堆的创建
堆其实是一种完全二叉树,堆分为大堆和小堆,当满足Key[i]>Key[2i+1]以及Key[i]>Key[2i+2]时是大堆,当满足Key[i]<Key[2i+1]以及Key[i]<Key[2i+2]时是小堆。
#pragma once #include<vector> #include<iostream> #include<assert.h> using namespace std; template<class T> class Heap { public: Heap() :_a(NULL) {} Heap(const T* a,size_t size) { assert(a); for(size_t i=0;i<size;i++) { _a.push_back(a[i]); } for(int i=(_a.size()-2)/2;i>0;--i) { _AdjustDown(i); } } void Push(const T& x) { _a.push_back(x); _AjustUp(_a.size()-1); } void Pop() { assert(_a.empty()); swap(_a[0],_a[a.size()-1]); _AdjustDown(); } protected: void _AdjustDown(size_t parent) { size_t child = parent*2+1; while(child > 0) { if(_a[child] < _a[child+1] && child<_a.size()) { ++child;//如果左孩子比有孩子大的话,不做处理,反之,使得大的变成child = child+1; } if(_a[child]>_a[parent]) //每次交再向下调整 { swap(_a[child],_a[parent]); parent = child; child = parent*2+1; } else { break; } } } void _AjustUp(size_t child) { int parent = (child-1)/2; while(child > 0) //这里必须判断孩子下标,否则很危险。如果要用父亲的判断,则应该把size_t改为int { if(_a[parent]<_a[child]) { swap(_a[parent],_a[child]); child = parent; parent = (child-1)/2; } else { break; } } } protected: vector<T> _a; }; void TestHeap() { int a[] = {10,11,13,12,16,18,15,17,14,19}; Heap<int> Hp1(a,sizeof(a)/sizeof(a[0])); Hp1.Push(20); } int main() { TestHeap(); system( "pause"); return 0; }
2.堆排序思想
利用大根堆小根堆堆顶元素是最大记录(最小记录),使得每次从无序中选择最大(最小记录)就变得简单了。这里采用大根堆思想,
1)将初始待排序关键字序列(R1,R2....Rn)构建成大顶堆,此堆为初始的无序区;
2)将堆顶元素R[1]与最后一个元素R[n]交换,此时得到新的无序区(R1,R2,......Rn-1)和新的有序区(Rn),且满足R[1,2...n-1]<=R[n];
3)由于交换后新的堆顶R[1]可能违反堆的性质,因此需要对当前无序区(R1,R2,......Rn-1)调整为新堆,然后再次将R[1]与无序区最 后一个元素交换,得到新的无序区(R1,R2....Rn-2)和新的有序区(Rn-1,Rn)。不断重复此过程直到有序区的元素个数为n-1,则整个排 序过程完成。
//堆排序 #include<iostream> #include<assert.h> using namespace std; void AjustDown(int a[],size_t n,int parent) { assert(a); int child = parent*2+1; while(child<n) { if(child<n &&(a[child]<a[child+1])) { ++child; } if(a[child]>a[parent]) { swap(a[child],a[parent]); parent = child; } else { break; } } } void HeapSort(int a[],size_t n) { assert(a); for(int i=(n-2)/2;i>0;--i) { AjustDown(a,n,i); } for(int i = 0; i < n; ++i) { swap(a[0],a[n-i-1]); AjustDown(a,n-i-1,0); } } void Test() { int a[]={2,1,4,3,5,6,0,4,7,8,9}; HeapSort(a,sizeof(a)/sizeof(a[0])); } int main() { Test(); system("pause"); return 0; }
算法分析:
从上述过程可知,堆排序其实也是一种选择排序,是一种树形选择排序。只不过直接选择排序中,为了从R[1...n]中选择最大记录,需比较n-1次,然后 从R[1...n-2]中选择最大记录需比较n-2次。事实上这n-2次比较中有很多已经在前面的n-1次比较中已经做过,而树形选择排序恰好利用树形的 特点保存了部分前面的比较结果,因此可以减少比较次数。对于n个关键字序列,最坏情况下每个节点需比较log2(n)次,因此其最坏情况下时间复杂度为 nlogn。堆排序为不稳定排序,不适合记录较少的排序。
3.堆的应用
例:100W个数中找出最大的100个
1 小根堆;
2 堆固定大小为100;
3 堆元素个数小于100时直接加入堆;
4 堆元素个数等于100时,与堆顶元素比较,比堆顶元素大的进堆,并调整堆;
5 遍历结束时,堆中元素为100个最大数。
#pragma once #include<iostream> #include<assert.h> #include<time.h> #include<stdlib.h> using namespace std; const int N = 10000; const int K = 100; void _AjustDown(int TopK[],int size,int parent) { assert(TopK); int child = parent*2+1; while( child < size) { if(child < size && (TopK[child] < TopK[child+1])) { ++child; } if(TopK[child] > TopK[parent]) { swap(TopK[child],TopK[parent]); parent = child; } else { break; } } } void GetTop(int a[]) { assert(K < N); int TopK[K]; for(int i=0;i<K;++i) { TopK[i] = a[i]; } //建堆 for(int i = (K-2)/2;i>= 0;--i) { _AjustDown(TopK,K,0); } for(int i=0;i<K;++i) { cout<<TopK[i]<<" "; } } void TestTopK() { srand(time(0)); int a[N]; int TopK[K]; for(int i= 0;i<N;++i) { a[i] = rand()%10000; } for(int i = N-K;i<N;++i) { a[i] = 10000+i; } GetTop(a); } int main() { TestTopK(); system("pause"); return 0; }
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