目录

• 堆的概念
• 要点
• 算法分析
• 堆排序算法的总体情况
• 时间复杂度
• 算法稳定性
• 完整参考代码
• JAVA版本
• 参考资料
• 相关阅读

public void HeapAdjust(int[] array, int parent, int length) {
    int temp = array[parent]; // temp保存当前父节点
    int child = 2 * parent + 1; // 先获得左孩子
 
    while (child < length) {
        // 如果有右孩子结点，并且右孩子结点的值大于左孩子结点，则选取右孩子结点
        if (child + 1 < length && array[child] < array[child + 1]) {
            child++;
        }
 
        // 如果父结点的值已经大于孩子结点的值，则直接结束
        if (temp >= array[child])
            break;
 
        // 把孩子结点的值赋给父结点
        array[parent] = array[child];
 
        // 选取孩子结点的左孩子结点,继续向下筛选
        parent = child;
        child = 2 * child + 1;
    }
 
    array[parent] = temp;
}
 
public void heapSort(int[] list) {
    // 循环建立初始堆
    for (int i = list.length / 2; i >= 0; i--) {
        HeapAdjust(list, i, list.length - 1);
    }
 
    // 进行n-1次循环，完成排序
    for (int i = list.length - 1; i > 0; i--) {
        // 最后一个元素和第一元素进行交换
        int temp = list[i];
        list[i] = list[0];
        list[0] = temp;
 
        // 筛选 R[0] 结点，得到i-1个结点的堆
        HeapAdjust(list, 0, i);
        System.out.format("第 %d 趟: \t", list.length - i);
        printPart(list, 0, list.length - 1);
    }
}

View Code

排序前:    1   3   4   5   2   6   9   7   8   0  
第 1 趟:   8   7   6   5   2   1   4   3   0   9  
第 2 趟:   7   5   6   3   2   1   4   0   8   9  
第 3 趟:   6   5   4   3   2   1   0   7   8   9  
第 4 趟:   5   3   4   0   2   1   6   7   8   9  
第 5 趟:   4   3   1   0   2   5   6   7   8   9  
第 6 趟:   3   2   1   0   4   5   6   7   8   9  
第 7 趟:   2   0   1   3   4   5   6   7   8   9  
第 8 趟:   1   0   2   3   4   5   6   7   8   9  
第 9 趟:   0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  
排序后:    0   1   2   3   4   5   6   7   8   9