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Heap 排序法-改良的选择排序

说明

选择排序法的概念简单,每次从未排序部份选一最小值,插入已排序部份的后端,其时间主要花费于在整个未排序部份寻找最小值,如果能让搜寻最小值的方式加 快,选择排序法的速率也就可以加快,Heap排序法让搜寻的路径由树根至最后一个树叶,而不是整个未排序部份,因而称之为改良的选择排序法。

解法

Heap排序法使用Heap Tree(堆积树),树是一种资料结构,而堆积树是一个二元树,也就是每一个父节点最多只有两个子节点(关于树的详细定义还请见资料结构书籍),堆积树的 父节点若小于子节点,则称之为最小堆积(Min Heap),父节点若大于子节点,则称之为最大堆积(Max Heap),而同一层的子节点则无需理会其大小关係,例如下面就是一个堆积树:

可以使用一维阵列来储存堆积树的所有元素与其顺序,为了计算方便,使用的起始索引是1而不是0,索引1是树根位置,如果左子节点储存在阵列中的索引为s,则其父节点的索引为s/2,而右子节点为s+1,就如上图所示,将上图的堆积树转换为一维阵列之后如下所示:

首先必须知道如何建立堆积树,加至堆积树的元素会先放置在最后一个树叶节点位置,然后检查父节点是否小于子节点(最小堆积),将小的元素不断与父节点交换,直到满足堆积树的条件为止,例如在上图的堆积加入一个元素12,则堆积树的调整方式如下所示:

建立好堆积树之后,树根一定是所有元素的最小值,您的目的就是:

  1. 将最小值取出
  2. 然后调整树为堆积树

不断重複以上的步骤,就可以达到排序的效果,最小值的取出方式是将树根与最后一个树叶节点交换,然后切下树叶节点,重新调整树为堆积树,如下所示:

调整完毕后,树根节点又是最小值了,于是我们可以重覆这个步骤,再取出最小值,并调整树为堆积树,如下所示:

如此重覆步骤之后,由于使用一维阵列来储存堆积树,每一次将树叶与树根交换的动作就是将最小值放至后端的阵列,所以最后阵列就是变为已排序的状态。

其实堆积在调整的过程中,就是一个选择的行为,每次将最小值选至树根,而选择的路径并不是所有的元素,而是由树根至树叶的路径,因而可以加快选择的过程, 所以Heap排序法才会被称之为改良的选择排序法。

参考代码

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#include <stdio.h> 
#include <stdlib.h> 
#include <time.h> 
#define MAX 10 
#define SWAP(x,y) {int t; t = x; x = y; y = t;} 

void createheap(int[]); 
void heapsort(int[]); 

int main(void) { 
    int number[MAX+1] = {-1}; 
    int i, num;  

    srand(time(NULL)); 

    printf("排序前:"); 
    for(i = 1; i <= MAX; i++) { 
        number[i] = rand() % 100; 
        printf("%d ", number[i]); 
    } 

    printf("\n建立堆积树:"); 
    createheap(number); 
    for(i = 1; i <= MAX; i++) 
        printf("%d ", number[i]); 
    printf("\n"); 

    heapsort(number); 

    printf("\n"); 

    return 0; 
} 

void createheap(int number[]) { 
    int i, s, p; 
    int heap[MAX+1] = {-1}; 

    for(i = 1; i <= MAX; i++) { 
        heap[i] = number[i]; 
        s = i; 
        p = i / 2; 
        while(s >= 2 && heap[p] > heap[s]) { 
            SWAP(heap[p], heap[s]); 
            s = p; 
            p = s / 2; 
        } 
    } 

    for(i = 1; i <= MAX; i++) 
        number[i] = heap[i]; 
    
} 

void heapsort(int number[]) { 
    int i, m, p, s; 

    m = MAX; 
    while(m > 1) { 
        SWAP(number[1], number[m]); 
        m--; 

        p = 1; 
        s = 2 * p; 

        while(s <= m) { 
            if(s < m && number[s+1] < number[s]) 
                s++; 
            if(number[p] <= number[s]) 
                break; 
            SWAP(number[p], number[s]); 
            p = s; 
            s = 2 * p; 
        } 

        printf("\n排序中:"); 
        for(i = MAX; i > 0; i--) 
            printf("%d ", number[i]); 
    } 
}

Java

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public class HeapSort {
    public static void sort(int[] number) {
        int[] tmp = new int[number.length + 1];
        
        // 配合说明,使用一个有徧移的暂存阵列
        for(int i = 1; i < tmp.length; i++) {
            tmp[i] = number[i-1];   
        }
        
        createHeap(tmp);
        
        int m = number.length; 
        while(m > 1) { 
            swap(tmp, 1, m); 
            m--; 

            int p = 1; 
            int s = 2 * p; 

            while(s <= m) { 
                if(s < m && tmp[s+1] < tmp[s]) 
                    s++; 
                if(tmp[p] <= tmp[s]) 
                    break; 
                swap(tmp, p, s); 
                p = s; 
                s = 2 * p; 
            } 
        } 
        
        // 这边将排序好的暂存阵列设定回原阵列
        for(int i = 0; i < number.length; i++) {
            number[i] = tmp[i+1];   
        }
    }
    
    private static void createHeap(int[] tmp) { 
        int[] heap = new int[tmp.length];
        
        for(int i = 0; i < heap.length; i++)
            heap[i] = -1;

        for(int i = 1; i < heap.length; i++) { 
            heap[i] = tmp[i]; 
            int s = i; 
            int p = i / 2; 
            while(s >= 2 && heap[p] > heap[s]) { 
                swap(heap, p, s); 
                s = p; 
                p = s / 2; 
            } 
        } 

        for(int i = 1; i < tmp.length; i++) 
            tmp[i] = heap[i]; 
        
    } 
    
    private static void swap(int[] number, int i, int j) {
        int t; 
        t = number[i]; 
        number[i] = number[j]; 
        number[j] = t;
    }
}