2023-05-26 04:47:54 +08:00
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comments: true
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2023-05-24 16:35:31 +08:00
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2023-05-26 04:47:54 +08:00
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# 11.7. 堆排序
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!!! tip
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2023-05-31 01:03:18 +08:00
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阅读本节前,请确保已学完「堆」章节。
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2023-05-26 04:47:54 +08:00
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「堆排序 Heap Sort」是一种基于堆数据结构实现的高效排序算法。我们可以利用已经学过的“建堆操作”和“元素出堆操作”实现堆排序:
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1. 输入数组并建立小顶堆,此时最小元素位于堆顶。
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2023-05-26 20:37:48 +08:00
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2. 不断执行出堆操作,依次记录出堆元素,即可得到从小到大排序的序列。
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2023-05-26 04:47:54 +08:00
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2023-05-26 20:37:48 +08:00
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以上方法虽然可行,但需要借助一个额外数组来保存弹出的元素,比较浪费空间。在实际中,我们通常使用一种更加优雅的实现方式。
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## 11.7.1. 算法流程
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设数组的长度为 $n$ ,堆排序的流程如下:
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2023-05-26 04:47:54 +08:00
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1. 输入数组并建立大顶堆。完成后,最大元素位于堆顶。
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2. 将堆顶元素(第一个元素)与堆底元素(最后一个元素)交换。完成交换后,堆的长度减 $1$ ,已排序元素数量加 $1$ 。
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3. 从堆顶元素开始,从顶到底执行堆化操作(Sift Down)。完成堆化后,堆的性质得到修复。
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4. 循环执行第 `2.` 和 `3.` 步。循环 $n - 1$ 轮后,即可完成数组排序。
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实际上,元素出堆操作中也包含第 `2.` 和 `3.` 步,只是多了一个弹出元素的步骤。
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=== "<1>"
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![堆排序步骤](heap_sort.assets/heap_sort_step1.png)
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=== "<2>"
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![heap_sort_step2](heap_sort.assets/heap_sort_step2.png)
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=== "<3>"
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![heap_sort_step3](heap_sort.assets/heap_sort_step3.png)
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=== "<4>"
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![heap_sort_step4](heap_sort.assets/heap_sort_step4.png)
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=== "<5>"
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![heap_sort_step5](heap_sort.assets/heap_sort_step5.png)
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=== "<6>"
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![heap_sort_step6](heap_sort.assets/heap_sort_step6.png)
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=== "<7>"
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![heap_sort_step7](heap_sort.assets/heap_sort_step7.png)
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=== "<8>"
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![heap_sort_step8](heap_sort.assets/heap_sort_step8.png)
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=== "<9>"
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|
![heap_sort_step9](heap_sort.assets/heap_sort_step9.png)
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=== "<10>"
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![heap_sort_step10](heap_sort.assets/heap_sort_step10.png)
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=== "<11>"
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![heap_sort_step11](heap_sort.assets/heap_sort_step11.png)
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=== "<12>"
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![heap_sort_step12](heap_sort.assets/heap_sort_step12.png)
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在代码实现中,我们使用了与堆章节相同的从顶至底堆化(Sift Down)的函数。值得注意的是,由于堆的长度会随着提取最大元素而减小,因此我们需要给 Sift Down 函数添加一个长度参数 $n$ ,用于指定堆的当前有效长度。
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=== "Java"
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```java title="heap_sort.java"
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/* 堆的长度为 n ,从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
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void siftDown(int[] nums, int n, int i) {
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while (true) {
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// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
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int l = 2 * i + 1;
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int r = 2 * i + 2;
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int ma = i;
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|
if (l < n && nums[l] > nums[ma])
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ma = l;
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|
if (r < n && nums[r] > nums[ma])
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ma = r;
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|
// 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无需继续堆化,跳出
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|
if (ma == i)
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break;
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// 交换两节点
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int temp = nums[i];
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nums[i] = nums[ma];
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nums[ma] = temp;
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// 循环向下堆化
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|
i = ma;
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|
}
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|
|
}
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/* 堆排序 */
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void heapSort(int[] nums) {
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|
// 建堆操作:堆化除叶节点以外的其他所有节点
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|
for (int i = nums.length / 2 - 1; i >= 0; i--) {
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|
|
|
|
siftDown(nums, nums.length, i);
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|
|
}
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|
// 从堆中提取最大元素,循环 n-1 轮
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for (int i = nums.length - 1; i > 0; i--) {
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|
// 交换根节点与最右叶节点(即交换首元素与尾元素)
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|
int tmp = nums[0];
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|
|
nums[0] = nums[i];
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|
nums[i] = tmp;
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// 以根节点为起点,从顶至底进行堆化
