// 堆排序:首先建堆,将根结点(最大值)交换到堆尾, // 将堆大小减1,然后让根结点保持堆性质, // 因为第一步的交换破坏了堆性质。 void heapsort(int A[], int heapsize) { build_max_heap(A, heapsize); int i; for (i = heapsize; i >= 2; i--) { exchange(A, 1, heapsize); heap...
可以看堆排序的源代码，主要是理解“一轮排序”具体做了，不仅仅交换，还要调整堆。
大根堆来排序，则只需要2次移动3的下标，第一次在将3升到堆顶的时候，第二次则是将3与末尾元素交换...
4)堆排序过程 原始序列:51,28,39,80.70.96.10.35,40 第1趟:28,8051.40.70.39.10.35.96 第2趟:35,70.51.40,283910.80.95 第3趟:10.40.51.35.28.39.70,80,96 第4趟 第5趟:28.35.39,10,40.51,70,80.96 第6趟:10.35,28,39,40,51,70,80,96...
堆排序（完全⼆叉树）最后⼀个⾮叶⼦节点的序号是n2-1的原因 堆排序是基于完全⼆叉树实现的，在将⼀个数组调整成⼀个堆的时候，关键之⼀的是确定最后⼀个⾮叶⼦节点的序号，这个序号为n/2-1，n 为数组的长度。但是为什么呢？可以分两种情形考虑：①堆的最后⼀个⾮叶⼦节点若只有左孩...
可以看到,这个最大堆的实现方法很简单。堆的插入操作可以通过将元素插入到最后再执行__float_up操作完成。而堆排序操作又可以通过pop操作,每次弹出(删除)堆中的最大元素并将其添加到结果列表中。 同时,堆也可以应用于解决一些具体的问题,例如堆叠问题。堆叠问题是指对一堆数据进行堆化操作,使其满足一些特定的要求,...
初始序列为1 8 6 2 5 4 7 3一组数采用堆排序,当建堆(小根堆)完毕时,堆所对应的二叉树中序遍历序列为:()。 A.8 3 2 5 1 6 4 7 B.3 2 8 5 1 4 6 7 C.3 8 2 5 1 6 7 4 D.8 2 3 5 1 4 7 6 A.8 B.3 C.3
4-4 在近乎有序的数据上测试插入排序算法 4-5 通过归并排序算法深入理解递归 4-6 归并排序算法可视化 4-7 快速排序算法可视化 4-8 在快速排序中随机选取标定点 4-9 双路快速排序算法可视化 4-10 三路快速排序算法可视化 4-11 堆排序算法可视化
1、冒泡排序:未排序区间两两交换找到最大值,排在最后,形成有序区间。稳定 2:选择排序:从未排序区间找最小元素,和排序区间的最后一个元素交换位置。 3、插入排序:从未排序区间依次取出元素插入到排序区间的适当位置。稳定 4、希尔排序:缩小增量排序 5、堆排序:完全二叉树大堆顶,交互堆顶和最后元素,找到最大元素。
堆排序算法 堆排序算法的基本思路是: 将待排序的序列构建成最大堆。 将堆顶元素(最大值)与堆尾元素交换,并将堆的大小减1。 重复步骤2直到堆的大小为1。 结果为升序排列的序列。 Python代码实现: defheap_sort(arr):# 构建最大堆n=len(arr)foriinrange(n//2-1,-1,-1):heapify(arr,n,i)# 交换堆...