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hello-algo/chapter_sorting/heap_sort.md

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2 years ago
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2 years ago
2 years ago
# 11.7.   堆排序
!!! tip
1 year ago
阅读本节前,请确保已学完「堆」章节。
2 years ago
「堆排序 Heap Sort」是一种基于堆数据结构实现的高效排序算法。我们可以利用已经学过的“建堆操作”和“元素出堆操作”实现堆排序
1. 输入数组并建立小顶堆,此时最小元素位于堆顶。
2 years ago
2. 不断执行出堆操作,依次记录出堆元素,即可得到从小到大排序的序列。
2 years ago
2 years ago
以上方法虽然可行,但需要借助一个额外数组来保存弹出的元素,比较浪费空间。在实际中,我们通常使用一种更加优雅的实现方式。
## 11.7.1.   算法流程
设数组的长度为 $n$ ,堆排序的流程如下:
2 years ago
1. 输入数组并建立大顶堆。完成后,最大元素位于堆顶。
2. 将堆顶元素(第一个元素)与堆底元素(最后一个元素)交换。完成交换后,堆的长度减 $1$ ,已排序元素数量加 $1$ 。
3. 从堆顶元素开始从顶到底执行堆化操作Sift Down。完成堆化后堆的性质得到修复。
4. 循环执行第 `2.``3.` 步。循环 $n - 1$ 轮后,即可完成数组排序。
实际上,元素出堆操作中也包含第 `2.``3.` 步,只是多了一个弹出元素的步骤。
=== "<1>"
![堆排序步骤](heap_sort.assets/heap_sort_step1.png)
=== "<2>"
![heap_sort_step2](heap_sort.assets/heap_sort_step2.png)
=== "<3>"
![heap_sort_step3](heap_sort.assets/heap_sort_step3.png)
=== "<4>"
![heap_sort_step4](heap_sort.assets/heap_sort_step4.png)
=== "<5>"
![heap_sort_step5](heap_sort.assets/heap_sort_step5.png)
=== "<6>"
![heap_sort_step6](heap_sort.assets/heap_sort_step6.png)
=== "<7>"
![heap_sort_step7](heap_sort.assets/heap_sort_step7.png)
=== "<8>"
![heap_sort_step8](heap_sort.assets/heap_sort_step8.png)
=== "<9>"
![heap_sort_step9](heap_sort.assets/heap_sort_step9.png)
=== "<10>"
![heap_sort_step10](heap_sort.assets/heap_sort_step10.png)
=== "<11>"
![heap_sort_step11](heap_sort.assets/heap_sort_step11.png)
=== "<12>"
![heap_sort_step12](heap_sort.assets/heap_sort_step12.png)
在代码实现中我们使用了与堆章节相同的从顶至底堆化Sift Down的函数。值得注意的是由于堆的长度会随着提取最大元素而减小因此我们需要给 Sift Down 函数添加一个长度参数 $n$ ,用于指定堆的当前有效长度。
=== "Java"
```java title="heap_sort.java"
/* 堆的长度为 n ,从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
void siftDown(int[] nums, int n, int i) {
while (true) {
// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
int l = 2 * i + 1;
int r = 2 * i + 2;
int ma = i;
if (l < n && nums[l] > nums[ma])
ma = l;
if (r < n && nums[r] > nums[ma])
ma = r;
// 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无需继续堆化,跳出
if (ma == i)
break;
// 交换两节点
int temp = nums[i];
nums[i] = nums[ma];
nums[ma] = temp;
// 循环向下堆化
i = ma;
}
}
/* 堆排序 */
void heapSort(int[] nums) {
// 建堆操作:堆化除叶节点以外的其他所有节点
for (int i = nums.length / 2 - 1; i >= 0; i--) {
siftDown(nums, nums.length, i);
}
// 从堆中提取最大元素,循环 n-1 轮
for (int i = nums.length - 1; i > 0; i--) {
// 交换根节点与最右叶节点(即交换首元素与尾元素)
int tmp = nums[0];
nums[0] = nums[i];
nums[i] = tmp;
// 以根节点为起点,从顶至底进行堆化
