【数据结构:排序算法】堆排序(图文详解)
🎁个人主页:我们的五年
🔍系列专栏:数据结构课程学习
🎉欢迎大家点赞👍评论📝收藏⭐文章


目录
🍩1.大堆和小堆
🍩2.向上调整算法建堆和向下调整算法建堆:
🍟向上调整算法:
🍟向下调整算法:
🍟用这两种方法建堆的时间复杂度:
🍩3.堆排序:
🍩1.大堆和小堆
要想弄明白堆排序,我们先来看看大堆和小堆的概念和区别:
注意:堆是完全二叉树。
大堆:父节点都大于孩子节点。
小堆:父节点都小于孩子节点。

🍩2.向上调整算法建堆和向下调整算法建堆:
注:根节点我定为0
🍟向上调整算法:
向下调整算法调整该节点的前提是该节点以上的树已经是堆(大堆或者小堆),但是开始的时候,树里面的元素是随便放置的,但是可以把根元素以上看成一个堆,然后向上调整从2*0+1(第二层左边的元素)的位置开始就可以了。
以向上调整建立大堆为例:
从已经建好的堆的下一层开始向上调整,这里可以把根看成小堆,要想把整个二叉树调整为小堆形式,我们就要从根的下一层,把每个元素都进行一次向上调整。
向上调整的实现:
根该节点开始,我们把该节点与它的父节点进行比较,因为该节点以上的节点已经是大堆,此时的根是该树最大元素,所以只要和根比较谁大,如果比根大就交换位置,这样增加一个元素以后,该树还是大堆。

从上面图来看,向上调整结束的条件为该节点到达根节点,上面没有元素了。
由孩子节点的下标找到父节点的下标是:parent=(child-1)/2。
实现代码:
void AdjustUp(int* a,int child)
{//该节点开始比较int parent = (child - 1 - 1) / 2;while (child > 0) //当节点到达根节点,就没有父亲节点了,就停止{if (a[parent] < a[child]){int tmp = a[parent];a[parent] = a[child];a[child] = a[parent];child = parent;parent = (child - 1 - 1) / 2;}else{break;}}
}
🍟向下调整算法:
向下调整算法的要求就是左右子树已经是堆(大堆或者小堆)。结束的条件是孩子节点为NULL。
代码为:
void AdjustDown(int* a, int size, int parent)
{//假设法int child = parent * 2 + 1;while (child < size){if (child + 1 < size && a[child + 1]>a[child]){++child;}if (a[child] > a[parent]){Swap(&a[child], &a[parent]);parent = child;child = parent * 2 + 1;}else{break;}}
}
🍟用这两种方法建堆的时间复杂度:
假如待排序的二叉树有K层,假设为满二叉树:
如果用向上调整算法,那么进行的次数是:第1层:2^0*0 //2的0次方这这一层的节点个数,0是调整的次数,根节点向上调整的时候 ,不需要调整。
第2层:2^1*1
……
第K层:2^(k-1)*k-1
所以总的次数为:
2^0*0+2^1*1+2^2*2+……+2^(k-1)*k=(k-1)*2^k-2.
