堆排序算法的具体分析和实现
定义
堆就是完全二叉树的数据结构，堆排序是利用二叉树的孩子与双亲节点的比较来实现的排序方法。
大顶堆：每个节点的值都大于或者等于它的左右子节点的值。
小顶堆：每个节点的值都小于或者等于它的左右子节点的值。
这里使用的是大顶堆。
基本思想
堆排序的基本思想是：
1、将带排序的序列构造成一个大顶堆，根据大顶堆的性质，当前堆的根节点（堆顶）就是序列中最大的元素；
2、将堆顶元素和最后一个元素交换，然后将剩下的节点重新构造成一个大顶堆；
3、重复步骤2，如此反复，从第一次构建大顶堆开始，每一次构建，我们都能获得一个序列的最大值，然后把它放到大顶堆的尾部。最后，就得到一个有序的序列了。
代码
/**
* 总结
* 堆排序就是通过一个完全二叉树, 把数据按照1开始的顺序编排
* 然后, 进行一个算法, 找出初始堆, 发现一个确定的最大值, 并抹除输出
* 接着在进行该算法, 找出第二个最大的数字
*
*/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#define MAX 200
typedef int KeyType;
typedef int InfoType;
typedef struct SS
{
KeyType key; //关键字项
InfoType data; //其他数据项
} RecType; //排序的元素的类型
//交换函数
void swap(RecType &a, RecType &b)
{
RecType c;
c = a;
a = b;
b = c;
}
RecType *Init(int* a, int n)
//就是将数组存入对应的关键字的结构体中
{
int i;
RecType * R;
R = (RecType *)malloc(sizeof(RecType)*MAX);
//注意这是一个偷懒的办法，浪费了空间，虽然提高了速度
//正常应该在创建的时候，即下面的for循环中一个个的开辟空间
for (i = 1; i <= n; i++)
{
R[i].key = a[i-1];
}
return R;
}
void sift(RecType R[], int low, int high)
//建立初始堆
//就是从low开始的位置，把low看成根节点的，并且把比low大的孩子节点
//和low替换，实现效果就是low节点和其子树都满足大根堆的条件。
{
int i = low, j = 2 * i;
RecType temp = R[i];
while (j <= high)
{
if (j < high && R[j].key < R[j + 1].key)//j指向左右子树中大的那个，为了下面的替换
j++;
if(temp.key < R[j].key) //如果根节点比子树小，就替换
{
R[i] = R[j];
i = j; //i指向j的左孩子，因为可能根节点实在太low特别小，
// 可能会比孙子还小，所以要找找有没有大的孙子
j = 2*i;
}
else
break; //如果根节点都比孩子大，那么它的位置保住了，退出
}
R[i] = temp; //这一句是为了照顾第二个if情况的，如果比孙子辈小的话
//那前面已经根节点替换成了孙子， 而孙子的位置需要它来顶替
//当然如果没有比较小的话，这一句话也没有影响，R[i]本来就是temp
}
void HeapSort(RecType R[], int n)
{
int i;
for(i = n/2; i >= 1; i--)
sift(R, i, n); //这个地方只要一半就好，因为子树作为2*(n/2) == n
//就是建立初始堆，此时并没有完成排序
//但是初始堆代表着树的根节点是最大值
for (i = n; i >= 2; i--){ //接下来就是去掉最大值，每次跑一遍
swap(R[1], R[i]); //最大值被最后一个值交换掉，并且不再进行运算
sift(R, 1, i - 1); //接着继续通过刚才的函数找最大值
}
}
int main ()
{
int a[10] = {6, 32, 12, 34, 25, 76, 34, 1, 9, 98};
RecType *R;
R = Init(a, 10);
HeapSort(R, 10);
int i;
for(i = 1; i <= 10; i++)
{
printf("%d ", R[i].key);
}
system("pause");
return 0;
}
复杂度分析
因为堆排序无关乎初始序列是否已经排序已经排序的状态，始终有两部分过程，构建初始的大顶堆的过程时间复杂度为O(n)，交换及重建大顶堆的过程中，需要交换n-1次，重建大顶堆的过程根据完全二叉树的性质，[log2(n-1),log2(n-2)...1]逐步递减，近似为nlogn。所以它最好和最坏的情况时间复杂度都是O(nlogn)，空间复杂度O(1)。
Luky
