数据结构排序法之堆排序he归并排序
来源:互联网 发布:ubuntu怎么上传lrzsz包 编辑:程序博客网 时间:2024/04/30 20:23
堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。
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(nlogn)。堆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。
// 两两互换void swap (int* a, int i, int j){ int tmp; tmp = a[i]; a[i] = a[j]; a[j] = tmp;}// a代表一个数组// i代表要调整的结点的下标// len代表数组的长度// 调整堆void heapify (int* a, int i, int len){ int left = 2 * i + 1; // 左孩子结点下标 int right = 2 * i + 2; // 右孩子结点下标 int max = i; // 三个结点种最大元素下标 if (left < len && a[left] > a[max]) { max = left; } if (right < len && a[right] > a[max]) { max = right; } // 当前父亲结点不是所有结点种最大的元素,需要做调整 if (max != i) { swap (a, i, max); heapify (a, max, len); // 调整被交换的结点 }}// 堆排序void CreateHeap (int* a, int len){ // 建堆 int i; for (i = len/2-1; i >= 0; i--) { heapify(a, i, len); } // 排序 for (i = len-1; i > 0; i--) { swap (a, 0, i); // 拿堆顶元素与堆尾元素进行交换 heapify (a, 0, --len); // 堆大小,调整堆顶元素 }}
堆排序(HeapSort)是一树形选择排序。堆排序的特点是:在排序过程中,将R[l..n]看成是一棵完全二叉树的顺序存储结构,利用完全二叉树中双亲结点和孩子结点之间的内在关系(参见二叉树的顺序存储结构),在当前无序区中选择关键字最大(或最小)的记录。
归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为二路归并。
归并过程为: 比较a[i]和a[j]的大小,若a[i]≤a[j],则将第一个有序表中的元素a[i]复制到r[k]中,并令i和k分别加上1;否则将第二个有序表中的元素a[j]复制到r[k]中,并令j和k分别加上1,如此循环下去,直到其中一个有序表取完,然后再将另一个有序表中剩余的元素复制到r中从下标k到下标t的单元。归并排序的算法我们通常用递归实现,先把待排序区间[s,t]以中点二分,接着把左边子区间排序,再把右边子区间排序,最后把左区间和右区间用一次归并操作合并成有序的区间[s,t]。
// a 是数组 tmp 是缓冲区void merge(int *a, int left, int mid, int right, int *tmp){ int i = left; int j = mid + 1; int k = 0; while (i <= mid && j <= right) { if (a[i] > a[j]) { tmp[k++] = a[j++]; } else { tmp[k++] = a[i++]; } } while (i <= mid) { tmp[k++] = a[i++]; } while (j <= right) { tmp[k++] = a[j++]; } k = 0; for (i = left; i <= right; i++) { a[i] = tmp[k++]; }}void mergeSort(int *a, int left, int right, int *tmp){ if (left >= right) return; int mid = (left + right)/2; mergeSort (a, left, mid, tmp); // 对左边部分进行归并排序 mergeSort (a, mid+1, right, tmp); // 对右边部分进行归并排序 merge (a, left, mid, right, tmp); // 将将部分数据进行归并}
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