堆排序算法---《程序员必须知道的10大基础实用算法及其讲解》

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快速排序算法的基本特性:

时间复杂度:O(N * logN)

堆排序为不稳定排序,不适合记录较少的排序。

var arr = [],
	count = 100,
	i = 0,
	parentIndex,
	exeCount = 0,
	startTime = + new Date(),

	stackSort = function(a){

		if(a.length === 1) return a;

		var sorted,
			len,
			tmpLen;

		// 构建小顶堆
		for(len = tmpLen = a.length;len--;){

			parentIndex =
				len % 2 === 0 ?
					len / 2 - 1 :  //右子节点
					(len - 1) / 2; //左子节点

			parentIndex < 0 && ( parentIndex = 0 );

			if(a[len] < a[parentIndex]){
				a[parentIndex] = [ a[len], a[len] = a[parentIndex] ] [0]; // 交换数组中2个数
			}
		}

		sorted = [ a.shift() ];

		exeCount++;

		return sorted.concat( stackSort(a) );

	};

// 构建随机数组
for(;i<count;i++){
	arr.push( Math.round(Math.random() * count) ); // 0 - count
}

console.log(‘原来的数组:‘, arr);

arr = stackSort(arr);

console.log(‘排序后的数组:‘, arr);
console.log(‘计算的次数:‘ + exeCount );
console.log(‘花费的毫秒数:‘ + (new Date() - startTime) );

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时间: 2024-12-22 14:49:09

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堆排序:什么是堆?什么是最大堆?二叉堆是什么?堆排序算法是怎么样的?PHP如何实现堆排序?

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必须知道的八大种排序算法【java实现】(三) 归并排序算法、堆排序算法详解

一.归并排序算法 基本思想: 归并(Merge)排序法是将两个(或两个以上)有序表合并成一个新的有序表,即把待排序序列分为若干个子序列,每个子序列是有序的.然后再把有序子序列合并为整体有序序列. 归并排序示例: 合并方法: 设r[i-n]由两个有序子表r[i-m]和r[m+1-n]组成,两个子表长度分别为n-i +1.n-m. j=m+1:k=i:i=i; //置两个子表的起始下标及辅助数组的起始下标 若i>m 或j>n,转⑷ //其中一个子表已合并完,比较选取结束 //选取r[i]和r[j]

堆排序算法及C语言实现

堆排序算法的时间复杂度是O(nlgn),比插入排序要好,跟归并排序相同,但是与归并排序不一样的地方在于,堆排序不需要额外的存储空间,或者说,只需要常数个额外的存储空间,属于内排序算法. 有关插入排序和归并排序,请参照: 插入排序及C语言实现,归并排序及C语言实现. 原理是构造最大堆,并将根节点(最大值)放到数组有效最后位,直到堆节点数量为1. #include <stdio.h> int parent(int i); int left(int i); int right(int i); voi

堆排序算法实现

关于堆排序算法的思想,网上有很多介绍,这里不再解释,这里提供了两个Java类,读者可以把类潜入到自己的程序中,直接调用,免去了重新编写堆排序的过程. 分为两个堆排序接口,一个是数组从下标1开始存储的堆排序类Duisort1,另一个是从下标0开始存储的堆排序类Duisort2,具体的Java代码如下: 1 import java.util.*; //导入包 2 //这个类的堆排序元素是从下标1开始的 3 class Duisort1 { //从小到大建立大头堆,从大到小建立小头堆 4 5 publ

排序——堆排序算法

堆排序利用的完全二叉树这种数据结构所设计的一种算法,不过也是选择排序的一种. 堆实质上是满足如下性质的完全二叉树:k[i]<=k[2*i]&&k[i]<=k[2*i+1]或者k[i]>=k[2*i]&&k[i]>=k[2*i+1], 树中任一非叶子结点的关键字均不大于(或不小于)其左右孩子(若存在)结点的关键字. 堆分大顶堆和小顶堆:k[i]<=k[2*i]&&k[i]<=k[2*i+1]是小顶堆,k[i]>=k[2

Heapsort 堆排序算法详解(Java实现)

Heapsort (堆排序)是最经典的排序算法之一,在google或者百度中搜一下可以搜到很多非常详细的解析.同样好的排序算法还有quicksort(快速排序)和merge sort(归并排序),选择对这个算法进行分析主要是因为它用到了一个非常有意思的算法技巧:数据结构 - 堆.而且堆排其实是一个看起来复杂其实并不复杂的排序算法,个人认为heapsort在机器学习中也有重要作用.这里重新详解下关于Heapsort的方方面面,也是为了自己巩固一下这方面知识,有可能和其他的文章有不同的入手点,如有错

堆排序算法的java实现

     堆积排序(Heapsort)是指利用堆积树(堆)这种资料结构所设计的一种排序算法,可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素.堆排序是不稳定的排序方法,辅助空间为O(1), 最坏时间复杂度为O(nlog2n) ,堆排序的堆序的平均性能较接近于最坏性能. 中心思想是在使用数组存储的完全二叉树内从下往上每次构造大顶堆或者小顶堆,然后将找出来的堆顶数字放到数组结尾,剩下数组继续构造堆结构. 主要是参考了网上比较常见的两种堆排序的java实现,自己加了一些注释 实现1 采用递归,每次父节点与最大

堆排序算法思路详解

堆排序是一种常见的排序算法,其时间复杂度为O(logN),重要思想为建堆取极值,根据需求进行排序,如下图: 值得思考的是,二次建堆的过程中,实际上是没有必要将所有元素都进行下调,只需要将根进行下调: 实现代码如下: template <class T>//建立仿函数模板满足排序需求 struct CompMax { bool operator()(const T& a, const T& b) { return a > b; } }; template <class