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C++堆排序算法的實現(xiàn)方法

 更新時間:2014年08月14日 09:18:52   投稿:shichen2014  
這篇文章主要介紹了C++堆排序算法的實現(xiàn)方法,很經(jīng)典的算法,需要的朋友可以參考下

 本文實例講述了C++實現(xiàn)堆排序算法的方法,相信對于大家學習數(shù)據(jù)結構與算法會起到一定的幫助作用。具體內(nèi)容如下:

 首先,由于堆排序算法說起來比較長,所以在這里單獨講一下。堆排序是一種樹形選擇排序方法,它的特點是:在排序過程中,將L[n]看成是一棵完全二叉樹的順序存儲結構,利用完全二叉樹中雙親節(jié)點和孩子節(jié)點之間的內(nèi)在關系,在當前無序區(qū)中選擇關鍵字最大(或最?。┑脑?。

一、堆的定義

堆的定義如下:n個關鍵字序列L[n]成為堆,當且僅當該序列滿足:
①L(i) <= L(2i)且L(i) <= L(2i+1)  或者  ②L(i) >= L(2i)且L(i) >= L(2i+1)   其中i屬于[1, n/2]。

滿足第①種情況的堆稱為小根堆(小頂堆),滿足第②種情況的堆稱為大根堆(大頂堆)。在大根堆中,最大元素存放在根結點中,且對任一非根結點,它的值小于或等于其雙親結點值。小根堆則恰恰相反,小根堆的根結點存放的是最小元素。例如{16, 14, 10, 8, 7, 9, 3, 2}表示的大根堆:

                                 

二、構造初始堆

堆排序的關鍵就是構造初始堆。n個結點的完全二叉樹中,最后一個結點是第n/2(向下取整)個結點的孩子。所以構造初始堆的流程是:對第n/2(向下取整)個結點為根的子樹進行篩選(以大根堆為例,若根結點的關鍵字小于左右子女中關鍵字的較大者,則交換),使該子樹成為堆。之后向前依次對從n/2-1到1的各結點為根的子樹進行篩選,看該結點值是否大于其左右子結點的值,若不是,將左右子結點中較大值與之交換,交換后可能會破壞下一級的堆,于是繼續(xù)采用上述方法構造下一級的堆,直到以該結點為根的子樹構成堆為止。反復利用上述調(diào)整堆的方法建堆,直到根結點。

由于在數(shù)組中下標從0開始,所以在堆中i的左子結點為2*i+1,右子結點為2*i+2。下面是將某個結點i向下調(diào)整建堆的算法實現(xiàn):

void AdjustDown(ElementType A[], int i, int len) 
{ 
  ElementType temp = A[i]; // 暫存A[i] 
   
  for(int largest=2*i+1; largest<len; largest=2*largest+1) 
  { 
    if(largest!=len-1 && A[largest+1]>A[largest]) 
      ++largest;     // 如果右子結點大 
    if(temp < A[largest]) 
    { 
      A[i] = A[largest]; 
      i = largest;     // 記錄交換后的位置 
    } 
    else 
      break; 
  } 
  A[i] = temp;  // 被篩選結點的值放入最終位置 
} 
 

建堆,從n/2(向下取整)到1依次對各結點向下調(diào)整,當然由于數(shù)組下標從0開始,所以:

void BuildMaxHeap(ElementType A[], int len) 
{ 
  for(int i=len/2-1; i>=0; --i) // 從i=n/2-1到0,反復調(diào)整堆 
    AdjustDown(A, i, len); 
} 

三、堆排序

構造初始堆成功以后,堆排序的思路就很簡單了:首先將存放在L[n]中的n個元素建成初始堆,由于堆本身的特點(以大根堆為例),堆頂元素就是最大值。輸出堆頂元素后,通常將堆底元素送入堆頂,此時根結點已不滿足大根堆的性質(zhì),堆被破壞。這時將堆頂元素向下調(diào)整使其繼續(xù)保持大根堆的性質(zhì),再輸出堆頂元素。如此重復,直到堆中僅剩下一個元素為止。算法實現(xiàn)如下:

void HeapSort(ElementType A[], int n) 
{ 
  BuildMaxHeap(A, n);    // 初始建堆 
  for(int i=n-1; i>0; --i) // n-1趟的交換和建堆過程  
  { 
    // 輸出最大的堆頂元素(和堆底元素交換) 
    A[0] = A[0]^A[i]; 
    A[i] = A[0]^A[i]; 
    A[0] = A[0]^A[i]; 
    // 調(diào)整,把剩余的n-1個元素整理成堆 
    AdjustDown(A, 0, i);   
  } 
} 

四、性能分析

時間復雜度:向下調(diào)整的時間與樹高有關,為O(h)。可以證明在元素個數(shù)為n的序列上建堆,其時間復雜度為O(n)。之后還有n-1次向下調(diào)整操作,每次調(diào)整的時間為O(h),故在最好,最壞和平均情況下,堆排序的時間復雜度為O(nlogn)。

空間復雜度:僅使用了常數(shù)個輔助單元,空間復雜度為O(1)。

穩(wěn)定性:不穩(wěn)定。

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