C# 排序算法之堆排序
堆:這里是指一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),而不是我們?cè)贑#中提到的用于存儲(chǔ)引用類(lèi)型對(duì)象的地方。它可以被當(dāng)成一棵完全二叉樹(shù)。

為了將堆用數(shù)組來(lái)存放,這里對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)標(biāo)上順序。事實(shí)上,我們可以用簡(jiǎn)單的計(jì)算公式得出父節(jié)點(diǎn),左孩子,右孩子的索引:
parent(i) =
left(i) = 2i
right(i)=2i + 1
二、構(gòu)造最大(小)堆最大堆和最小堆: 最大堆是指所有父節(jié)點(diǎn)的值都大于其孩子節(jié)點(diǎn)的堆,即滿足以下公式:
A[parent[i]]
A[i](A是指存放該堆的數(shù)組)
最小堆相反。
最大堆和最小堆是堆排序的關(guān)鍵,可知最大堆的根節(jié)點(diǎn)是堆中最大的節(jié)點(diǎn)。因此只要我們構(gòu)造出最大(小)堆,最大(小)的元素也就得到了,然后再對(duì)剩下的元素繼續(xù)構(gòu)造最大(小)堆,就可以取出第二大(小)的元素,依此類(lèi)推,直到排序完成。
我們已經(jīng)得知構(gòu)造最大(小)堆是堆排序的關(guān)鍵,下面就來(lái)看看如何構(gòu)造最大堆。
萬(wàn)事開(kāi)頭難,首先來(lái)看一種特殊的情形吧:堆的根節(jié)點(diǎn)的左子樹(shù)和右子樹(shù)都已經(jīng)是最大堆了,然而根節(jié)點(diǎn)卻比孩子節(jié)點(diǎn)小,當(dāng)然,這個(gè)堆不滿足最大堆的定義。為了⑩這個(gè)堆成為最大堆,我們可以按如下步驟操作:
(1)將根節(jié)點(diǎn)與左右孩子中最大的交換
(2)交換之后可能會(huì)面臨左或右子樹(shù)不是最大堆的問(wèn)題,但由于整個(gè)左(右)子樹(shù)一開(kāi)始就是最大堆,問(wèn)題又回到了最開(kāi)始的狀態(tài),因此只要如此反復(fù)即可得到最大堆。
對(duì)于上面的特殊堆已經(jīng)找到了解決辦法,但對(duì)于一般意義上的堆呢?
我們可以選擇自底向上來(lái)構(gòu)造:葉子節(jié)點(diǎn)是特殊的最大堆,舉個(gè)例子有葉子節(jié)點(diǎn)a,b,它們的父節(jié)點(diǎn)是p;a,b肯定已經(jīng)是最大堆了,這是要保證a,b,p組成的子樹(shù)是最大堆。這個(gè)堆很眼熟是不是?沒(méi)錯(cuò),它就是前面提到的特殊的堆。在a,b,p組成的子樹(shù)變成最大堆后,我們又可以類(lèi)似的使該子樹(shù),該子樹(shù)的父節(jié)點(diǎn),以及同胞子樹(shù)(或節(jié)點(diǎn))組成的新子樹(shù)成為最大堆,如此類(lèi)推,最終使堆變?yōu)樽畲蠖选?
對(duì)于求解最小堆與此類(lèi)似。
三、實(shí)現(xiàn)
完整代碼:
namespace HeapSort
{
using System;
class Program
{
static int heapSize =0;
static void Main(string[] args)
{
var heap = new[] { -1, 10, 5, 12, 77, 54, 7, 34, 23, 11 };//為了方便,索引0處不存放元素(或存放無(wú)用元素)
heapSize = heap.Length - 1;
BuildMaxHeap(heap);
for (var i = heap.Length - 1; i >= 2; i--)
{
//1.每次在構(gòu)建好最大堆后,將第一個(gè)元素和最后一個(gè)元素交換;
//2.第一次以索引1到length-1出的元素組成新的堆,第二次1到length-2,直到剩下最后兩個(gè)元素組成堆
//3.每次新組成的堆除了根節(jié)點(diǎn)其他節(jié)點(diǎn)都能保持最大堆的特性,因此只要DoBuildMaxHeap(heap, 1)就可以得到新的最大堆
Swap(heap, 1, i);
heapSize--;
MaxHeapfy(heap, 1);
}
foreach (var i in heap)
Console.Write(i + " ");
}
static void BuildMaxHeap(int[] heap)
{
for (var i = (heap.Length - 1) / 2; i >= 1; i--)
{
MaxHeapfy(heap, i);
}
}
static void MaxHeapfy(int[] heap, int index)
{
var largerItemIndex = index;
var leftChildIndex = index << 1;
var rightChildIndex = (index<<1) + 1;
if (leftChildIndex <= heapSize && heap[leftChildIndex] > heap[index])
{
largerItemIndex = leftChildIndex;
}
if (rightChildIndex <= heapSize && heap[rightChildIndex] > heap[largerItemIndex])
{
largerItemIndex = rightChildIndex;
}
if( index != largerItemIndex)
{
Swap(heap, index, largerItemIndex);
MaxHeapfy(heap, largerItemIndex);
}
}
static void Swap(int[] heap, int index1, int index2)
{
var temp = heap[index1];
heap[index1] = heap[index2];
heap[index2] = temp;
}
}
}
1.MaxHeapfy:該方法的前提是index處節(jié)點(diǎn)的左右子樹(shù)已經(jīng)是最大堆,最終的目的是使以index處節(jié)點(diǎn)為根的堆成為最大堆
2.BuildMaxHeap:該方法涉及一個(gè)事實(shí):如果一個(gè)對(duì)含n個(gè)元素,那么從開(kāi)始的元素(假設(shè)節(jié)點(diǎn)下表從1開(kāi)始)就一定是葉子節(jié)點(diǎn)(這一點(diǎn)可以用反證法證明,假設(shè)
處節(jié)點(diǎn)不是葉子節(jié)點(diǎn),那么該節(jié)點(diǎn)必包含子節(jié)點(diǎn),從而可以得出其左孩子的索引2 *(
) > n的結(jié)論,顯然這是錯(cuò)誤的)。在這個(gè)前提下,該方法至底向上通過(guò)MaxHeapfy將堆構(gòu)建成最大堆。
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