堆排序(最大堆[1])--【算法导论】
2014-01-08 19:23
295 查看
前一章的“概率分析与随机算法”实在伤脑子,好在看过去了,现在正在看的是排序部分;
堆排序,这次说的是最大推排序(和最小堆原理也是相同的,最小堆实现),和原文中的思路也是一样的,后序有补充也会贴出来的;
最大堆...即是父节点的值大于孩子的值,若不满足条件,则经过调节使其满足条件:
思想则是访问父节点,若是存在孩子节点的值大于父节点的值,则将最大的孩子节点的值与父节点进行交换,为了避免交换后的节点继续不满足条件,再次调用函数,使其满足条件,如对以下节点(不清晰部分为4):
其中父节点3,4,5皆满足条件,到2父节点时,不满足最大堆,即进行调节:
此时则发现节点4又不满足条件了,继续调节:
调节的过程就是这样;
这时建堆即可:
由n / 2开始向第一个元素进行建堆;
贴下代码:
ps:按照书中伪码写成,元素由1开始,故数组中第一位A[0]为填充,并不算在排序中。
下一篇最大堆进阶即是将元素开始修改为下标0,最小堆同样实现;
o(∩_∩)o
堆排序,这次说的是最大推排序(和最小堆原理也是相同的,最小堆实现),和原文中的思路也是一样的,后序有补充也会贴出来的;
最大堆...即是父节点的值大于孩子的值,若不满足条件,则经过调节使其满足条件:
维护堆:
书本中的伪码:思想则是访问父节点,若是存在孩子节点的值大于父节点的值,则将最大的孩子节点的值与父节点进行交换,为了避免交换后的节点继续不满足条件,再次调用函数,使其满足条件,如对以下节点(不清晰部分为4):
其中父节点3,4,5皆满足条件,到2父节点时,不满足最大堆,即进行调节:
此时则发现节点4又不满足条件了,继续调节:
调节的过程就是这样;
建堆:
我们知道,当用数组来存储n个元素的堆时,叶子节点的下标是[n / 2] + 1,[n / 2] + 2......n。如上中10个元素,6之后即为叶子节点;这时建堆即可:
由n / 2开始向第一个元素进行建堆;
堆排序:
先构建一个最大堆,最后不断的将根节点提取出来,同时不断调节余下的节点保证是最大堆;贴下代码:
#include <iostream> #include <cstdlib> using namespace std; void MaxHeapIfy(int A[], int length, int i) //维护 { int left = i * 2; //节点i的左孩子 int right = i * 2 + 1; //节点i的右孩子节点 int largest = i; //默认父节点 if (left <= length && A[largest] < A[left]) //左孩子比父节点大 { largest = left; } if (right <= length && A[largest] < A[right]) //右孩子最大 { largest = right; } if (i != largest) //最大值不是父节点 { int temp = A[largest]; //exchange A[largest] = A[i]; A[i] = temp; MaxHeapIfy(A, length, largest); //继续维护 } } void BuildMaxHeap(int A[], int length) //建堆 { for (int i = length / 2; i >= 1; i--) { MaxHeapIfy(A, length, i); } } void HeapSort(int A[], int length) //堆排 { int temp; BuildMaxHeap(A, length); //建堆 /* cout<<"建堆情况:"; // for(int i = 1; i <= length; i++) cout<<A[i]<<" "; cout<<endl; */ for(int i = length; i >= 2;) { temp = A[i]; //交换堆的第一个元素和堆的最后一个元素 A[i] = A[1]; A[1] = temp; i--; //堆的大小减一 MaxHeapIfy(A, i, 1); //调堆 } } int main() { int A[] = {0, 4, 1, 23, 3, 2, 16, 9, 10, 14, 8, 7}; //0只做填充,填充A[0] /*int* A = new int[1001]; A[0] = 0; for(int i = 1; i <= 1000; i++) A[i] = rand()%10000 + 1;*/ int length = sizeof(A) / sizeof(int); // //int length = 1001; HeapSort(A, length - 1); for(int i = 1; i < length; i++) //cout cout<<A[i]<<" "; cout<<endl; return 0; }
ps:按照书中伪码写成,元素由1开始,故数组中第一位A[0]为填充,并不算在排序中。
下一篇最大堆进阶即是将元素开始修改为下标0,最小堆同样实现;
o(∩_∩)o
相关文章推荐
- 堆排序(最大堆进阶)--【算法导论】
- 【算法导论】第六章 再谈 堆排序和最大优先级队列
- 《github一天,一个算术题》:堆算法接口(堆排序、堆插入和堆垛机最大的价值,并删除)
- 算法导论之插入排序,选择排序,归并排序,冒泡排序,希尔排序,堆排序,快速排序的c语言实现
- 计算机算法--最大堆实现堆排序(从大到小输出)
- 算法导论_堆排序
- C++最大堆实现priority_queue优先级队列(算法导论)
- 【算法导论】堆排序
- 一头扎进算法导论-堆排序
- 【算法导论】最大流算法
- 【算法导论】最大二分匹配
- 堆排序(最小堆)--【算法导论】
- 从一个数组中同时找出最大最小数-算法导论第九章
- 数组实现堆排序(来源算法导论)
- 小sugar呀____最大子数组问题(算法导论)
- 堆排序原理及算法实现(最大堆)
- 【算法导论学习笔记】最大子数组问题
- 【算法导论】最大流算法
- 【算法导论】学习笔记——第6章 堆排序
- 【算法导论】最大二分匹配