1.关于堆排序方法,完成如下工作(1)简述该方法的基本思想(2)写出堆排序算法。(3)分析该算法的时间复杂度
首先,需要进行建成一个最小堆(最大堆):从最后一个父节点(非叶子节点)开始,下沉所有父节点 最大堆:所有父节点的值比左右孩子大 最小堆:所有父节点的值比左右孩子小 下沉:父节点的值a,与左右孩子的值进行比较,不满足堆的定义就交换,交换后值为a的节点(不为叶子节点的话)作为父节点继续下沉,与它的孩子节点交...
因为其复杂度是O(logN)的,要知道O(logN)比O(n²)要好太多太多了,比如要排序10亿个数据,log10亿只有28.9,而十亿的平方是多少就不用说了吧,性能差距太多了!!!所以面试堆排序必问,一定要完全地弄熟练这个排序! 堆排序其实是一种抽象的数据结构,它存储在一维数组中,画成树的样子只是便于理解,可是树怎么能存...
2.排序堆:将堆顶元素(最大值或最小值)与数组末尾元素交换位置,然后缩小堆的范围,再次调整堆,使得剩余的元素重新满足堆的属性。重复该步骤,直到将所有元素排序完成。 二、堆排序的时间复杂度分析 1.构建堆的时间复杂度: 构建堆的时间复杂度为O(n),其中n为待排序数组的长度。这是因为从最后一个非叶子节点开始...
堆排序是一种基于完全二叉树结构的排序算法，其核心在于构建堆和调整堆。大顶堆和小顶堆是堆的两种形式，前者的孩子节点值不大于父节点，后者则反之。排序过程通过建堆、输出根节点、调整堆结构来实现，分为筛选法和插入法两种建堆策略。筛选法建堆通过从下往上调整，最坏情况下时间复杂度为O(nlogn)...
可以看出插入法建堆的过程时间复杂度为 O(nlogn) 量级。 我们通常不适用插入法建堆,而通常使用筛选法建堆,因为筛选法时间复杂度O(n),而插入法时间复杂度为O(nlogn)。 2. 堆调整过程分析 堆调整过程 堆调整的过程如上面的堆排序整体过程所示的那样,这里不在赘述,下面默认大家都已经完全理解了堆排序的过程。我们...
1.时间性能 2.空间性能 3.排序方法的稳定性能 4.关于“排序方法的时间复杂度的下限“ 1.基本概念和排序方法概述 排序:将一组杂乱无章的数据按一定规律顺次排列起来。 如果内存可以容纳n个元素的话,那么平均每个子串的长度为2m,也就是说,使用置换选择算法我们可以减少一半的子串数。
堆排序的时间复杂度分析: 1. 对深度为 k 的堆,“筛选”所需进行的关键字 比较的次数至多为2(k-1); 3. 调整“堆顶” n-1 次,总共进行的关键 字比较的次数不超过 2 (log2(n-1)+ log2(n-2)+ …+log22) < 2n(log2n) ...
(纯白话算法系列)堆排序,时间复杂度分析、代码演示,堆是什么?堆的数据结构底层,堆排序(英语:Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。想要