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📆 个人专栏: 🔹数据结构与算法🔹C语言进阶
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文章目录
- 一、基于大堆的上下调整
- 1.向上调整
- (1)解决措施:
- (2)代码实现
- (3)测试
- 2.向下调整
- (1)解决措施:
- (2)代码实现
- 3.总结
- 二、创建堆
- 建堆【方法一】使用向上调整
- 1.思路
- 2.代码实现
- 建堆【方法二】使用向下调整
- 1.思路:
- 三、堆排序
- 🌸排升序【方法一:向上】
- 1.思路:
- 2.代码实现:
- 3.时间复杂度分析
- 🌱排降序
- 1.思路:
- 2.代码实现:
- 3.时间复杂度分析
前言:
在上一篇博客中,主要讲到了关于堆的各种操作。那么本篇博客将会讲讲我们通过堆可以实现的一些作用-----如
堆排序
。
一、基于大堆的上下调整
上一篇博客中的上下调整,都是以调成小堆为目标。那怎样才能实现调成大堆呢?🌸
1.向上调整
(1)解决措施:
只需要修改比较符
>
;改为a[parent]<
a[child],即可
(2)代码实现
//向上调整
void AdjustUp(HPDataType* a, int child)
{//传入数组,child为孩子节点下标int parent = (child - 1) / 2;//当一直交换到根,停止while (child>0){if (a[parent] < a[child]){Swap(&a[parent], &a[child]);child = parent;parent = (child - 1) / 2;}elsereturn;}
}
(3)测试
输入数组:int a[] = { 2,4,5,3,1,9 };
2.向下调整
(1)解决措施:
只需要修改比较符 <
改为child + 1 < n && a[child + 1] >
a[child],
因为建大堆,需要找大的那个进行交换。
(2)代码实现
//向下调整
void AdjustDown(HPDataType* a, int n, int parent)
{int child = parent * 2 + 1;//一直交换到数的最后,也就是数组的最后一个位置while (parent<n){if (child + 1 < n && a[child + 1] < a[child]){child++;}if (a[child] > a[parent]){Swap(&a[child], &a[parent]);// 继续往下调整parent = child;child = parent * 2 + 1;}else{return;}}
}
3.总结
- | 大堆 | 小堆 |
---|---|---|
向上调整 | parent>child | parent<child |
向下调整 | 比较两个孩子,选择大 的进行比较交换 | 选择小 的进行比较交换 |
二、创建堆
两种方法建堆均以建立小堆为目标。无论是创建小堆还是创建大堆,思路都一样,通过修改Adjust方法即可
建堆【方法一】使用向上调整
创建堆的思路可以通过向上调整,也可通过向下调整。这里讲通过向上调整建立堆.<从上到下>
由于我的AdjustUp函数是用来调整大堆的,所以,这里创建的也是大堆。
1.思路
传入参数
a:数组,n:是数组元素个数
1.为p->a开辟n个空间;
2.利用memcpy函数,把数组a复制到p->a中
3.在使用AdjustUp调整,从1-n-1逐步向下延伸;
2.代码实现
//建立大堆
void HeapInitArray(HP* p, int* a, int n)
{//a:数组,n:是数组元素个数assert(p);assert(a);p->a = (HPDataType*)malloc(sizeof(HPDataType) * n);if (p->a == NULL){perror("malloc fail");exit(-1);}p->size = n;p->capacity = n;//把传入数组a复制到p->a中memcpy(p->a, a, sizeof(HPDataType) * n);// 向上调整,调整成一个小堆for (int i = 1; i < n; i++){AdjustUp(p->a, i);}
}
建堆【方法二】使用向下调整
这里通过向下调整建立堆.<从下到上>
1.思路:
1.从倒数第一个非叶子节点开始向下调整,因为叶子节点没有左右子树。
2.根据Adjust方法,比较交换。
3.层层向上,下层可以保证是堆。从而可保证向下调整的进行。
所以,我们说这种调整方式是从下到上的。
步骤图
:
三、堆排序
🌸排升序【方法一:向上】
口诀:排升序,建大堆
意思是:想要将数组的顺序变成一个升序的,那么可以建立一个大堆存在数组中,在对堆进行调整。即可将数组变成一个升序数组。
1.思路:
首先建立大堆;
1.堆顶与最后一个节点交换,由于是大堆,堆顶是最大值。交换后,就选出了最大值并将其放到数组的组后位置,
2.并将堆的长度减1(数组长度减1)。
3.在对剩下的堆进行向下调整,从而将第二大的数调整到了堆顶。此步骤时间复杂度:O(logN)
4.最后,这个原本存储大堆的数组,就变成了一个从小到大的升序数组。
2.代码实现:
//排升序
void HeapSortASC(int* a, int n)
{//建立大堆for (int i = 1; i < n; i++){AdjustUp(a, i);}int end = n - 1;while (end > 0){swap(&a[0], &a[end]);//每次调整从根0到end,end每次会减1。AdjustDown(a, end, 0);end--;}
}
3.时间复杂度分析
一次AdjustUp调整的时间复杂度是O(logN)
。
一共执行n-1次,所以,时间复杂度一共是O(N*logN)。
🌱排降序
口诀:排降序,建小堆
1.思路:
首先建立小堆;
1.堆顶与最后一个节点交换,由于是小堆,堆顶是最小值。交换后,就选出了最小值
并将其放到数组的组后位置,
2.并将堆的长度减1(数组长度减1)。
3.在对剩下的堆进行向下调整,从而将第二大的数调整到了堆顶。此步骤时间复杂度:O(logN)
4.最后,这个原本存储大堆的数组,就变成了一个从小到大的升序数组。
2.代码实现:
修改AdjustUp(a, i);和AdjustDown(a, end, 0);为调小堆
void HeapSortDES(int* a, int n)
{//建立小堆for (int i = 1; i < n; i++){AdjustUp(a, i);}int end = n - 1;while (end > 0){Swap(&a[0], &a[end]);//每次调整从根0到end,end每次会减1。AdjustDown(a, end, 0);--end;}
}
3.时间复杂度分析
一次AdjustUp调整的时间复杂度是O(logN)
。
一共执行n-1次,所以,时间复杂度一共是O(N*logN)。