堆排序

http://student.zjzk.cn/course_ware/data_structure/web/paixu/paixu8.4.2.2.htm

堆：(二叉)堆数据结构是一种数组对象。它可以被视为一棵完全二叉树，树中每个结点与数组中存放该结点值的那个元素对应。

二叉堆有两种：最大堆和最小堆(小根堆)。

最大堆：所有节点的子节点比其自身小的堆。
最小堆：所有节点的子节点比其自身大的堆。

堆排序：堆排序利用了大根堆(或小根堆)堆顶记录的关键字最大(或最小)这一特征，使得在当前无序区中选取最大(或最小)关键字的记录变得简单

在堆排序算法中，使用的是最大堆，最小堆通常在构造优先级队列时使用。

/*
* Author: Tanky Woo
* Blog:   www.WuTianQi.com
* Data:   2010.12.20
* Note:   堆排序(Heap Sort)
*/
#include <iostream>
using namespace std;
 
// 输出当前堆的排序状况
void PrintArray(int data[], int size)
{
    for (int i=1; i<=size; ++i)
        cout <<data[i]<<"  ";
    cout<<endl;
}
 
// 堆化，保持堆的性质
// MaxHeapify让a[i]在最大堆中"下降"，
// 使以i为根的子树成为最大堆
void MaxHeapify(int *a, int i, int size)
{
	int lt = 2*i, rt = 2*i+1;
	int largest;
	if(lt <= size && a[lt] > a[i])
		largest = lt;
	else
		largest = i;
	if(rt <= size && a[rt] > a[largest])
		largest = rt;
	if(largest != i)
	{
		int temp = a[i];
		a[i] = a[largest];
		a[largest] = temp;
		MaxHeapify(a, largest, size);
	}
}
 
// 建堆
// 自底而上地调用MaxHeapify来将一个数组a[1..size]变成一个最大堆
//
void BuildMaxHeap(int *a, int size)
{
	for(int i=size/2; i>=1; --i)
		MaxHeapify(a, i, size);
}
 
// 堆排序
// 初始调用BuildMaxHeap将a[1..size]变成最大堆
// 因为数组最大元素在a[1]，则可以通过将a[1]与a[size]互换达到正确位置
// 现在新的根元素破坏了最大堆的性质，所以调用MaxHeapify调整，
// 使a[1..size-1]成为最大堆，a[1]又是a[1..size-1]中的最大元素，
// 将a[1]与a[size-1]互换达到正确位置。
// 反复调用Heapify，使整个数组成从小到大排序。
// 注意： 交换只是破坏了以a[1]为根的二叉树最大堆性质，它的左右子二叉树还是具备最大堆性质。
//        这也是为何在BuildMaxHeap时需要遍历size/2到1的结点才能构成最大堆，而这里只需要堆化a[1]即可。
void HeapSort(int *a, int size)
{
	BuildMaxHeap(a, size);
	PrintArray(a, size);
 
	int len = size;
	for(int i=size; i>=2; --i)
	{
		int temp = a[1];
		a[1] = a[i];
		a[i] = temp;
		len--;
		MaxHeapify(a, 1, len);
		cout << "中间过程:";
		PrintArray(a, size);
	}
 
}
 
int main()
{
	int size;
	int arr[100];
	cout << "Input the num of elements:\n";
	cin >> size;
	cout << "Input the elements:\n";
	for(int i=1; i<=size; ++i)
		cin >> arr[i];
	cout << endl;
    HeapSort(arr, size);
	cout << "最后结果:";
    PrintArray(arr, size);
}

算法分析
    　堆排序的时间，主要由建立初始堆和反复重建堆这两部分的时间开销构成，它们均是通过调用Heapify实现的。
  　堆排序的最坏时间复杂度为O(nlgn)。堆排序的平均性能较接近于最坏性能。
    　由于建初始堆所需的比较次数较多，所以堆排序不适宜于记录数较少的文件。
    　堆排序是就地排序，辅助空间为O(1)，
    　它是不稳定的排序方法。

posted on 2011-09-13 19:35 漩涡鸣人阅读(345) 评论(0) 编辑收藏举报

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