1.堆排序:所谓的堆排序就是一个类似完全二叉树,其左孩子为 2*i+1,右孩子为2*i+2,父节点为(i-1)/2,如果不懂这个公式的话可以推演一下很快就能推出来,注意这里是取整的。

堆分为最大堆和最小堆,最大堆的任意子树根节点不小于任意子结点,最小堆的根节点不大于任意子结点。所谓堆排序就是利用堆这种数据结构来对数组排序,我们使用的是最大堆。处理的思想和冒泡排序,选择排序非常的类似,一层层封顶,只是最大元素的选取使用了最大堆。最大堆的最大元素一定在第0位置,构建好堆之后,交换0位置元素与顶即可。堆排序为原位排序(空间小), 且最坏运行时间是O(nlgn),是渐进最优的比较排序算法。

堆排序的大概步骤如下:

  1. 构建最大堆。
  2. 选择顶,并与第0位置元素交换
  3. 由于步骤2的的交换可能破环了最大堆的性质,第0不再是最大元素,需要调用maxHeap调整堆(沉降法),如果需要重复步骤2

堆排序中最重要的算法就是maxHeap,该函数假设一个元素的两个子节点都满足最大堆的性质(左右子树都是最大堆),只有跟元素可能违反最大堆性质,那么把该元素以及左右子节点的最大元素找出来,如果该元素已经最大,那么整棵树都是最大堆,程序退出,否则交换跟元素与最大元素的位置,继续调用maxHeap原最大元素所在的子树。该算法是分治法的典型应用。具体代码如下:

public static void swap(int[] array,int x,int y) {
	   int temp = array[x];
	    array[x] = array[y];
	    array[y] = temp;
	
   }
public static void minHead(int[] a,int length,int index) {
	   int left = 2*index +1;
	   int right =2*index +2;
	   int minindex =index;
	   if (left<length && a[left]<a[minindex]) {
		minindex =left;
	}if (right<length &&a[right]<a[minindex]) {
		minindex =right;
	}if (index != minindex) {
		swap(a, index,minindex );
		minHead(a, length, minindex); 
	}
	
   }

 

public static void createHead(int[]a) {	    
	   int parent = (a.length)/2;//父节点
	   for(int i =parent ;i>=0;i--) {
		   minHead(a, a.length, i);//建立最小堆
	   }
   }
public static void HeadSort(int[] a) {
	  
	   if (a ==null|| a.length<=1) {//判断数组
		return;
	  }	   
	   createHead(a);//建堆
	   for (int i = a.length-1; i >= 1; i--) {//循环遍历每个数,从最底层遍历并交换数据,之后看最小堆是否成立
		swap(a, 0, i);
		minHead(a, i, 0);
	}
   }

 测试:

int[] a = new int[] {50,100,6,3,2,1,5,-5,6,8};
	//quickSort(a,0,a.length-1);
	HeadSort(a);
	for (int i = 0; i < a.length; i++) {
		System.out.print(a[i] +"   ");
	}

如果是最大堆的话只需要改一下minHead函数的判断条件。