个数N=2^k-1.k=log2 (N+1)
所以O(N)=(log2 (N+1)-1)*(N+1)-2。
数量级在log N
所以O(N)=N*log N。
向下调整:
其实用向下,就可以让节点最多的调整次数最少,也就是:多*少,少*多。
而向上调整,就是:多*多,少*少。第一层的节点少,不用调整,第二层两个节点,每个调整一次,后面节点多,每个节点调整次数也多。
第k-1层:2^(k-2)*1。
第k-2层:2^(k-3)*2。
……
第2层2^1*(k-2)。
第1层2^0*(k-1)。
总的:2^0*(k-1)+2^1*(k-2)+……+2^(k-2)*1=2^k+2*k-4。
O(N)=log N。
根据上面的结论,我们知道如果要建堆,那肯定是用向下调整更好。
🍩3.堆排序:
用向下排序拍好序以后,如果我们要排升序,我们就建大堆,如果我们要排降序,我们就排小队堆。
升序:大堆。
降序:小堆。
我们以升序为例:
当得到大堆的时候,根节点是最大的,然后我们把根节点和最后的节点换一下位置,这样最大的就到最后面去了,然后我们换完以后,又用向下调整使除最后一个节点以外为大堆,这样我们取根节点,我们就的得到了第二大的,我们就把第二大的和数组的倒数第2的位置换位置,然后再让根节点向下调整建立大堆……
这样我们就能让数组升序,代码实现:
void Swap(int* x, int* y)
{int tmp = *x;*x = *y;*y = tmp;
}void AdjustDown(int* a, int size, int parent)
{//假设法int child = parent * 2 + 1;while (child < size){if (child + 1 < size && a[child + 1]>a[child]){++child;}if (a[child] > a[parent]){Swap(&a[child], &a[parent]);parent = child;child = parent * 2 + 1;}else{break;}}
}//升序
void HeapSort(int* a, int n)
{for (int i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--){AdjustDown(a, n, i);}int end = n - 1;while (end > 0){Swap(&a[0], &a[end]);AdjustDown(a, end, 0);--end;}
}
相关文章:
【数据结构:排序算法】堆排序(图文详解)
🎁个人主页:我们的五年 🔍系列专栏:数据结构课程学习 🎉欢迎大家点赞👍评论📝收藏⭐文章 目录 🍩1.大堆和小堆 🍩2.向上调整算法建堆和向下调整算法建堆:…...
git 派生仓库怎么同步主仓库的新分支
一、git 派生仓库怎么同步主仓库的新分支 要使你的Git派生仓库同步主仓库的新分支,请遵循以下步骤: 1、添加上游仓库(如果尚未添加): 如之前所述,确保上游仓库已经被添加到你的本地仓库。如果没有,使用命…...
对比方案:5款知识中台工具的优缺点详解
知识中台工具为企业和组织高效地组织、存储和分享知识,还能提升团队协作的效率。在选择搭建知识中台的工具时,了解工具的优缺点,有助于企业做出最佳决策。本文LookLook同学将对五款搭建知识中台的工具进行优缺点的简单介绍,帮助企…...
第16章-超声波跟随功能 基于STM32的三路超声波自动跟随小车 毕业设计 课程设计
第16章-超声波跟随功能 无PID跟随功能 //超声波跟随if(HC_SR04_Read() > 25){motorForward();//前进HAL_Delay(100);}if(HC_SR04_Read() < 20){motorBackward();//后退HAL_Delay(100);}PID跟随功能 在pid.c中定义一组PID参数 tPid pidFollow; //定距离跟随PIDpidFol…...
创新案例 | 持续增长,好孩子集团的全球化品牌矩阵战略与客户中心设计哲学
探索好孩子集团如何通过创新设计的全球化品牌矩阵和以客户为中心的产品策略,在竞争激烈的母婴市场中实现持续增长。深入了解其品牌价值观、市场定位策略以及如何满足新一代父母的需求。本文旨在为中高级职场人士、创业家及创新精英提供深度见解,帮助他们…...
ResNet 原理剖析以及代码复现
原理 ResNet 解决了什么问题? 一言以蔽之:解决了深度的神经网络难以训练的问题。 具体的说,理论上神经网络的深度越深,其训练效果应该越好,但实际上并非如此,层数越深会导致越差的结果并且容易产生梯度爆炸…...
数据结构(十)图
文章目录 图的简介图的定义图的结构图的分类无向图有向图带权图(Wighted Graph) 图的存储邻接矩阵(Adjacency Matrix)邻接表代码实现 图的遍历深度优先搜索(DFS,Depth Fisrt Search)遍历抖索过程…...
