这篇文章将为大家详细讲解有关Java中堆排序的案例分析,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
优先队列可以用于以O(NlogN)时间排序。
对二叉堆不了解的可以看看图解优先队列(堆)
我们从数组下标0开始,不像二叉堆从数组下标1开始。
代码实现
public class Heapsort {
public static void main(String[] args) {
Integer[] integers = {7, 1, 13, 9, 11, 5, 8};
System.out.println("原序列:" + Arrays.toString(integers));
heapsort(integers);
System.out.println("排序后:" + Arrays.toString(integers));
}
public static <T extends Comparable<? super T>> void heapsort(T[] a) {
if (null == a || a.length == 0) {
throw new RuntimeException("数组为null或长度为0");
}
//构建堆
for (int i = a.length / 2 - 1; i >= 0; i--) {
percDown(a, i, a.length);
}
//deleteMax
for (int i = a.length - 1; i > 0; i--) {
swapReferences(a, 0, i);
percDown(a, 0, i);
}
}
/**
* 下滤的方法
*
* @param a:待排序数组
* @param i:从哪个索引开始下滤
* @param n :二叉堆的逻辑大小
* @param <T>
*/
private static <T extends Comparable<? super T>> void percDown(T[] a, int i, int n) {
int child;
T tmp;
for (tmp = a[i]; leftChild(i) < n; i = child) {
child = leftChild(i);
if (child != n - 1 && a[child].compareTo(a[child + 1]) < 0) {
child++;
}
if (tmp.compareTo(a[child]) < 0) {
a[i] = a[child];
} else {
break;
}
}
a[i] = tmp;
}
private static int leftChild(int i) {
return 2 * i + 1;
}
/**
* 交换数组中两个位置的元素
*
* @param a:目标数组
* @param index1 :第一个元素下标
* @param index2 :第二个元素下标
* @param <T>
*/
private static <T> void swapReferences(T[] a, int index1, int index2) {
T tmp = a[index1];
a[index1] = a[index2];
a[index2] = tmp;
}
}
//输出结果
//原序列:[7, 1, 13, 9, 11, 5, 8]
//排序后:[1, 5, 7, 8, 9, 11, 13]
时间复杂度:buildHeap使用O(N)的时间,元素下滤需要O(logN),需要下滤N-1次,所以总共需要O(N+(N-1)logN) = O(NlogN)。从过程可以看出,堆排序,不管最好,最坏时间复杂度都稳定在O(NlogN)。
空间复杂度:使用自身存储,无疑是O(1)。
关于Java中堆排序的案例分析就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。
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