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|
siftDown(nums, i, 0);
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|
}
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|
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|
|
}
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|
```
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=== "C++"
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```cpp title="heap_sort.cpp"
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|
|
/* 堆的长度为 n ,从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
|
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|
|
void siftDown(vector<int> &nums, int n, int i) {
|
|
|
|
|
while (true) {
|
|
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|
|
// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
|
|
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|
|
int l = 2 * i + 1;
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|
|
int r = 2 * i + 2;
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|
int ma = i;
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|
|
if (l < n && nums[l] > nums[ma])
|
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|
ma = l;
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|
if (r < n && nums[r] > nums[ma])
|
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ma = r;
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|
// 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无需继续堆化,跳出
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|
if (ma == i) {
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|
break;
|
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|
}
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|
// 交换两节点
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|
swap(nums[i], nums[ma]);
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// 循环向下堆化
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|
i = ma;
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|
}
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|
|
|
}
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|
/* 堆排序 */
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void heapSort(vector<int> &nums) {
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|
// 建堆操作:堆化除叶节点以外的其他所有节点
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|
for (int i = nums.size() / 2 - 1; i >= 0; --i) {
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|
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|
|
siftDown(nums, nums.size(), i);
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|
|
|
}
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|
// 从堆中提取最大元素,循环 n-1 轮
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|
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|
for (int i = nums.size() - 1; i > 0; --i) {
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|
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|
|
// 交换根节点与最右叶节点(即交换首元素与尾元素)
|
|
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|
|
swap(nums[0], nums[i]);
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|
// 以根节点为起点,从顶至底进行堆化
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|
siftDown(nums, i, 0);
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|
}
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|
}
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|
```
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=== "Python"
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```python title="heap_sort.py"
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def sift_down(nums: list[int], n: int, i: int):
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|
"""堆的长度为 n ,从节点 i 开始,从顶至底堆化"""
|
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|
while True:
|
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|
# 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
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l = 2 * i + 1
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r = 2 * i + 2
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ma = i
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|
|
if l < n and nums[l] > nums[ma]:
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ma = l
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|
|
if r < n and nums[r] > nums[ma]:
|
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|
ma = r
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|
# 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无需继续堆化,跳出
|
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if ma == i:
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|
|
break
|
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|
# 交换两节点
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|
nums[i], nums[ma] = nums[ma], nums[i]
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# 循环向下堆化
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i = ma
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def heap_sort(nums: list[int]):
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|
"""堆排序"""
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|
|
# 建堆操作:堆化除叶节点以外的其他所有节点
|
|
|
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|
for i in range(len(nums) // 2 - 1, -1, -1):
|
|
|
|
|
sift_down(nums, len(nums), i)
|
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|
|
# 从堆中提取最大元素,循环 n-1 轮
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|
|
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|
for i in range(len(nums) - 1, 0, -1):
|
|
|
|
|
# 交换根节点与最右叶节点(即交换首元素与尾元素)
|
|
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|
nums[0], nums[i] = nums[i], nums[0]
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|
|
# 以根节点为起点,从顶至底进行堆化
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|
sift_down(nums, i, 0)
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|
```
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=== "Go"
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|
```go title="heap_sort.go"
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2023-05-29 12:26:52 +08:00
|
|
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|
/* 堆的长度为 n ,从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
|
|
|
|
|
func siftDown(nums *[]int, n, i int) {
|
|
|
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for true {
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|
// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
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l := 2*i + 1
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r := 2*i + 2
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|
ma := i
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|
|
if l < n && (*nums)[l] > (*nums)[ma] {
|
|
|
|
|
ma = l
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
if r < n && (*nums)[r] > (*nums)[ma] {
|
|
|
|
|
ma = r
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
// 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无需继续堆化,跳出
|
|
|
|
|
if ma == i {
|
|
|
|
|
break
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
// 交换两节点
|
|
|
|
|
