java堆排序算法代码,堆排序实现代码

　　本文主要以图片的形式讲解堆排序过程，然后用Java代码实现堆排序并分析时间复杂度，具有一定的参考价值。感兴趣的朋友可以了解一下。

　　1.导言2。图形堆排序3。java代码实现和时间复杂度分析4。总结。

一、引言

　　优先级队列可以在O(NlogN)时间内进行排序，就像上一篇文章中解决topK问题所用的思路一样，这个思路就是堆排序。

　　字体这里有一个窍门。如果用新数组存储，需要O(N)空间；但是每次deleteMax都会空一个位置，把末尾的节点过滤下来，那么我们就可以把deleteMax的数据放在末尾。算法思想：通过将数组元素进行buildHeap进行堆序化（构建大顶堆）；再对堆进行N-1次deleteMax操作。如果你对二进制堆一无所知，可以看看图示的优先级队列(heap)。

二、图解堆排序（heapsort）

　　我们从数组下标0开始，不像二进制堆从数组下标1开始。

　　堆排序过程：

　　公共类堆排序{

　　公共静态void main(String[] args) {

　　Integer[]整数={7，1，13，9，11，5，8 }；

　　System.out.println(原始序列： arrays . tostring(integers))；

　　heapsort(整数)；

　　System.out.println(排序后： arrays . tostring(integers))；

　　}

　　公共静态T扩展可比？super T void heapsort(T[] a) {

　　if (null==a a.length==0) {

　　引发新的RuntimeException(“数组为null或长度为0”)；

　　}

　　//生成堆

　　for(int I=a . length/2-1；I=0；我- ) {

　　percDown(a，I，a . length)；

　　}

　　//deleteMax

　　for(int I=a . length-1；I 0；我- ) {

　　swapReferences(a，0，I)；

　　percDown(a，0，I)；

　　}

　　}

　　/**

　　*向下过滤的方法

　　*

　　* @param a:要排序的数组

　　* @param i:从哪个索引开始过滤？

　　* @param n:二进制堆的逻辑大小

　　* @param T

　　*/

　　私有静态T扩展可比？super T void percDown(T[] a，int i，int n) {

　　int child

　　T tmp

　　for(tmp=a[I]；左孩子；i=儿童){

　　child=left child(I)；

　　如果(孩子！=n - 1 a【子】。compare to(a[child 1])0 {

　　孩子；

　　}

　　if (tmp.compareTo(a[child]) 0) {

　　a[I]=a[child]；

　　}否则{

　　打破；

　　}

　　}

　　a[I]=tmp；

　　}

　　private static int left child(int I){

　　返回2 * I 1；

　　}

　　/**

　　*交换数组中两个位置的元素

　　*

　　* @param a:目标数组

　　* @param index1:第一个元素的下标

　　* @param index2:第二个元素下标

　　* @param T

　　*/

　　private static T void swa preferences(T[]a，int index1，int index2) {

　　t tmp=a[index 1]；

　　a[索引1]=a[索引2]；

　　a[index 2]=tmp；

　　}

　　}

　　//输出结果

　　//原序列：[7，1，13，9，11，5，8]

　　//排序后：[1，5，7，8，9，11，13]代码实现构建堆使用O(N)的时间。向下筛选元素需要O(logN)，需要N-1次，所以总共需要O (n (n-1) logn)=

　　时间复杂度：用自己的存储，无疑是O(NlogN)。。

三、java代码实现及时间复杂度分析

　　这篇文章通过绘图演示了堆排序的过程。很清楚稳定在O(NlogN)。是Java学习的堆排序流程图和代码讲解的详细内容。更多请关注其他相关文章！

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