩子为 2*i 和 2*i+1 节点，大顶堆要求父节点大于等于其 2 个子节点，小顶堆要求父节点小于等于其 2 个子节点。在一个长为 n 的序列，堆排序的过程是从第 n/2 开始和其子节点共 3 个值选择最大（大顶堆）或者最小（小顶堆），这 3
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2023-08-03 15:15:34
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最近在预习算法，这里把堆排序也预习一下，哈哈。分享给大家。最核心的是构建大顶堆的过程。按照堆的特
原创
2022-08-12 07:16:23
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第一个元素一定是最小的,如果每次只想拿到列表的最小值，不想整个列表排序，可以通过不断返回最小值的方法实现
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2018-11-23 16:29:00
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import copy def heap_sort(hlist): def heap_adjust(parent): child = 2 * parent + 1 # left child while child heap[child]: child += 1 # right child ...
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2018-09-21 23:47:00
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作者：Olivera Popović翻译：老齐介绍堆排序是高效排序算法的另一个例子，它的主要优点是，无论输入数据如何，它的最坏情况运行时间都是O(n*logn)。顾名思义，堆排序在很大程度上依赖于堆数据结构——优先级队列的常见实现。毫无疑问，堆排序是一种简单的排序算法，而且与其他简单实现相比，堆排序是更有效，也很常见。堆排序堆排序的工作原理是从堆逐个“移除”元素并将它们添加到已排序的数
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2023-10-29 07:42:10
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堆排序介绍： 堆排序也是一种选择排序。个人觉得是简单选择排序的优化，借助于二叉树这种数据结构，每趟从待排序的记录中选出关键字最小的记录，顺序放在已排序的记录序列末尾，直到全部排序结束为止。跟简单选择排序不同的是堆排序的待排序列是利用二叉树这种数据结构存储的。相比之下是更优化的。思想：首先，要介绍一下堆。堆是一课顺序存储的完全二叉树。有大根堆和小根堆。若每个结点的的key不
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2023-09-21 11:18:56
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堆排序是一种基于二叉堆数据结构的排序算法，它的基本思想是将待排序的数据转换成一个二叉堆，然后不断地将堆顶元素（即最大或最小元素）取出来，放到已排序部分的末尾，再重新调整剩余未排序部分的堆，直到全部排序完成。堆排序的主要步骤包括：构建二叉堆：将待排序数组看作一个完全二叉树，从最后一个非叶子节点开始，从下往上依次进行“下沉”操作，使得每个节点都满足堆的性质（即父节点的值大于或小于它的子节点的值）。取出
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2023-06-30 11:18:05
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堆排序的特点是利用了数据结构中的堆。 从降序排列的堆中取出数据时会从最大的数据开始取，所以将取出的数据反序输出，排序就完成了。 解说 堆排序一开始需要将 n 个数据存进堆里，所需时间为 O(nlogn)。排序过程中，堆从空堆的状态开始，逐渐被数据填满。由于堆的高度小于 lo
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2023-06-30 22:32:33
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1、堆排序概述堆排序(Heapsort)是指利用堆积树（堆）这种数据结构所设计的一种排序算法，它是选择排序的一种。可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素。堆分为大根堆和小根堆，是完全二叉树。大根堆的要求是每个节点的值都不大于其父节点的值，即A[PARENT[i]] >= A[i]。在数组的非降序排序中，需要使用的就是大根堆，因为根据大根堆的要求可知，最大的值一定在堆顶。2、堆排序思想（大根
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2023-05-27 11:14:59
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堆排序是一种高级排序算法，时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度仅为O(1)，对于海量数据使用堆排序是相当高效的。相比其他排序算法，堆排序确实比较难，不仅体现在思想上，更体现在代码逻辑上。在《数据结构与算法分析（Java语言描述）》所给的堆排序伪代码中，有一个很巧妙的地方，值得我们反复推敲。当然在看代码前，大家先自行搞懂堆排序思想。堆排序第一个步骤是构造二叉堆（按二叉树理解也没问题）。二叉堆是由
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2023-11-27 02:03:55
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1、堆排序基本介绍堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法，堆排序是一种选择排序，它的最坏，最好，平均时间复杂度均为O(nlogn)，它也是不稳定排序。 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, 注意 : 没有要求结点的左孩子的值和右孩子的值的大小关系。 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1.1、大顶堆举例说明 我们对堆中的结
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2024-07-17 10:57:01
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什么是堆排序？ 是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点 在看本文之前请先了解以下概念 完全二叉树：除了最后一层之外的其他每一层都被完全填充，每一层从左到右的填充数据，不能空缺（只是类似这个结 ...
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2021-08-19 08:57:00
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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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2021-09-24 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
原创
2023-05-25 16:29:21
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