siftDown(nums, i, 0);
}
}
```
=== "C++"
```cpp title="heap_sort.cpp"
/* 堆的长度为 n ,从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
void siftDown(vector<int> &nums, int n, int i) {
while (true) {
// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
int l = 2 * i + 1;
int r = 2 * i + 2;
int ma = i;
if (l < n && nums[l] > nums[ma])
ma = l;
if (r < n && nums[r] > nums[ma])
ma = r;
// 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无需继续堆化,跳出
if (ma == i) {
break;
}
// 交换两节点
swap(nums[i], nums[ma]);
// 循环向下堆化
i = ma;
}
}
/* 堆排序 */
void heapSort(vector<int> &nums) {
// 建堆操作:堆化除叶节点以外的其他所有节点
for (int i = nums.size() / 2 - 1; i >= 0; --i) {
siftDown(nums, nums.size(), i);
}
// 从堆中提取最大元素,循环 n-1 轮
for (int i = nums.size() - 1; i > 0; --i) {
// 交换根节点与最右叶节点(即交换首元素与尾元素)
swap(nums[0], nums[i]);
// 以根节点为起点,从顶至底进行堆化
siftDown(nums, i, 0);
}
}
```
=== "Python"
```python title="heap_sort.py"
def sift_down(nums: list[int], n: int, i: int):
"""堆的长度为 n ,从节点 i 开始,从顶至底堆化"""
while True:
# 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
l = 2 * i + 1
r = 2 * i + 2
ma = i
if l < n and nums[l] > nums[ma]:
ma = l
if r < n and nums[r] > nums[ma]:
ma = r
# 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无需继续堆化,跳出
if ma == i:
break
# 交换两节点
nums[i], nums[ma] = nums[ma], nums[i]
# 循环向下堆化
i = ma
def heap_sort(nums: list[int]):
"""堆排序"""
# 建堆操作:堆化除叶节点以外的其他所有节点
for i in range(len(nums) // 2 - 1, -1, -1):
sift_down(nums, len(nums), i)
# 从堆中提取最大元素,循环 n-1 轮
for i in range(len(nums) - 1, 0, -1):
# 交换根节点与最右叶节点(即交换首元素与尾元素)
nums[0], nums[i] = nums[i], nums[0]
# 以根节点为起点,从顶至底进行堆化
sift_down(nums, i, 0)
```
=== "Go"
```go title="heap_sort.go"
1 year ago
/* 堆的长度为 n ,从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
func siftDown(nums *[]int, n, i int) {
for true {
// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
l := 2*i + 1
r := 2*i + 2
ma := i
if l < n && (*nums)[l] > (*nums)[ma] {
ma = l
}
if r < n && (*nums)[r] > (*nums)[ma] {
ma = r
}
// 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无需继续堆化,跳出
if ma == i {
break
}
// 交换两节点
(*nums)[i], (*nums)[ma] = (*nums)[ma], (*nums)[i]
// 循环向下堆化
i = ma
}
}
2 years ago
1 year ago
/* 堆排序 */
func heapSort(nums *[]int) {
// 建堆操作:堆化除叶节点以外的其他所有节点
for i := len(*nums)/2 - 1; i >= 0; i-- {
siftDown(nums, len(*nums), i)
}
// 从堆中提取最大元素,循环 n-1 轮
for i := len(*nums) - 1; i > 0; i-- {
// 交换根节点与最右叶节点(即交换首元素与尾元素)
(*nums)[0], (*nums)[i] = (*nums)[i], (*nums)[0]
// 以根节点为起点,从顶至底进行堆化
siftDown(nums, i, 0)
}
}
2 years ago
```
=== "JavaScript"
```javascript title="heap_sort.js"
