經驗
工作了，面試我工作這家公司時被技術面打擊得不行，因為自己的數據結構等基礎學得實在太差，雖然原來是想做設計師的說。。。不過看在PHP寫得還湊合的份上能來實習了，但還是決心惡補一下基礎。 其實自己之前也確實感覺到了基礎的重要性，一些比較深的東西都比較底層，不學好根本沒法進行。像我之前用PHP做websocket，就牽扯到數據包、數據幀等概念，搞不清楚，連數據都沒法處理，還得后來補。所以我准備重新學一下數據結構,算法,網絡等基礎知識，也在此跟大家提個醒,別像我一樣走反了方向，甚至到明白過來就已經晚了。
今天來說一下被問到的堆排序的問題，當時被問到時，連完全二叉樹的概念都忘了。不過幸好我還有一點點數據結構基礎，看了點資料也有些明白了，所以想用PHP寫一下二叉樹的堆排序，順便也復習下二叉樹，堆等數據結構。
堆
堆(heap)是計算機科學中一類特殊的數據結構的統稱，通常是一個可以被看做一棵樹的數組對象。
堆{k1,k2,ki,…,kn} (ki <= k2i,ki <= k2i+1)|(ki >= k2i,ki >= k2i+1), (i = 1,2,3,4...n/2)
關於堆：
- 堆中某個節點的值總是不大於或不小於其父節點的值；
- 堆總是一棵完全二叉樹（下面）。
- 將根節點最大的堆叫做最大堆或大根堆，根節點最小的堆叫做最小堆或小根堆。
完全二叉樹
說到堆排序，就不能不提完全二叉樹，這些基本概念在網上到處都是，我摘了個最簡單的。。
完全二叉樹：除最后一層外，每一層上的節點數均達到最大值；在最后一層上只缺少右邊的若干結點。
我自己總結認為，正是因為有下面兩個特點，
- 只允許最后一層有空缺結點且空缺在右邊，即葉子結點只能在層次最大的兩層上出現（存儲方式的規則性）；
- 若i>1，tree的雙親為tree[i div 2]（其父子結點值的規律性）；
才使得其進行排序非常方便。
堆排序
堆排序求升序用大頂堆，求降序用小頂堆。
本例用求降序的小頂堆來解析。
堆排序步驟如下：
1、我們將數據（49、38、65、97、76、13、27、50）建立一個數組$arr；
2、用數組$arr建立一個小頂堆（主要步驟，會在代碼注釋里解釋，下圖是用一個數組建立小頂堆的過程）；
3、將堆的根（最小的元素）與最后一個葉子交換，並將堆長度減一，跳到第二步；
4、重復2-3步，直到堆中只有一個結點，排序完成。
堆排序的PHP實現
//因為是數組,下標從0開始,所以,下標為n根結點的左子結點為2n+1,右子結點為2n+2;
//初始化值,建立初始堆
$arr=array(49,38,65,97,76,13,27,50);
$arrSize=count($arr);
//將第一次排序抽出來，因為最后一次排序不需要再交換值了。
buildHeap($arr,$arrSize);
for($i=$arrSize-1;$i>0;$i--){
swap($arr,$i,0);
$arrSize--;
buildHeap($arr,$arrSize);
}
//用數組建立最小堆
function buildHeap(&$arr,$arrSize){
//計算出最開始的下標$index,如圖,為數字"97"所在位置,比較每一個子樹的父結點和子結點,將最小值存入父結點中
//從$index處對一個樹進行循環比較,形成最小堆
for($index=intval($arrSize/2)-1; $index>=0; $index--){
//如果有左節點,將其下標存進最小值$min
if($index*2+1<$arrSize){
$min=$index*2+1;
//如果有右子結點,比較左右結點的大小,如果右子結點更小,將其結點的下標記錄進最小值$min
if($index*2+2<$arrSize){
if($arr[$index*2+2]<$arr[$min]){
$min=$index*2+2;
}
}
//將子結點中較小的和父結點比較,若子結點較小,與父結點交換位置,同時更新較小
if($arr[$min]<$arr[$index]){
swap($arr,$min,$index);
}
}
}
}
//此函數用來交換下數組$arr中下標為$one和$another的數據
function swap(&$arr,$one,$another){
$tmp=$arr[$one];
$arr[$one]=$arr[$another];
$arr[$another]=$tmp;
}
下面是排序的最終結果：
2017.12.07 添加：
堆用來進行全排序，時間復雜度是 O(nlogn)
而快排用來全排序，平均時間復雜度也是 O(nlogn)
但堆排序可以用來求 TopK 時，堆的時間復雜度為 O(Klog2(n)，因為它只需要進行 K 輪排序即可。
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