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堆排序-heapsort

通过一个小程序,说明什么是堆?"堆"这个词最初是在堆排序中提出的,但后来就逐渐指"废料收集存储区",当然这里不是指"废料收集存储区"。堆数据结构是一种数组对象,由于一棵完全二叉树可以用一组地址连续的存储单元依次自上而下、自左至右存储,故堆可以被视为一棵完全二叉树,如下图:

 

 

 

 

 

 

圆圈中的数字表示树中每个节点的值,节点上方的数字表示对应的数组下标。

一个堆的数组A,用length[A]表述数组中的元素个数,heap-size[A]表示本身存放在A中的堆的元素个数,很明显heap-size[A]<=length[A]。
树的根为A[1],给定某个节点的下标i,很容易计算出其父节点PARENT(i)、左孩子LEFT(i)、右孩子RIGHT(i)的下标:
PARENT(i) --- i/2  LEFT(i) --- 2i  RIGHT(i) --- 2i+1

二叉堆有两种:最大堆和最小堆。最大堆满足以下条件:除了根节点以外的每个节点i,有A[PARENT(i)]>=A[i]。即某个节点的值至多和父节点的值一样大,也就是说,在以节点i为根节点的子树中,其子节点的值都不大于该节点的值,由此可得出结论,最大堆根节点的值即是数组A的最大值。最小堆的概念正相反。

堆排序算法使用的是最大堆。下面介绍几个堆排序使用的基本过程:

max_heapify过程,运行时间为O(lg n),它是保持最大堆性质的关键 
build_max_heap过程,线性时间运行,在无序的数组基础上构造最大堆
heapsort过程,运行时间为O(lg n),对一个数组原地进行排序
保持堆的性质 max_heapify算法如下:
  max_heapify(A,i)
    l ← LEFT(i)
    r ← RIGHT(i)
    if l ≤ heap-size[A] and A[l] > A[i]
      then largest ← l
      else largest ← i
    if r ≤ heap-size[A] and A[r] > A[largest]
      then largest ← r
    if i ≠ largest
      then exchange A[i] <-> A[largest]
        max_heapify(A,largest)

如上述算法描述,首先在数组元素A[i],其左孩子为A[LEFT(i)],右孩子为A[RIGHT(i)]中找到最大的那个,将其下标值存储到变量largest中。如果A[i]已经是最大值,则算法结束,否则A[i]与A[largest]交换,从而使节点i及其子节点满足最大堆的性质。此时,以largest节点为根的子树可能违反最大堆的性质,所以需要对该子树递归调用max_heapify。下图展示了这个过程:

该图展示的是max_heapify(A,2)的过程,读者可参考算法自行理解该过程。

建堆 build_max_heap算法如下:
  build_max_heap(A)
    heap-size[A] ← length[A]
    for i ← length[A]/2 downto 1
      do max_heapify(A,i)

当用数组表示存储了n个元素的堆时,可以证明叶子的下标是n/2+1,n/2+2,...,n。
假设第i个节点是堆中最后一个拥有叶子的节点,则它的节点必定是其左孩子(根据完全二叉树的定义可得) ,则LEFT(i)=2i=n,即其左孩子在数组里的存储位置为n,可得i=n/2,所以从第i+1开始的节点没有子节点,即n/2+1,n/2+2,...,n存储的节点是叶子。
所以build_max_heap算法从第length[A]/2个节点往前开始调用max_heapify来建立最大堆,无需在叶子节点上调用max_heapify。下图是此过程的展示:

 

堆排序 heapsort算法如下:
  heapsort(A)
    build_max_heap(A)
    for i ← length[A] downto 2
      do exchange A[1] <-> A[i]
        heap-size[A] ← heap-size[A] - 1
        max_heapify(A,1)

首先,将输入数组A构造成最大堆,因为数组中最大元素在根A[1],则交换A[1]和A[n]来达到最终正确的位置,此时数组元素最大值为A[n]。现在将A[n]从数组中去掉,可以很容易将A[1..n-1]构造成最大堆。原来的根的子女仍是最大堆,但新的根元素可能违反了最大堆性质,这是调用max_heapify(A,1)就可以保持最大堆性质,在A[1..n-1]中构造最大堆。不断重复这个过程,直到堆的大小降到2。

下面给出具体C语言实现代码:

 1 void swap(int *a,int *b)

2 {

3     int temp = *a;

 4     *a = *b;

 5     *b = temp;

6 }

8  void max_heapify(int *arr,int i,int size)

 9 {

10     int lt = 2*i+1;    //左孩子

11     int rt = 2*i+2;    //右孩子

12     int large;

13

14     if(lt<=size-1&&arr[lt]>arr[i])

15         large = lt;

16     else

17         large = i;

18     if(rt<=size-1&&arr[rt]>arr[large])

19         large = rt;

20

21     if(large!=i)

22     {

23         swap(&arr[i],&arr[large]);

24         max_heapify(arr,large,size);

25     }

26 }

27

28 void build_max_heap(int *arr,int size)

29 {

30     int i;

31     for(i=size/2;i>=0;i--)

32     {

33         max_heapify(arr,i,size);

34     }

35 }

36

 37 void heapsort(int *arr,int size)

38 {

39     int i,len;

40     len = size;

41     build_max_heap(arr,size);

42

43     for(i=size;i>=1;i--)

44     {

45         swap(&arr[0],&arr[i-1]);

46         len--;

47         max_heapify(arr,0,len);

48     }

49 }

50

51 int main(void)

52 {

53     int arr[]={4,1,3,2,16,9,10,14,8,7};

54     int len = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]);

55     heapsort(arr,len);

56     int i = 0;

57     for(;i<len;i++)

58     {

59         printf("%d ",arr[i]);

60     }

61     return 0;

62 }

end


 

补充:软件开发 , C语言 ,
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