排序（3）

level3,下面介绍几种稳定的排序方式，主要是两种，一个是堆排序（也叫做锦标赛排序），第二个就是我们经常用的二路归并排序，第三个就是多路归并排序（JDK）

当时在学校的时候觉得，快速排序真的是一个很好的想法，后来又看到了令人巧妙到让人不理解的一些思想。

下面说下堆排序，介绍原理，

其别名很形象，锦标赛，也就是一个二叉树状比赛，赢了就出去，下面继续打。

这个打的过程称做堆重构，赢的数字就是极值，这种比较和交换，绝对是超稳定的，因为只有两个点。

如下数字：64,96,19,52,85,71,64,48,1,78

 堆排序也是分治的一种，堆重构也是小方法体之一，巧妙在它对于一个数组的理解，把一个数组当作一个树来比较了。。

               64

         96        19

     52     85   71    64

  48  1  78  

这里假设四个变量 block 数组，start,end,哨兵p,start,end为数组位置，不是地址索引，即start=index+1,在java和c里面是如此的。

p开始初始化为数组第一个，block[start-1], 即是root

 它是怎么做的呢，首先，从i=start*2 开始，这里就是96,然后和19比较，如果96>10，那么和block[start-1]互换一下，保证

block[start-1]是堆的胜出点，

然后再判断i，这个是否到了尾部，如果不是，那么当前i=i*2,刚才的i是2，所以现在的i=4了，52和84比较，小，pass,

前进直到找到最大，85，block[i-1],下面是同理，

最后返回这个堆极值点。

堆重构：private static void HeapAdjust(int arr[], int start, int end) {  int temp = arr[start - 1];  for (int i =  start<<1; i <= end; i = i<<1) {   if (i < end && (arr[i - 1] < arr[i]))    i++;   if (temp >= arr[i - 1])    break;   arr[start - 1] = arr[i - 1];   start = i;  }  arr[start - 1] = temp; }

好了。。。
下面定义大方法体，
相当简单，将构造的堆的胜者一个一个放在数组后面。。

代码如下: public static void HeapSort(int arr[]) {  int temp;  int len = arr.length;  for (int i = len >>1; i > 0; i--)   HeapAdjust(arr, i, len);  for (int j = len; j > 1; j--) {   temp = arr[0];   arr[0] = arr[j - 1];   arr[j - 1] = temp;   HeapAdjust(arr, 1, j - 1);  } }

测试一下：

       100*10000   ，execute time:250

       1000*10000 ，execute time:2735

 发现在运行的时候好像有点慢，其实这是因为构建堆的时候是比较耗资源的，

为了突出其稳定性，再执行几次。

      1000*10000 ，execute time:2750

     1000*10000 ， execute time:2859

     1000*10000,  execute time:2687

                          execute time:2735

首先快速是在数量级中等时是比较适合的，1000W级别并不很适合。

 然后快速在100W级别的时间，看看其稳定性：

      1. execute time:8141

      2. execute time:8360

      3.execute time:8469

      4.execute time:8250

首先，这两个是不在一个数量级，但是1000W能精确到200ms左右，而quickSort 100W是在300ms浮动，

还有稳定会带一定的好处就是，减少交换的次数，这点在这两者之间体现的相当明显。