第一步:先n个元素的无序序列,构建成大顶堆 第二步:将根节点与最后一个元素交换位置,(将最大元素"沉"到数组末端) 第三步:交换过后可能不再满足大顶堆的条件,所以需要将剩下的n-1个元素重新构建成大顶堆 第四步:重复第二步、第三步直到整个数组排序完成 6、图解交换过程(得到升序序列,使用大顶堆来调整)...
堆排序是一种基于堆这种数据结构的排序算法。堆是一种特殊的二叉树，它的每个节点都满足以下性质：大顶堆：每个节点的值都大于或等于其子节点的值小顶堆：每个节点的值都小于或等于其子节点的值 这样的性质保证了堆的根节点（堆顶）是整个堆中的最大值或最小值。因此，堆排序就是利用这个特点，不断地把堆顶...
利用大顶堆(小顶堆)堆顶记录的是最大关键字(最小关键字)这一特性,使得每次从无序中选择最大记录(最小记录)变得简单。 其基本思想为(大顶堆): 1)将初始待排序关键字序列(R1,R2...Rn)构建成大顶堆,此堆为初始的无须区; 2)将堆顶元素R[1]与最后一个元素R[n]交换,此时得到新的无序区(R1,R2,......
堆排序的思想就是,构造一个大顶堆或者小顶堆,然后把堆顶元素换到末尾,调整堆,重复。把过程分解为两步,第一步:建堆。第二步:排序。 大顶堆对应升序;小顶堆为降序。 代码如下: package heap; /* * 堆排序... 侯上进 0 245 <1>
大顶堆:每个节点的值都大于或等于其子节点的值,在堆排序算法中用于升序排列; 小顶堆:每个节点的值都小于或等于其子节点的值,在堆排序算法中用于降序排列; 这里说明下父节点与子节点之间的下标关系: 二叉树的K层的节点数量为: , 可以得到k层的第一个节点(下标,下同): ...
利用大顶堆(小顶堆)堆顶记录的是最大关键字(最小关键字)这一特性,使得每次从无序中选择最大记录(最小记录)变得简单。 最大堆:所有节点的子节点比其自身小的堆。 最小堆:所有节点的子节点比其自身大的堆。 这里以最大堆为基础,其基本思想为:
堆排序:将顶端数据和最末尾数据交换位置,然后做最大堆调整的递归运算。 实现代码如下所示: 使用小顶堆实现字符串大小排序 和大顶堆的过程一样,只是有些微小的差别: 最小堆调整:将堆的末端子节点做调整,使得子节点大于父节点。 创建最大堆:将堆中所有数据排序成小顶堆的形式。
利用堆排序,就是基于大顶堆或者小顶堆的一种排序方法。下面,我们通过大顶堆来实现。 基本思想:堆排序可以按照以下步骤来完成: 1.首先将序列构建称为大顶堆;(这样满足了大顶堆那条性质:位于根节点的元素一定是当前序列的最大值) 2.取出当前大顶堆的根节点,将其与序列末尾元素进行交换;(此时:序列末尾的元素为...
1. 先从数组初始化建堆开始,首先要找到堆中最后一个非终端节点,下标为size/2。至于这个值是如何得到的。可以自行计算下,这里给个提示,没有孩子节点或者有一个孩子节点两种情况。得到这个非终端节点下标后,可以从它开始,自下往上调整堆,根据堆的性质(大顶堆或者小顶堆),将当前元素和孩子节点比较,然后调整合适位...
大顶堆:每个节点的值都大于或等于其子节点的值,在堆排序算法中用于升序排列; 小顶堆:每个节点的值都小于或等于其子节点的值,在堆排序算法中用于降序排列; 1、算法步骤 1)创建一个堆 H[0……n-1]; 2)把堆首(最大值)和堆尾互换; 3)把堆的尺寸缩小 1,并调用 shift_down(0),目的是把新的数组顶端数...