(*nums)[i], (*nums)[ma] = (*nums)[ma], (*nums)[i]
|
|
|
|
|
// 循环向下堆化
|
|
|
|
|
i = ma
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
2023-05-26 04:47:54 +08:00
|
|
|
|
|
2023-05-29 12:26:52 +08:00
|
|
|
|
/* 堆排序 */
|
|
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|
|
func heapSort(nums *[]int) {
|
|
|
|
|
// 建堆操作:堆化除叶节点以外的其他所有节点
|
|
|
|
|
for i := len(*nums)/2 - 1; i >= 0; i-- {
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|
|
|
|
siftDown(nums, len(*nums), i)
|
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|
|
|
}
|
|
|
|
|
// 从堆中提取最大元素,循环 n-1 轮
|
|
|
|
|
for i := len(*nums) - 1; i > 0; i-- {
|
|
|
|
|
// 交换根节点与最右叶节点(即交换首元素与尾元素)
|
|
|
|
|
(*nums)[0], (*nums)[i] = (*nums)[i], (*nums)[0]
|
|
|
|
|
// 以根节点为起点,从顶至底进行堆化
|
|
|
|
|
siftDown(nums, i, 0)
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
2023-05-26 04:47:54 +08:00
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
=== "JavaScript"
|
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|
|
|
|
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|
```javascript title="heap_sort.js"
|
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|
|
|
[class]{}-[func]{siftDown}
|
|
|
|
|
|
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|
|
|
[class]{}-[func]{heapSort}
|
|
|
|
|
```
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|
|
|
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|
=== "TypeScript"
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|
```typescript title="heap_sort.ts"
|
|
|
|
|
[class]{}-[func]{siftDown}
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
[class]{}-[func]{heapSort}
|
|
|
|
|
```
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|
|
|
|
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|
|
=== "C"
|
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|
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|
|
|
|
|
|
```c title="heap_sort.c"
|
2023-06-02 02:58:56 +08:00
|
|
|
|
/* 堆的长度为 n ,从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
|
|
|
|
|
void siftDown(int nums[], int n, int i) {
|
|
|
|
|
while (1) {
|
|
|
|
|
// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
|
|
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|
int l = 2 * i + 1;
|
|
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|
|
int r = 2 * i + 2;
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|
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int ma = i;
|
|
|
|
|
if (l < n && nums[l] > nums[ma])
|
|
|
|
|
ma = l;
|
|
|
|
|
if (r < n && nums[r] > nums[ma])
|
|
|
|
|
ma = r;
|
|
|
|
|
// 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无需继续堆化,跳出
|
|
|
|
|
if (ma == i) {
|
|
|
|
|
break;
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
// 交换两节点
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|
|
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|
int temp = nums[i];
|
|
|
|
|
nums[i] = nums[ma];
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|
|
nums[ma] = temp;
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|
// 循环向下堆化
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|
|
|
|
i = ma;
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
2023-05-26 04:47:54 +08:00
|
|
|
|
|
2023-06-02 02:58:56 +08:00
|
|
|
|
/* 堆排序 */
|
|
|
|
|
void heapSort(int nums[], int n) {
|
|
|
|
|
// 建堆操作:堆化除叶节点以外的其他所有节点
|
|
|
|
|
for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; --i) {
|
|
|
|
|
siftDown(nums, n, i);
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
// 从堆中提取最大元素,循环 n-1 轮
|
|
|
|
|
for (int i = n - 1; i > 0; --i) {
|
|
|
|
|
// 交换根节点与最右叶节点(即交换首元素与尾元素)
|
|
|
|
|
int tmp = nums[0];
|
|
|
|
|
nums[0] = nums[i];
|
|
|
|
|
nums[i] = tmp;
|
|
|
|
|
// 以根节点为起点,从顶至底进行堆化
|
|
|
|
|
siftDown(nums, i, 0);
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
2023-05-26 04:47:54 +08:00
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
=== "C#"
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|
|
|
|
|
|
|
|
|
```csharp title="heap_sort.cs"
|
2023-06-02 01:35:02 +08:00
|
|
|
|
/* 堆的长度为 n ,从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
|
|
|
|
|
void siftDown(int[] nums, int n, int i) {
|
|
|
|
|
while (true) {
|
|
|
|
|
// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
|
|
|
|
|
int l = 2 * i + 1;
|
|
|
|
|
int r = 2 * i + 2;
|
|
|
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|
int ma = i;
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if (l < n && nums[l] > nums[ma])
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ma = l;
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if (r < n && nums[r] > nums[ma])
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ma = r;
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// 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无需继续堆化,跳出
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if (ma == i)
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break;
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// 交换两节点
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(nums[ma], nums[i]) = (nums[i], nums[ma]);
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// 循环向下堆化
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i = ma;
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}
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|
}
|
2023-05-26 04:47:54 +08:00
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2023-06-02 01:35:02 +08:00
|
|
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|
/* 堆排序 */
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void heapSort(int[] nums) {
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|
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// 建堆操作:堆化除叶节点以外的其他所有节点
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for (int i = nums.Length / 2 - 1; i >= 0; i--) {
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siftDown(nums, nums.Length, i);
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|
}
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// 从堆中提取最大元素,循环 n-1 轮
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|
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for (int i = nums.Length - 1; i > 0; i--) {
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|
// 交换根节点与最右叶节点(即交换首元素与尾元素)
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(nums[i], nums[0]) = (nums[0], nums[i]);
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// 以根节点为起点,从顶至底进行堆化
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siftDown(nums, i, 0);
|
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|
}
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|
}
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2023-05-26 04:47:54 +08:00
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```
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=== "Swift"
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```swift title="heap_sort.swift"
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2023-05-29 12:26:52 +08:00
|
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|
/* 堆的长度为 n ,从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
