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堆排序

!!! tip

阅读本节前,请确保已学完“堆“章节。

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. 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。

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。

算法流程

设数组的长度为 n ,堆排序的流程如下图所示。

  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. 步和第 3. 步。循环 n - 1 轮后,即可完成数组排序。

!!! tip

实际上,元素出堆操作中也包含第 `2.` 步和第 `3.` 步,只是多了一个弹出元素的步骤。

=== "<1>" 堆排序步骤

=== "<2>" heap_sort_step2

=== "<3>" heap_sort_step3

=== "<4>" heap_sort_step4

=== "<5>" heap_sort_step5

=== "<6>" heap_sort_step6

=== "<7>" heap_sort_step7

=== "<8>" heap_sort_step8

=== "<9>" heap_sort_step9

=== "<10>" heap_sort_step10

=== "<11>" heap_sort_step11

=== "<12>" heap_sort_step12

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() 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。代码如下所示:

[file]{heap_sort}-[class]{}-[func]{heap_sort}

算法特性

  • 时间复杂度为 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。
  • 空间复杂度为 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。