四数之和-力扣
本题在三数之和的基础上,再增加一重循环进行解答 首先注意的点是,一级剪枝处理,target > 0 && nums[i] > target 此处只有整数才可剪枝处理,如果target为负数,nums[i] < target,也不能代…...
JS 中怎么删除数组元素?有哪几种方法?
正文开始之前推荐一位宝藏博主免费分享的学习教程,学起来! 编号学习链接1Cesium: 保姆级教程+源码示例2openlayers: 保姆级教程+源码示例3Leaflet: 保姆级教程+源码示例4MapboxGL: 保姆级教程+源码示例splice() JavaScript中的splice()方法是一个内置的数组对象函数, 用于…...
Git如何将pre-commit也提交到仓库
我一开始准备将pre-commit提交到仓库进行备份的,但是却发现提交不了,即使我使用强制提交都不行。 (main) $ git add ./.git/hooks/pre-commit(main) $ git status On branch main nothing to commit, working tree clean# 强制提交(main) $ git add -f .…...
vmware中Ubuntu虚拟机和本地电脑Win10互相ping通
初始状态 使用vmware17版本安装的Ubuntu的20版本,安装之后什么配置都要不懂,然后进行下述配置。 初始的时候是NAT,没动的. 设置 点击右键编辑“属性” 常规选择“启用”: 高级选择全部: 打开网络配置,右键属…...
比较含退格的字符串-力扣
做这道题时出现了许多问题 第一次做题思路是使用双指针去解决,快慢指针遇到字母则前进,遇到 # 则慢指针退1,最开始并未考虑到 slowindex < 0 ,从而导致越界。第二个问题在于,在最后判断两个字符串是否相同时,最初使…...
NSSCTF-Web题目4
[SWPUCTF 2021 新生赛]hardrce 1、题目 2、知识点 rce:远程代码执行、url取反编码 3、解题思路 打开题目 出现一段代码,审计源代码 题目需要我们通过get方式输入变量wllm的值 但是变量的值被过滤了,不能输入字母和\t、\n等值 所以我们需…...
7. CSS 网格布局
CSS3引入了强大的网格布局(Grid Layout),它提供了一种二维的布局方式,使得创建复杂的网页布局变得更加简单和直观。通过定义行和列,我们可以精确控制网页元素的排列和对齐。本章将详细介绍网格布局的基本概念和属性&am…...
如何配置才能连接远程服务器上的 redis server ?
文章目录 Intro修改点 Intro 以阿里云服为例。 首先,我在我买的阿里云服务器中以下载源码、手动编译的方式安装了 redis-server,操作流程见:Ubuntu redis 下载解压配置使用及密码管理 && 包管理工具联网安装。 接着,我…...
MindSpore实践图神经网络之环境篇
MindSpore在Windows11系统下的环境配置。 MindSpore环境配置大概分为三步:(1)安装Python环境,(2)安装MindSpore,(3)验证是否成功 如果是GPU环境还需安装CUDA等环境&…...
MVS net笔记和理解
文章目录 传统的方法有什么缺陷吗?MVSnet深度的预估 传统的方法有什么缺陷吗? 传统的mvs算法它对图像的光照要求相对较高,但是在实际中要保证照片的光照效果很好是很难的。所以传统算法对镜面反射,白墙这种的重建效果就比较差。 …...
Linux 编译屏障之 ACCESS_ONCE()
文章目录 1. 前言2. 背景3. 为什么要有 ACCESS_ONCE() ?4. ACCESS_ONCE() 代码实现5. ACCESS_ONCE() 实例分析6. ACCESS() 的演进7. 结语8. 参考资料 1. 前言 限于作者能力水平,本文可能存在谬误,因此而给读者带来的损失,作者不做…...
Discuz!X3.4论坛网站公安备案号怎样放到网站底部?
Discuz!网站的工信部备案号都知道在后台——全局——站点信息——网站备案信息代码填写,那公安备案号要添加在哪里呢?并没有看到公安备案号填写栏,今天驰网飞飞和你分享 1)工信部备案号和公安备案号统一填写到网站备案…...
