// 初始化堆
void initHeap(int a[], int len) {
// 从完全二叉树最后一个非子节点开始
// 在数组中第一个元素的索引是0
// 第n个元素的左孩子为2n+1,右孩子为2n+2,
// 最后一个非子节点位置在(n - 1) / 2
for (int i = (len - 1) / 2; i >= 0; --i) {
adjustMaxHeap(a, len, i);
}
}
void adjustMaxHeap(int a[], int len, int parentNodeIndex) {
// 若只有一个元素,那么只能是堆顶元素,也没有必要再排序了
if (len <= 1) {
return;
}
// 记录比父节点大的左孩子或者右孩子的索引
int targetIndex = -1;
// 获取左、右孩子的索引
int leftChildIndex = 2 * parentNodeIndex + 1;
int rightChildIndex = 2 * parentNodeIndex + 2;
// 没有左孩子
if (leftChildIndex >= len) {
return;
}
// 有左孩子,但是没有右孩子
if (rightChildIndex >= len) {
targetIndex = leftChildIndex;
}
// 有左孩子和右孩子
else {
// 取左、右孩子两者中最大的一个
targetIndex = a[leftChildIndex] > a[rightChildIndex] ? leftChildIndex : rightChildIndex;
}
// 只有孩子比父节点的值还要大,才需要交换
if (a[targetIndex] > a[parentNodeIndex]) {
int temp = a[targetIndex];
a[targetIndex] = a[parentNodeIndex];
a[parentNodeIndex] = temp;
// 交换完成后,有可能会导致a[targetIndex]结点所形成的子树不满足堆的条件,
// 若不满足堆的条件,则调整之使之也成为堆
adjustMaxHeap(a, len, targetIndex);
}
}
void heapSort(int a[], int len) {
if (len <= 1) {
return;
}
// 初始堆成无序最大堆
initHeap(a, len);
for (int i = len - 1; i > 0; --i) {
// 将当前堆顶元素与最后一个元素交换,保证这一趟所查找到的堆顶元素与最后一个元素交换
// 注意:这里所说的最后不是a[len - 1],而是每一趟的范围中最后一个元素
// 为什么要加上>0判断?每次不是说堆顶一定是最大值吗?没错,每一趟调整后,堆顶是最大值的
// 但是,由于len的范围不断地缩小,导致某些特殊的序列出现异常
// 比如说,5, 3, 8, 6, 4序列,当调整i=1时,已经调整为3,4,5,6,8序列,已经有序了
// 但是导致了a[i]与a[0]交换,由于变成了4,3,5,6,8反而变成无序了!
if (a[0] > a[i]) {
int temp = a[0];
a[0] = a[i];
a[i] = temp;
}
// 范围变成为:
// 0...len-1
// 0...len-1-1
// 0...1 // 结束
// 其中,0是堆顶,每次都是找出在指定的范围内比堆顶还大的元素,然后与堆顶元素交换
adjustMaxHeap(a, i - 1, 0);
}
}
// 初始化堆
void initHeap(int a[], int len) {
// 从完全二叉树最后一个非子节点开始
// 在数组中第一个元素的索引是0
// 第n个元素的左孩子为2n+1,右孩子为2n+2,
// 最后一个非子节点位置在(n - 1) / 2
for (int i = (len - 1) / 2; i >= 0; --i) {
adjustMinHeap(a, len, i);
}
}
void adjustMinHeap(int a[], int len, int parentNodeIndex) {
// 若只有一个元素,那么只能是堆顶元素,也没有必要再排序了
if (len <= 1) {
return;
}
// 记录比父节点大的左孩子或者右孩子的索引
int targetIndex = -1;
// 获取左、右孩子的索引
int leftChildIndex = 2 * parentNodeIndex + 1;
int rightChildIndex = 2 * parentNodeIndex + 2;
// 没有左孩子
if (leftChildIndex >= len) {
return;
}
// 有左孩子,但是没有右孩子
if (rightChildIndex >= len) {
targetIndex = leftChildIndex;
}
// 有左孩子和右孩子
else {
// 取左、右孩子两者中最上的一个
targetIndex = a[leftChildIndex] < a[rightChildIndex] ? leftChildIndex : rightChildIndex;
}
// 只有孩子比父节点的值还要小,才需要交换
if (a[targetIndex] < a[parentNodeIndex]) {
int temp = a[targetIndex];
a[targetIndex] = a[parentNodeIndex];
a[parentNodeIndex] = temp;
// 交换完成后,有可能会导致a[targetIndex]结点所形成的子树不满足堆的条件,
// 若不满足堆的条件,则调整之使之也成为堆
adjustMinHeap(a, len, targetIndex);
}
}
void heapSort(int a[], int len) {
if (len <= 1) {
return;
}
// 初始堆成无序最小堆
initHeap(a, len);
for (int i = len - 1; i > 0; --i) {
// 将当前堆顶元素与最后一个元素交换,保证这一趟所查找到的堆顶元素与最后一个元素交换
// 注意:这里所说的最后不是a[len - 1],而是每一趟的范围中最后一个元素
// 为什么要加上>0判断?每次不是说堆顶一定是最小值吗?没错,每一趟调整后,堆顶是最小值的
// 但是,由于len的范围不断地缩小,导致某些特殊的序列出现异常
// 比如说,5, 3, 8, 6, 4序列,当调整i=1时,已经调整为3,4,5,6,8序列,已经有序了
// 但是导致了a[i]与a[0]交换,由于变成了4,3,5,6,8反而变成无序了!
if (a[0] < a[i]) {
int temp = a[0];
a[0] = a[i];
a[i] = temp;
}
// 范围变成为:
// 0...len-1
// 0...len-1-1
// 0...1 // 结束
// 其中,0是堆顶,每次都是找出在指定的范围内比堆顶还小的元素,然后与堆顶元素交换
adjustMinHeap(a, i - 1, 0);
}
}
// int a[] = {5, 3, 8, 6, 4};
int a[] = {89,-7,999,-89,7,0,-888,7,-7};
heapSort(a, sizeof(a) / sizeof(int));
for (int i = 0; i < sizeof(a) / sizeof(int); ++i) {
NSLog(@"%d", a[i]);
}
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