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func siftDown(nums: inout [Int], n: Int, i: Int) {
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var i = i
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while true {
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// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
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let l = 2 * i + 1
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let r = 2 * i + 2
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var ma = i
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if l < n, nums[l] > nums[ma] {
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ma = l
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}
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if r < n, nums[r] > nums[ma] {
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ma = r
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|
}
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|
|
// 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无需继续堆化,跳出
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if ma == i {
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break
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}
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// 交换两节点
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nums.swapAt(i, ma)
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// 循环向下堆化
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i = ma
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}
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|
}
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2023-05-26 04:47:54 +08:00
|
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|
2023-05-29 12:26:52 +08:00
|
|
|
|
/* 堆排序 */
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|
func heapSort(nums: inout [Int]) {
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|
|
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|
// 建堆操作:堆化除叶节点以外的其他所有节点
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|
for i in stride(from: nums.count / 2 - 1, through: 0, by: -1) {
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siftDown(nums: &nums, n: nums.count, i: i)
|
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}
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// 从堆中提取最大元素,循环 n-1 轮
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|
|
for i in stride(from: nums.count - 1, to: 0, by: -1) {
|
|
|
|
|
// 交换根节点与最右叶节点(即交换首元素与尾元素)
|
|
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|
|
nums.swapAt(0, i)
|
|
|
|
|
// 以根节点为起点,从顶至底进行堆化
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|
siftDown(nums: &nums, n: i, i: 0)
|
|
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|
}
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|
}
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2023-05-26 04:47:54 +08:00
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```
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=== "Zig"
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```zig title="heap_sort.zig"
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[class]{}-[func]{siftDown}
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[class]{}-[func]{heapSort}
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```
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2023-06-02 02:38:24 +08:00
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=== "Dart"
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|
```dart title="heap_sort.dart"
|
2023-06-02 02:58:56 +08:00
|
|
|
|
/* 堆的长度为 n ,从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
|
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|
void siftDown(List<int> nums, int n, int i) {
|
|
|
|
|
while (true) {
|
|
|
|
|
// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
|
|
|
|
|
int l = 2 * i + 1;
|
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|
|
int r = 2 * i + 2;
|
|
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|
int ma = i;
|
|
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|
|
if (l < n && nums[l] > nums[ma]) ma = l;
|
|
|
|
|
if (r < n && nums[r] > nums[ma]) ma = r;
|
|
|
|
|
// 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无需继续堆化,跳出
|
|
|
|
|
if (ma == i) break;
|
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|
|
|
// 交换两节点
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int temp = nums[i];
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|
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nums[i] = nums[ma];
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nums[ma] = temp;
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// 循环向下堆化
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|
i = ma;
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|
}
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|
|
}
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2023-06-02 02:38:24 +08:00
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2023-06-02 02:58:56 +08:00
|
|
|
|
/* 堆排序 */
|
|
|
|
|
void heapSort(List<int> nums) {
|
|
|
|
|
// 建堆操作:堆化除叶节点以外的其他所有节点
|
|
|
|
|
for (int i = nums.length ~/ 2 - 1; i >= 0; i--) {
|
|
|
|
|
siftDown(nums, nums.length, i);
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|
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|
|
}
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|
|
|
|
// 从堆中提取最大元素,循环 n-1 轮
|
|
|
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|
for (int i = nums.length - 1; i > 0; i--) {
|
|
|
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|
// 交换根节点与最右叶节点(即交换首元素与尾元素)
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int tmp = nums[0];
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nums[0] = nums[i];
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nums[i] = tmp;
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// 以根节点为起点,从顶至底进行堆化
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|
siftDown(nums, i, 0);
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|
}
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|
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}
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2023-06-02 02:38:24 +08:00
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```
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2023-05-26 20:37:48 +08:00
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## 11.7.2. 算法特性
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2023-05-26 04:47:54 +08:00
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2023-05-26 20:37:48 +08:00
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- **时间复杂度 $O(n \log n)$ 、非自适应排序** :建堆操作使用 $O(n)$ 时间。从堆中提取最大元素的时间复杂度为 $O(\log n)$ ,共循环 $n - 1$ 轮。
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2023-05-26 04:47:54 +08:00
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- **空间复杂度 $O(1)$ 、原地排序** :几个指针变量使用 $O(1)$ 空间。元素交换和堆化操作都是在原数组上进行的。
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- **非稳定排序**:在交换堆顶元素和堆底元素时,相等元素的相对位置可能发生变化。
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