北大青鳥北京,通州北大青鳥校區學術部講解:Java的排序之“堆排序”

      北京北大青鳥通州校區學術部老師講解:什么是堆排序?

      北京北大青鳥專家解答:堆排序是另一種選擇排序方法,它是樹型選擇排序的改進,優勢是使用的輔助空間較少,僅需要一個元素用于空間交換。(北京北大青鳥

      堆排序包括兩個步驟 (1)初始堆(堆的定義:(1)堆是一個完全二叉樹(2)根結點的值或者大于左右子樹的值或者小于左右子樹的值(3)左右子樹也是一個堆)(北京北大青鳥

      (2)調整堆(當初始小頂堆之后,堆頂元素是最小的元素,取出最小的元素與最后一個元素相交換,再把剩下n-1個元素調整成堆,依次調整直到1為止)(北京北大青鳥

      public abstract class PriorityQueue {
        private Object[] heap;
        private int size;
        private int maxSize;
        /** Determines the ordering of objects in this priority queue.  Subclasses
          must define this one method. */
        protected abstract boolean lessThan(Object a, Object b);
        /** Subclass constructors must call this. */
        protected final void initialize(int maxSize) {
          size = 0;
          int heapSize = maxSize + 1;
          heap = new Object[heapSize];
          this.maxSize = maxSize;
        }
        /**
         * Adds an Object to a PriorityQueue in log(size) time.
         * If one tries to add more objects than maxSize from initialize
         * a RuntimeException (ArrayIndexOutOfBound) is thrown.
         */
        public final void put(Object element) {
          size++;
          heap[size] = element;
          upHeap();
        }
        /**
         * Adds element to the PriorityQueue in log(size) time if either
         * the PriorityQueue is not full, or not lessThan(element, top()).
         * @param element
         * @return true if element is added, false otherwise.
         */
        public boolean insert(Object element){
          if(size < maxSize){
            put(element);
            return true;
          }
          else if(size > 0 && !lessThan(element, top())){
            heap[1] = element;
            adjustTop();
            return true;
          }
          else
            return false;
         }
        /** Returns the least element of the PriorityQueue in constant time. */
        public final Object top() {
          if (size > 0)
            return heap[1];
          else
            return null;
        }
        /** Removes and returns the least element of the PriorityQueue in log(size)
          time. */
        public final Object pop() {
          if (size > 0) {
            Object result = heap[1];     // save first value
            heap[1] = heap[size];     // move last to first
            heap[size] = null;     // permit GC of objects
            size--;
            downHeap();      // adjust heap
            return result;
          } else
            return null;
        }
        /** Should be called when the Object at top changes values.  Still log(n)
         * worst case, but it's at least twice as fast to


         *  { pq.top().change(); pq.adjustTop(); }
         *
      instead of

         *  { o = pq.pop(); o.change(); pq.push(o); }
         *

         */
        public final void adjustTop() {
          downHeap();
        }

        /** Returns the number of elements currently stored in the PriorityQueue. */
        public final int size() {
          return size;
        }
        /** Removes all entries from the PriorityQueue. */
        public final void clear() {
          for (int i = 0; i <= size; i++)
            heap[i] = null;
          size = 0;
        }
        private final void upHeap() {
          int i = size;
          Object node = heap[i];     // save bottom node
          int j = i >>> 1;
          while (j > 0 && lessThan(node, heap[j])) {
            heap[i] = heap[j];     // shift parents down
            i = j;
            j = j >>> 1;
          }
          heap[i] = node;      // install saved node
        }
        private final void downHeap() {
          int i = 1;
          Object node = heap[i];     // save top node
          int j = i << 1;      // find smaller child
          int k = j + 1;
          if (k <= size && lessThan(heap[k], heap[j])) {
            j = k;
          }
          while (j <= size && lessThan(heap[j], node)) {
            heap[i] = heap[j];     // shift up child
            i = j;
            j = i << 1;
            k = j + 1;
            if (k <= size && lessThan(heap[k], heap[j])) {
       j = k;
            }
          }
          heap[i] = node;      // install saved node
        }
      }
      結束(北京北大青鳥

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