LPDDR6带宽预计将翻倍增长:应对低功耗挑战与AI时代能源需求激增
在当前科技发展的背景下,低能耗问题成为了业界关注的焦点。国际能源署(IEA)近期报告显示,日常的数字活动对电力消耗产生显著影响——每次Google搜索平均消耗0.3瓦时(Wh),而向OpenAI的ChatGPT提出的每一次请求则消耗2.9…...
云原生核心技术 (7/12): K8s 核心概念白话解读(上):Pod 和 Deployment 究竟是什么?
大家好,欢迎来到《云原生核心技术》系列的第七篇! 在上一篇,我们成功地使用 Minikube 或 kind 在自己的电脑上搭建起了一个迷你但功能完备的 Kubernetes 集群。现在,我们就像一个拥有了一块崭新数字土地的农场主,是时…...
【WiFi帧结构】
文章目录 帧结构MAC头部管理帧 帧结构 Wi-Fi的帧分为三部分组成:MAC头部frame bodyFCS,其中MAC是固定格式的,frame body是可变长度。 MAC头部有frame control,duration,address1,address2,addre…...
【2025年】解决Burpsuite抓不到https包的问题
环境:windows11 burpsuite:2025.5 在抓取https网站时,burpsuite抓取不到https数据包,只显示: 解决该问题只需如下三个步骤: 1、浏览器中访问 http://burp 2、下载 CA certificate 证书 3、在设置--隐私与安全--…...
自然语言处理——循环神经网络
自然语言处理——循环神经网络 循环神经网络应用到基于机器学习的自然语言处理任务序列到类别同步的序列到序列模式异步的序列到序列模式 参数学习和长程依赖问题基于门控的循环神经网络门控循环单元(GRU)长短期记忆神经网络(LSTM)…...
聊一聊接口测试的意义有哪些?
目录 一、隔离性 & 早期测试 二、保障系统集成质量 三、验证业务逻辑的核心层 四、提升测试效率与覆盖度 五、系统稳定性的守护者 六、驱动团队协作与契约管理 七、性能与扩展性的前置评估 八、持续交付的核心支撑 接口测试的意义可以从四个维度展开,首…...
Swagger和OpenApi的前世今生
Swagger与OpenAPI的关系演进是API标准化进程中的重要篇章,二者共同塑造了现代RESTful API的开发范式。 本期就扒一扒其技术演进的关键节点与核心逻辑: 🔄 一、起源与初创期:Swagger的诞生(2010-2014) 核心…...
智能分布式爬虫的数据处理流水线优化:基于深度强化学习的数据质量控制
在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业和研究机构的核心资产。智能分布式爬虫作为高效的数据采集工具,在大规模数据获取中发挥着关键作用。然而,传统的数据处理流水线在面对复杂多变的网络环境和海量异构数据时,常出现数据质…...
力扣热题100 k个一组反转链表题解
题目: 代码: func reverseKGroup(head *ListNode, k int) *ListNode {cur : headfor i : 0; i < k; i {if cur nil {return head}cur cur.Next}newHead : reverse(head, cur)head.Next reverseKGroup(cur, k)return newHead }func reverse(start, end *ListNode) *ListN…...
在 Spring Boot 项目里,MYSQL中json类型字段使用
前言: 因为程序特殊需求导致,需要mysql数据库存储json类型数据,因此记录一下使用流程 1.java实体中新增字段 private List<User> users 2.增加mybatis-plus注解 TableField(typeHandler FastjsonTypeHandler.class) private Lis…...
Neko虚拟浏览器远程协作方案:Docker+内网穿透技术部署实践
前言:本文将向开发者介绍一款创新性协作工具——Neko虚拟浏览器。在数字化协作场景中,跨地域的团队常需面对实时共享屏幕、协同编辑文档等需求。通过本指南,你将掌握在Ubuntu系统中使用容器化技术部署该工具的具体方案,并结合内网…...
