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春暖花開
雪化了,花開了,春天來了
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轉自:
http://m.shnenglu.com/bujiwu/archive/2008/10/26/65146.html
CODE:
http://m.shnenglu.com/Files/bujiwu/HeapSort.rar
參考文章:
http://www.cnblogs.com/xiaotao823/articles/1055399.html
http://zhidao.baidu.com/question/1003067.html

1、 堆排序定義
n個關鍵字序列Kl,K2,…,Kn稱為堆,當且僅當該序列滿足如下性質(簡稱為堆性質):
(1) ki≤K2i且ki≤K2i+1 或(2)Ki≥K2i且ki≥K2i+1(1≤i≤ )

若將此序列所存儲的向量R[1..n]看做是一棵完全二叉樹的存儲結構,則堆實質上是滿足如下性質的完全二叉樹:樹中任一非葉結點的關鍵字均不大于(或不小于)其左右孩子(若存在)結點的關鍵字。
【例】關鍵字序列(10,15,56,25,30,70)和(70,56,30,25,15,10)分別滿足堆性質(1)和(2),故它們均是堆,其對應的完全二叉樹分別如小根堆示例和大根堆示例所示。
2、大根堆和小根堆
根結點(亦稱為堆頂)的關鍵字是堆里所有結點關鍵字中最小者的堆稱為小根堆。
根結點(亦稱為堆頂)的關鍵字是堆里所有結點關鍵字中最大者,稱為大根堆。
注意:
①堆中任一子樹亦是堆。
②以上討論的堆實際上是二叉堆(Binary Heap),類似地可定義k叉堆。
3、堆排序特點
堆排序(HeapSort)是一樹形選擇排序。
堆排序的特點是:在排序過程中,將R[l..n]看成是一棵完全二叉樹的順序存儲結構,利用完全二叉樹中雙親結點和孩子結點之間的內在關系【參見二叉樹的順序存儲結構】,在當前無序區中選擇關鍵字最大(或最小)的記錄。
4、堆排序與直接插入排序的區別
直接選擇排序中,為了從R[1..n]中選出關鍵字最小的記錄,必須進行n-1次比較,然后在R[2..n]中選出關鍵字最小的記錄,又需要做n-2次比較。事實上,后面的n-2次比較中,有許多比較可能在前面的n-1次比較中已經做過,但由于前一趟排序時未保留這些比較結果,所以后一趟排序時又重復執行了這些比較操作。
堆排序可通過樹形結構保存部分比較結果,可減少比較次數。
5、堆排序
堆排序利用了大根堆(或小根堆)堆頂記錄的關鍵字最大(或最小)這一特征,使得在當前無序區中選取最大(或最小)關鍵字的記錄變得簡單。

 1 /*
 2 堆排序
 3 (1)用大根堆排序的基本思想
 4 ① 先將初始文件R[1..n]建成一個大根堆,此堆為初始的無序區
 5 ② 再將關鍵字最大的記錄R[1](即堆頂)和無序區的最后一個記錄R[n]交換,
 6 由此得到新的無序區R[1..n-1]和有序區R[n],且滿足R[1..n-1].keys≤R[n].key
 7 ③ 由于交換后新的根R[1]可能違反堆性質,故應將當前無序區R[1..n-1]調整為堆。
 8 然后再次將R[1..n-1]中關鍵字最大的記錄R[1]和該區間的最后一個記錄R[n-1]交換,
 9 由此得到新的無序區R[1..n-2]和有序區R[n-1..n],且仍滿足關系R[1..n- 2].keys≤R[n-1..n].keys,
10 同樣要將R[1..n-2]調整為堆。
11 ……
12 直到無序區只有一個元素為止。
13 (2)大根堆排序算法的基本操作:
14 ① 初始化操作:將R[1..n]構造為初始堆;
15 ② 每一趟排序的基本操作:將當前無序區的堆頂記錄R[1]和該區間的最后一個記錄交換,然后將新的無序區調整為堆(亦稱重建堆)。
16 注意:
17 ①只需做n-1趟排序,選出較大的n-1個關鍵字即可以使得文件遞增有序。
18 ②用小根堆排序與利用大根堆類似,只不過其排序結果是遞減有序的。
19 堆排序和直接選擇排序相反:在任何時刻,堆排序中無序區總是在有序區之前,
20 且有序區是在原向量的尾部由后往前逐步擴大至整個向量為止。 
21 */
22 
23 //生成大根堆
24 void HeapAdjust(int SortData[],int StartIndex, int Length)
25 {
26     while(2*StartIndex+1 < Length)
27     {
28         int MinChildrenIndex = 2*StartIndex+1 ;
29         if(2*StartIndex+2 < Length )
30         {
31             //比較左子樹和右子樹,記錄最大值的Index
32             if(SortData[2*StartIndex+1]<SortData[2*StartIndex+2])
33             {
34                 MinChildrenIndex = 2*StartIndex+2;
35             }
36         }
37         if(SortData[StartIndex] < SortData[MinChildrenIndex])
38         {
39             //交換i與MinChildrenIndex的數據
40             int tmpData =SortData[StartIndex];
41             SortData[StartIndex] =SortData[MinChildrenIndex];
42             SortData[MinChildrenIndex] =tmpData;
43             //堆被破壞,需要重新調整
44             StartIndex = MinChildrenIndex ;
45         }
46         else
47         {
48             //比較左右孩子均大則堆未破壞,不再需要調整
49             break;
50         }
51     }
52 
53     return;
54 }
55 
56 //堆排序
57 void HeapSortData(int SortData[], int Length)
58 {
59     int i=0;
60 
61     //將Hr[0,Lenght-1]建成大根堆
62     for (i=Length/2-1; i>=0; i--)
63     {
64         HeapAdjust(SortData, i, Length);
65     }
66 
67     for (i=Length-1; i>0; i--)
68     {
69         //與最后一個記錄交換
70         int tmpData =SortData[0];
71         SortData[0=SortData[i];
72         SortData[i] =tmpData;
73         //將H.r[0..i]重新調整為大根堆
74         HeapAdjust(SortData, 0, i);
75     }
76   
77     return;
78 }


posted on 2008-10-27 18:40 Sandy 閱讀(345) 評論(0)  編輯 收藏 引用 所屬分類: 算法學習
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