堆是完全二叉樹的結構,因此對於一個有n個節點的堆,高度為O(logn)。
最大堆:堆中的最大元素存放在根節點的位置。
除了根節點,其他每個節點的值最多與其父節點的值一樣大。也就是任意一個子樹中包含的所有節點的值都不大於樹根節點的值。
堆中節點的位置編號都是確定的,根節點編號為1,每一層從左到右依次編號。由堆是完全二叉樹,可以知道當堆中某個節點的編號為i時,如果這個節點有左右子樹,那么左子樹的節點編號為2*i,右子樹的節點編號為2*i+1(當然這是在根節點編號為1的情況時)。
並且有n個節點的堆中葉子節點的編號為從n/2+1~n。因為假設節點n/2+1不是葉子節點,那么它的左子節點編號(n/2+1)*2=n+1,而節點總共只有n個。完全二叉樹的葉子節點只出現在最下面兩層。最下層的葉子集中在左邊,倒數二層的葉子集中在右邊。
維護最大堆函數MAX_HEAPWEIHU(A,i),假定節點i的左右子樹已經是最大堆。那么維護堆時,先比較i節點的值與左右節點值的大小,將三個數中的最大值交換到根節點的位置。假設根節點i與左子節點的值交換了,那么左子樹就要再次調用MAX_HEAPWEIHU(A,2*i),判斷左子樹還是不是最大堆,如果是則結束,否則繼續調用進行維護。因此調用MAX_HEAPWEIHU(A,i)的時間復雜度為O(logn)。
void heapfy(int a[],int i,int heapsize) { int largest=i; int left=2*i+1; int right=left+1; if(left<heapsize && a[i]<a[left]) largest=left; if(right<heapsize && a[largest]<a[right]) largest=right; if(largest!=i) { swap(a[i],a[largest]); heapfy(a,largest); } }
建立最大堆:將A[1,n]數組轉換為最大堆。因為最大堆為完全二叉樹結構,因此A[n/2+1],……,A[n]是最大堆的葉子節點。每個葉子節點本身就是一個最大堆,所以我們就要從A[n/2]~A[1]逐步維護這個最底層的最大堆(調用MAX_HEAPWEIHU(A,i)維護)。
void buildheap(int a[],int len) { for(int i=len/2-1;i>=0;i--) heapfy(a,i,len); }
堆排序:先建立一個最大堆。然后將最大堆的A[1]與A[n]交換,然后從堆中去掉這個節點n,通過減少A.heap_size的值來實現。剩余的節點中,新的根節點可能違背了最大堆的性質,因此需要調用MAX_HEAPWEIHU(A,1)來維護最大堆。
void sortheap(int a[],int len) { for(int i=n-1;i>=0;i--) { swap(a[0],a[i]); heapfy(a,0,i); } }
#include<iostream> using namespace std; void heapfy(int a[],int index,int heapsize) { int left=index*2+1; int right=left+1; int largest=index; if(left<heapsize&&a[index]<a[left]) largest=left; if(right<heapsize&&a[largest]<a[right]) largest=right; if(largest!=index) { swap(a[index],a[largest]); heapfy(a,largest,heapsize); } } void heapsort(int a[],int len) { for(int i=len/2-1;i>=0;i--) { heapfy(a,i,len); } for(int i=len-1;i>=0;i--) { swap(a[i],a[0]); heapfy(a,0,i); } } int main() { int a[10]={9,3,4,5,1,8,0,2,7,6}; heapsort(a,10); }