数据结构复习之–“堆排序”-JAVA实现
来源:互联网 发布:心理量表软件 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 08:46
堆排序的时间复杂为O(nlogn),且相对于快速排序来说,其最坏情况下时间复杂也为O(nlogn),且其仅仅需要一个记录大小供交换用的辅助存储空间。
堆排序对于记录较少的文件并不值得提倡,但n比较大的文件是效果很好的。
复习用的练习代码,仅供参考,写的不好,勿喷!
import java.util.Scanner;public class HeapSortTest { private int [] dataArray;//成员变量存储待排序数据 /** * function:使一个除根节点不满足堆定义,其它节点都满足堆定义且使用顺序存储结构存储的树 为一个大顶堆 * * @param start 调整的起点 * @param end 调整的终点 */ private void HeapAdjust(int start, int end) { /*第一种方式:根节点与子树中节点大的进行比较,若子节点比根节点大, 那么子节点向上移动覆盖父节点,此时根节点以及保存了,不用担心覆盖 不断向子树查找,直到找到一个子节点比根节点小,此时将根节点赋值给 该子节点的父节点,因为前面的步骤该子节点的父节点作已为上一轮的子 节点向上移动了,而最开始的根节点已经保存了,故不会造成数据的覆盖丢失 整个过程相当于从根节点开始,沿着一条最大值的路线向上移动,然后将根节 点插入到在堆中其应该在的位置,这种做法使得根节点不需要频繁的移动,一次到位*/ this.dataArray[0] = this.dataArray[start]; int i = 2 * start; //寻找根节点,在堆中应该在的位置,在寻找的过程中,大的子节点不断向上移动到其父节点的位置 //注意:在寻找的过程中,最后一个节点也应该包含在内,故i<=end for (; i <=end; i *= 2) { //注意此时的 i<end不能少,因为在判断start的左右子树时,得先确保start有右子树 if (i<end && this.dataArray[i] < this.dataArray[i + 1]) i++; if (this.dataArray[0]>this.dataArray[i]) break; //当根节点小于当前节点时,子节点中大的节点,覆盖父节点 this.dataArray[start]=this.dataArray[i]; start=i; } this.dataArray[start]=this.dataArray[0];//一步到位,将根节点移动到其在堆中应在的位置 /* //第二种方式:子节点中较大的节点与父节点进行比较,若子节点比父节点大, //该方式可能需要频繁的交换,使得时间增加。整个过程相当于根节点沿着最大 //值路径慢慢的移动到其在堆中应该所处的位置 //此处i小于等于end的因为最后一个也需要进行判断 for (int i = 2*start ; i <=end ; i*=2) { //注意此处前面的i<end,因为要确保start有右孩子才进行左右孩子的判断 if (i<end && this.dataArray[i] < this.dataArray[i + 1]) i++; if (this.dataArray[start] >= this.dataArray[i]) break; this.dataArray[0] = this.dataArray[start]; this.dataArray[start] = this.dataArray[i]; this.dataArray[i] = this.dataArray[0]; start = i; } */ } /** * function:进行堆排序 */ public void HeapSort(){ int temp; //将数组中的数据建成堆,从最后一个节点的父节点开始(n/2处),往上直到根节点,从而建成一个大根堆 for (int i = (this.dataArray.length-1)/2; i >0; i--) { HeapAdjust(i, this.dataArray.length-1); } //将根移动到树的最后一个元素,再次调整,使其仍为一个大根堆,不断重复上面的步骤 for (int i = this.dataArray.length-1; i >1; i--) { temp=this.dataArray[1]; this.dataArray[1]=this.dataArray[i]; this.dataArray[i]=temp; //每次调整,调整的范围都不包括以前从根替换到树最后的节点,因此每次调整 //的范围会不断缩小,直到只剩下根节点,此时数组中的数据全部排序了 HeapAdjust(1,i-1); } } public HeapSortTest() { Scanner sc = new Scanner(System.in); System.out.print("请输入待排序个数:"); int totalNums = sc.nextInt(); this.dataArray=new int[totalNums+1]; System.out.println("请输入待排序数据,以空格分隔:"); for (int i = 1; i < dataArray.length; i++) { this.dataArray[i]=sc.nextInt(); } } /** * function: 显示成员数组中的数据 */ private void show(){ for (int i = 1; i < dataArray.length; i++) { System.out.print(dataArray[i]+" "); } System.out.print("\n"); } public static void main(String[] args) { HeapSortTest hst = new HeapSortTest(); hst.show(); hst.HeapSort(); hst.show(); }}
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