[class]{}-[func]{siftDown}
[class]{}-[func]{heapSort}
```
=== "TypeScript"
```typescript title="heap_sort.ts"
[class]{}-[func]{siftDown}
[class]{}-[func]{heapSort}
```
=== "C"
```c title="heap_sort.c"
[class]{}-[func]{siftDown}
[class]{}-[func]{heapSort}
```
=== "C#"
```csharp title="heap_sort.cs"
1 year ago
/* 堆的长度为 n ,从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
void siftDown(int[] nums, int n, int i) {
while (true) {
// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
int l = 2 * i + 1;
int r = 2 * i + 2;
int ma = i;
if (l < n && nums[l] > nums[ma])
ma = l;
if (r < n && nums[r] > nums[ma])
ma = r;
// 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无需继续堆化,跳出
if (ma == i)
break;
// 交换两节点
(nums[ma], nums[i]) = (nums[i], nums[ma]);
// 循环向下堆化
i = ma;
}
}
2 years ago
1 year ago
/* 堆排序 */
void heapSort(int[] nums) {
// 建堆操作:堆化除叶节点以外的其他所有节点
for (int i = nums.Length / 2 - 1; i >= 0; i--) {
siftDown(nums, nums.Length, i);
}
// 从堆中提取最大元素,循环 n-1 轮
for (int i = nums.Length - 1; i > 0; i--) {
// 交换根节点与最右叶节点(即交换首元素与尾元素)
(nums[i], nums[0]) = (nums[0], nums[i]);
// 以根节点为起点,从顶至底进行堆化
siftDown(nums, i, 0);
}
}
2 years ago
```
=== "Swift"
```swift title="heap_sort.swift"
1 year ago
/* 堆的长度为 n ,从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
func siftDown(nums: inout [Int], n: Int, i: Int) {
var i = i
while true {
// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
let l = 2 * i + 1
let r = 2 * i + 2
var ma = i
if l < n, nums[l] > nums[ma] {
ma = l
}
if r < n, nums[r] > nums[ma] {
ma = r
}
// 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无需继续堆化,跳出
if ma == i {
break
}
// 交换两节点
nums.swapAt(i, ma)
// 循环向下堆化
i = ma
}
}
2 years ago
1 year ago
/* 堆排序 */
func heapSort(nums: inout [Int]) {
// 建堆操作:堆化除叶节点以外的其他所有节点
for i in stride(from: nums.count / 2 - 1, through: 0, by: -1) {
siftDown(nums: &nums, n: nums.count, i: i)
}
// 从堆中提取最大元素,循环 n-1 轮
for i in stride(from: nums.count - 1, to: 0, by: -1) {
// 交换根节点与最右叶节点(即交换首元素与尾元素)
nums.swapAt(0, i)
// 以根节点为起点,从顶至底进行堆化
siftDown(nums: &nums, n: i, i: 0)
}
}
2 years ago
```
=== "Zig"
```zig title="heap_sort.zig"
[class]{}-[func]{siftDown}
[class]{}-[func]{heapSort}
```
1 year ago
=== "Dart"
```dart title="heap_sort.dart"
[class]{}-[func]{siftDown}
[class]{}-[func]{heapSort}
```
2 years ago
## 11.7.2. &nbsp; 算法特性
2 years ago
2 years ago
- **时间复杂度 $O(n \log n)$ 、非自适应排序** :建堆操作使用 $O(n)$ 时间。从堆中提取最大元素的时间复杂度为 $O(\log n)$ ,共循环 $n - 1$ 轮。
2 years ago
- **空间复杂度 $O(1)$ 、原地排序** :几个指针变量使用 $O(1)$ 空间。元素交换和堆化操作都是在原数组上进行的。
- **非稳定排序**:在交换堆顶元素和堆底元素时,相等元素的相对位置可能发生变化。