排序：堆排序算法分析以及插入删除操作_堆排序中的插入删除算法怎么实现

堆排序可以看作顺序存储的完全二叉树。
堆排序属于选择排序的一种，
选择排序:每一趟在待排序元素中选取关键字最小(或最大）的元素加入有序子序列。

1.堆的定义

若n个关键字序列$L[\mathrm{1...}n]$满足下面某一条性质，则称为堆(Heap) :

• 若满足∶$L(i)\ge L(2i)且L(i)\ge L(2i+1)(1\le i\le n/2)$ ：大根堆(大顶堆)
• 若满足:$L(i)\le L(2i)且L(i)\le L(2i+1)(1\le i\le n/2)$ ：小根堆(小顶堆)

堆可以看作是一个完全二叉树的排列：

• 大根堆：完全二叉树中，根≥左、右。‘
• 小根堆︰完全二叉树中，根≤左、右。

1.与二叉树的顺序存储的联系

层序遍历以下二叉树：

1.常考的基本操作：

• i的左孩子：$2i$
• i的右孩子：$2i+1$
• i的父节点：$[\frac{i}{2}]$（向下取整）
• i所在的层次：$lo{g}_2(n+1)或[lo{g}_{2}n](向下取整)+1$

2.若完全二叉树中共有n个结点，则

• 判断i是否有左孩子：$2i<=n$
• 判断i是否有右孩子：$2i+1<=n$
• 判断i是否是叶子/分支结点?：$i>[n/2](向下取整)$

2.建立大根堆

根据大根堆的特性︰$根\ge 左、右$

1.思路

1. 把所有非终端结点都检查一遍，是否满足大根堆的要求，如果不满足，则进行调整
2. 检查当前结点是否满足根≥左、右,
3. 若不满足，将当前结点与更大的一个孩子互换.
4. 若元素互换破坏了下一级的堆，则采用相同的方法继续往下调整(小元素不断“下坠”)

2.代码实现

//将以k 为根的子树调整为大根堆
void HeadAdjust(int A[], int k, int len) {
    A[0] = A[k];//A[0]暂存子树的根结点
    for (int i = 2 * k; i <= len; i *= 2) {
        //汇key较大的子结点向下筛选
        if (i < len && A[i] < A[i + 1])
            i++;//取key较大的子结点的下标
        if (A[0] >= A[i])break;//筛选结束
        else {
            A[k] = A[i];//将A[i]调整到双亲结点上
            k = i;//修改k值，以便继续向下筛选
        }
    }
    A[k] = A[0];//被筛选结点的值放入最终位置
}

//建立大根堆
void BuildMaxHeap(int A[], int len) {
    for (int i = len / 2; i > 0; i--)//从后往前调整所有非终端结点
        HeadAdjust(A, i, len);
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

3.基于大根堆进行排序

1.原理

1. 堆排序:每一趟将堆顶元素加入有序子序列(与待排序序列中的最后一个元素交换)
2. 并将待排序元素序列再次调整为大根堆(小元素不断“下坠”)
3. 注意:基于大根堆的堆排序得到“递增序列”，基于小根堆的堆排序得到“递减序列”。

2.代码实现

//堆排序的完整逻辑
void HeapSort(int A[], int len) {
    BuildMaxHeap(A, len);//初始建堆
    for (int i = len; i > 1; i--) {// n-1趟的交换和建堆过程
        swap(A[i], A[1]);//堆顶元素和堆底元素交换
        HeadAdjust(A, 1, i - 1);//把剩余的待排序元素整理成堆
    }

}
1
2
3
4
5
6
7
8
9

4.算法效率分析

1.建堆过程的分析

1. 若当前结点下方有两个孩子，则“下坠”一层，需对比关键字2次。
2. 若下方只有一个孩子，则“下坠”一层，只需对比关键字1次。
3. 结论:一个结点，每“下坠”一层，最多只需对比关键字2次
4. 若树高为h，某结点在第i层，则将这个结点向下调整最多只需要“下坠” h-i层，
5. 关键字对比次数不超过2(h-i)
6. n个结点的完全二叉树树高h=$[lo{g}_{2}n](向下取整)+1$
7. 第i层最多有2-1个结点，而只有第1~(h-1)层的结点才有可能需要“下坠”调整

结论：

• 将整棵树调整为大根堆,关键字对比次数不超过4n.
• 建堆过程，关键字对比次数不超过4n，建堆时间复杂度=O(n)

2.堆排序的过程分析

1. 根节点最多下坠h-1层，每下坠一层,
2. 而每“下坠”一层，最多只需对比关键字2次，
3. 因此每一趟排序复杂度不超过$O(h)=O(lo{g}_{2}n)$
4. 共n-1趟，总的时间复杂度=$O(nlo{g}_{2}n)$

因此堆排序的时间为建堆的时间加上排序的时间:

• 堆排序的时间复杂度=$O(n)+O(nlo{g}_{2}n)=O(nlo{g}_{2}n)$，
• 堆排序的空间复杂度=$O(1)$.

5.稳定性

根据代码：若左右孩子一样大，则优先和左孩子交换。

结论：不稳定。

6.在堆中插入新元素

寻找完全二叉树中相关结点的方法：

• i的左孩子：2i
• i的右孩子：2i+1
• i的父节点：[i/2]（向下取整）

1.对小根堆进行插入

1. 对于小根堆，新元素放到表尾，与父节点对比,
2. 若新元素比父节点更小，则将二者互换。
3. 新元素就这样一路“上升”，直到无法继续上升为止

7.在堆中删除元素

1.对小根堆进行删除

被删除的元素用堆底元素替代，然后让该元素不断“下坠”，直到无法下坠为止。

2.关键字对比次数分析

• 每次“上升”调整只需对比关键字1次
• 每次“下坠”调整可能需要对比关键字2次，也可能只需对比1次