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Go 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之堆排序示例詳解

 更新時間:2022年08月26日 15:56:00   作者:宇宙之一粟  
這篇文章主要為大家介紹了Go 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之堆排序示例詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪

堆排序

堆排序是一種樹形選擇排序算法。

簡單選擇排序算法每次選擇一個關(guān)鍵字最小的記錄需要 O(n) 的時間,而堆排序選擇一個關(guān)鍵字最小的記錄需要 O(nlogn)的時間。

堆可以看作一棵完全二叉樹的順序存儲結(jié)構(gòu)。

在這棵完全二叉樹中,如果每個節(jié)點(diǎn)的值都大于等于左邊孩子的值,稱為大根堆(最大堆、又叫大頂堆)。如果每個節(jié)點(diǎn)的值都小于等于左邊孩子的值,稱為小根堆(最小堆,小頂堆)。

可以,用數(shù)學(xué)符號表示如下:

堆排序過程

  • 構(gòu)建初始堆
  • 在輸出堆的頂層元素后,從上到下進(jìn)行調(diào)整,將頂層元素與其左右子樹的根節(jié)點(diǎn)進(jìn)行比較,并將最小的元素交換到堆的頂部;然后不斷調(diào)整直到葉子節(jié)點(diǎn)得到新的堆。

假如,{1, 7, 9, 2, 4, 6, 3, 5, 8} 建堆,然后進(jìn)行堆排序輸出。

動畫顯示

  • 初始化堆,建堆操作圖畫演示:

首先根據(jù)無序序列 {1, 7, 9, 2, 4, 6, 3, 5, 8} 按照完全二叉樹的順序構(gòu)建一棵完全二叉樹,如圖:

然后從最后一個分支節(jié)點(diǎn) n/2開始調(diào)整堆,這里 9 / 2 = 4:

然后從 n/2−1 開始調(diào)整,即序號 3 開始調(diào)整,接著從 n/2-2 執(zhí)行調(diào)整操作,如圖所示:

一直重復(fù)到序號為 1 的節(jié)點(diǎn):

最終通過此次調(diào)整堆,得到新的堆為 [9, 8, 6, 7, 4, 1, 3, 5, 2] ,得到新的堆后開始堆排序過程

開始堆排序

構(gòu)建完初始堆后,此時,我們可以進(jìn)入堆排序,從上面的方法中,

我們可以已知我們構(gòu)建的最大堆的堆頂是最大的記錄,可以可以將堆頂交換到最后一個元素的位置,然后執(zhí)行堆頂下沉操作,然后再執(zhí)行堆調(diào)整操作(新的堆頂也是最大值),直到剩余一個節(jié)點(diǎn),得到一個有序序列。

此時,我們又可以進(jìn)行堆調(diào)整操作,如下圖:

堆調(diào)整完畢,開始把新的堆頂 8 和最后一個記錄 2 進(jìn)行交換,然后將堆頂下沉,調(diào)整為堆,如下圖所示:

從此我們得到新的堆頂 7 ,然后把 7 跟最后一個元素 3 進(jìn)行交換,7 下沉,然后堆調(diào)整,慢慢得到堆頂 6 和 堆頂5,如圖所示:

然后是 3 下沉:

最后,堆頂 2 與最后一個記錄 1 進(jìn)行交換,只剩一個節(jié)點(diǎn),堆排序結(jié)束,如下圖所示:

我們得到的新的序列按序號讀取數(shù)據(jù),就是一個有序序列。

代碼實(shí)現(xiàn)

最后,我們用代碼來檢驗(yàn)一下我們的動畫過程是否正確,如下:

package main
import "fmt"
// 調(diào)整堆
func adjustHeap(array []int, currentIndex int, maxLength int) {
    var noLeafValue = array[currentIndex] // 當(dāng)前非葉子節(jié)點(diǎn)
    // j 指向左孩子
    // 當(dāng)前非葉子節(jié)點(diǎn)的左節(jié)點(diǎn)為:2 * currentIndex + 1
    for j := 2*currentIndex + 1; j <= maxLength; j = currentIndex*2 + 1 {
        if j < maxLength && array[j] < array[j+1] { // 如果有右孩子,且左孩子比右孩子小
            j++ // j 指向右孩子
        }
        if noLeafValue >= array[j] {
            break // 非葉子節(jié)點(diǎn)大于孩子節(jié)點(diǎn),跳過不交換
        }
        array[currentIndex] = array[j] // 移動到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)
        currentIndex = j               // j 指向交換后的新位置,繼續(xù)向下比較
    }
    array[currentIndex] = noLeafValue // 放在合適的位置
}
// 初始化堆
func createHeap(array []int, length int) {
    // 建堆
    for i := length / 2; i >= 0; i-- {
        adjustHeap(array, i, length-1)
    }
}
func heapSort(array []int, length int) {
    for i := length - 1; i > 0; i-- {
        array[0], array[i] = array[i], array[0]
        adjustHeap(array, 0, i-1)
    }
}
func main() {
    var unsorted = []int{1, 7, 9, 2, 4, 6, 3, 5, 8}
    var length = len(unsorted)
    fmt.Println("建堆之前:")
    for i := 0; i < length; i++ {
        fmt.Printf("%d,", unsorted[i])
    }
    fmt.Println()
    fmt.Println("建堆之后:")
    createHeap(unsorted, length)
    for i := 0; i < length; i++ {
        fmt.Printf("%d,", unsorted[i])
    }
    fmt.Printf("\n堆排序之后: \n")
    heapSort(unsorted, length)
    for i := 0; i < length; i++ {
        fmt.Printf("%d,", unsorted[i])
    }
}

運(yùn)行結(jié)果:

[Running] go run "e:\Coding Workspaces\LearningGoTheEasiestWay\Go 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)\堆排序\main.go"
建堆之前:
1,7,9,2,4,6,3,5,8,
建堆之后:
9,8,6,7,4,1,3,5,2,
堆排序之后: 
1,2,3,4,5,6,7,8,9,

可以看到,創(chuàng)建堆的結(jié)果 9,8,6,7,4,1,3,5,2 和排序結(jié)果 1,2,3,4,5,6,7,8,9 都是和我們圖中的堆一樣,所以說圖看懂了代碼也就變得有意思了。

總結(jié)

總結(jié)一下堆排序的復(fù)雜度:

時間復(fù)雜度:堆排序主要耗費(fèi)時間在初始堆和反復(fù)調(diào)整堆上,所以時間復(fù)雜度為 O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)

空間復(fù)雜度:交換記錄需要一個輔助空間,所以空間復(fù)雜度為 O(1)O(1)O(1)

穩(wěn)定性:堆排序多次交換關(guān)鍵字,可能會發(fā)生相等關(guān)鍵字排序前后位置不一樣的情況,所以不穩(wěn)定

推薦大家都自己畫圖體驗(yàn)一下堆排序的過程,這中間設(shè)計(jì)除了涉及到算法的精妙,也能體會到二叉樹的遍歷過程。

以上就是Go 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之堆排序示例詳解的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Go 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)堆排序的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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