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C#排序算法之堆排序

时间:2024-07-21 02:25:58 C语言 我要投稿
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C#排序算法之堆排序

  关于C#排序算法的堆排序具体是怎么样的呢?下面小编为大家整理了C#排序算法之堆排序,希望能帮到大家!

  一、基本概念

  堆:这里是指一种数据结构,而不是我们在C#中提到的用于存储引用类型对象的地方。它可以被当成一棵完全二叉树。

  为了将堆用数组来存放,这里对每个节点标上顺序。事实上,我们可以用简单的计算公式得出父节点,左孩子,右孩子的索引:

  parent(i) =

  left(i) = 2i

  right(i)=2i + 1

  最大堆和最小堆: 最大堆是指所有父节点的值都大于其孩子节点的堆,即满足以下公式:

  A[parent[i]]

  A[i](A是指存放该堆的数组)

  最小堆相反。

  最大堆和最小堆是堆排序的关键,可知最大堆的根节点是堆中最大的节点。因此只要我们构造出最大(小)堆,最大(小)的元素也就得到了,然后再对剩下的元素继续构造最大(小)堆,就可以取出第二大(小)的元素,依此类推,直到排序完成。

  二、构造最大(小)堆

  我们已经得知构造最大(小)堆是堆排序的关键,下面就来看看如何构造最大堆。

  万事开头难,首先来看一种特殊的情形吧:堆的根节点的左子树和右子树都已经是最大堆了,然而根节点却比孩子节点小,当然,这个堆不满足最大堆的定义。为了⑩这个堆成为最大堆,我们可以按如下步骤操作:

  (1)将根节点与左右孩子中最大的交换

  (2)交换之后可能会面临左或右子树不是最大堆的问题,但由于整个左(右)子树一开始就是最大堆,问题又回到了最开始的状态,因此只要如此反复即可得到最大堆。

  对于上面的特殊堆已经找到了解决办法,但对于一般意义上的堆呢?

  我们可以选择自底向上来构造:叶子节点是特殊的最大堆,举个例子有叶子节点a,b,它们的父节点是p;a,b肯定已经是最大堆了,这是要保证a,b,p组成的子树是最大堆。这个堆很眼熟是不是?没错,它就是前面提到的特殊的堆。在a,b,p组成的子树变成最大堆后,我们又可以类似的使该子树,该子树的父节点,以及同胞子树(或节点)组成的新子树成为最大堆,如此类推,最终使堆变为最大堆。

  对于求解最小堆与此类似。

  三、实现

  完整代码:

  复制代码 代码如下:

  namespace HeapSort

  {

  using System;

  class Program

  {

  static int heapSize =0;

  static void Main(string[] args)

  {

  var heap = new[] { -1, 10, 5, 12, 77, 54, 7, 34, 23, 11 };//为了方便,索引0处不存放元素(或存放无用元素)

  heapSize = heap.Length - 1;

  BuildMaxHeap(heap);

  for (var i = heap.Length - 1; i >= 2; i--)

  {

  //1.每次在构建好最大堆后,将第一个元素和最后一个元素交换;

  //2.第一次以索引1到length-1出的元素组成新的堆,第二次1到length-2,直到剩下最后两个元素组成堆

  //3.每次新组成的堆除了根节点其他节点都能保持最大堆的特性,因此只要DoBuildMaxHeap(heap, 1)就可以得到新的最大堆

  Swap(heap, 1, i);

  heapSize--;

  MaxHeapfy(heap, 1);

  }

  foreach (var i in heap)

  Console.Write(i + " ");

  }

  static void BuildMaxHeap(int[] heap)

  {

  for (var i = (heap.Length - 1) / 2; i >= 1; i--)

  {

  MaxHeapfy(heap, i);

  }

  }

  static void MaxHeapfy(int[] heap, int index)

  {

  var largerItemIndex = index;

  var leftChildIndex = index << 1;

  var rightChildIndex = (index<<1) + 1;

  if (leftChildIndex <= heapsize=""> heap[index])

  {

  largerItemIndex = rightChildIndex;

  }

  if( index != largerItemIndex)

  {

  Swap(heap, index, largerItemIndex);

  MaxHeapfy(heap, largerItemIndex);

  }

  }

  static void Swap(int[] heap, int index1, int index2)

  {

  var temp = heap[index1];

  heap[index1] = heap[index2];

  heap[index2] = temp;

  }

  }

  }

  1.MaxHeapfy:该方法的前提是index处节点的左右子树已经是最大堆,最终的目的是使以index处节点为根的堆成为最大堆

  2.BuildMaxHeap:该方法涉及一个事实:如果一个对含n个元素,那么从

  开始的元素(假设节点下表从1开始)就一定是叶子节点(这一点可以用反证法证明,假设

  处节点不是叶子节点,那么该节点必包含子节点,从而可以得出其左孩子的索引2 *(

  ) > n的结论,显然这是错误的)。在这个前提下,该方法至底向上通过MaxHeapfy将堆构建成最大堆。

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