JAVA算法起步之堆排序?qū)嵗?/h1>
更新時間:2014年02月10日 15:17:15 作者:
這篇文章主要介紹了JAVA算法起步之堆排序?qū)嵗?需要的朋友可以參考下
學(xué)習(xí)堆排序,首先需要明白堆的概念,堆是一個數(shù)組??梢越飘?dāng)做完全二叉樹的數(shù)組存儲方式。但是跟他還有其他的性質(zhì),就是類似于二叉排序樹。有最大堆跟最小堆之分,最大堆是指根節(jié)點的值都大于子節(jié)點的值,而最小堆的是根節(jié)點的值小于其子節(jié)點的值。堆排序一般用的是最大堆,而最小堆可以構(gòu)造優(yōu)先隊列。堆里面有一個方法是用來維護堆的性質(zhì),也就是我們下面代碼中的maxheap方法,這是維護最大堆性質(zhì)的方法,第一個參數(shù)就是堆也就是數(shù)組,第二個參數(shù)是調(diào)整堆的具體節(jié)點位置,可能這個節(jié)點的值不符合最大堆的性質(zhì),那么這個值得位置就作為參數(shù),而size其實是堆內(nèi)實際存儲的有效元素個數(shù)??赡軘?shù)組的長度就是堆內(nèi)實際存儲的元素個數(shù),但是不一定所有的數(shù)據(jù)我們都需要進行構(gòu)建最大堆。算法導(dǎo)論中說的得到左子結(jié)點是2xi但是我們數(shù)組是從0開始計數(shù)的,所以左子結(jié)點就成了2xi+1,buildheap就是構(gòu)建一個最大堆,我們?nèi)?分之長度的原因是,這些點的子節(jié)點都是葉子節(jié)點,所以我們通過從下向上進行排序來構(gòu)建一個最大堆。保證了我們堆內(nèi)所有節(jié)點都滿足最大堆性質(zhì)。最后堆排序就是把第一個節(jié)點取出來,將剩下的節(jié)點再進行堆排序,再取出根節(jié)點。這樣保證我們每次取出都是最大值。
復(fù)制代碼 代碼如下:
public class HeapSort {
private int getLeft(int i){
return 2*i+1;
}
private int getRight(int i){
return 2*i+2;
}
public void maxheap(int[] heap,int loc,int size){
int l=getLeft(loc);
int r=getRight(loc);
int largest=loc;
if(l<size&&heap[l]>heap[loc]){
largest=l;
}
if (r<size&&heap[r]>heap[largest]) {
largest=r;
}
if(largest!=loc){
int cache=heap[loc];
heap[loc]=heap[largest];
heap[largest]=cache;
maxheap(heap, largest, size);
}
}
public void buildheap(int[] heap){
for(int i=heap.length/2;i>=0;i--){
maxheap(heap, i, heap.length);
}
}
public void sort(int[] heap){
buildheap(heap);
for(int i=heap.length-1;i>1;i--){
int cache=heap[0];
heap[0]=heap[i];
heap[i]=cache;
maxheap(heap, 0,i );
}
int cache=heap[0];
heap[0]=heap[1];
heap[1]=cache;
}
public static void main(String[] args) {
int[] heap=new int[]{4,1,5,3,7,12,65,7};
HeapSort hs=new HeapSort();
hs.sort(heap);
for (int i = 0; i < heap.length; i++) {
System.out.println(heap[i]);
}
}
}
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private int getRight(int i){
return 2*i+2;
}
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int l=getLeft(loc);
int r=getRight(loc);
int largest=loc;
if(l<size&&heap[l]>heap[loc]){
largest=l;
}
if (r<size&&heap[r]>heap[largest]) {
largest=r;
}
if(largest!=loc){
int cache=heap[loc];
heap[loc]=heap[largest];
heap[largest]=cache;
maxheap(heap, largest, size);
}
}
public void buildheap(int[] heap){
for(int i=heap.length/2;i>=0;i--){
maxheap(heap, i, heap.length);
}
}
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