28 KiB
comments |
---|
true |
11.7 堆排序
!!! tip
阅读本节前,请确保已学完“堆“章节。
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。
- 输入数组并建立小顶堆,此时最小元素位于堆顶。
- 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。
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。
11.7.1 算法流程
设数组的长度为 n
,堆排序的流程如图 11-12 所示。
- 输入数组并建立大顶堆。完成后,最大元素位于堆顶。
- 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
。 - 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。
- 循环执行第
2.
步和第3.
步。循环n - 1
轮后,即可完成数组排序。
!!! tip
实际上,元素出堆操作中也包含第 `2.` 步和第 `3.` 步,只是多了一个弹出元素的步骤。
=== "<1>" { class="animation-figure" }
=== "<2>" { class="animation-figure" }
=== "<3>" { class="animation-figure" }
=== "<4>" { class="animation-figure" }
=== "<5>" { class="animation-figure" }
=== "<6>" { class="animation-figure" }
=== "<7>" { class="animation-figure" }
=== "<8>" { class="animation-figure" }
=== "<9>" { class="animation-figure" }
=== "<10>" { class="animation-figure" }
=== "<11>" { class="animation-figure" }
=== "<12>" { class="animation-figure" }
图 11-12 堆排序步骤
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()
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。代码如下所示:
=== "Python"
```python title="heap_sort.py"
def sift_down(nums: list[int], n: int, i: int):
"""堆的长度为 n ,从节点 i 开始,从顶至底堆化"""
while True:
# 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
l = 2 * i + 1
r = 2 * i + 2
ma = i
if l < n and nums[l] > nums[ma]:
ma = l
if r < n and nums[r] > nums[ma]:
ma = r
# 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无须继续堆化,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
def heap_sort(nums: list[int]):
"""堆排序"""
# 建堆操作:堆化除叶节点以外的其他所有节点
for i in range(len(nums) // 2 - 1, -1, -1):
sift_down(nums, len(nums), i)
# 从堆中提取最大元素,循环 n-1 轮
for i in range(len(nums) - 1, 0, -1):
# 交换根节点与最右叶节点(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
sift_down(nums, i, 0)
```
=== "C++"
```cpp title="heap_sort.cpp"
/* 堆的长度为 n ,从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
void siftDown(vector<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;
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,则无须继续堆化,跳出
if (ma == i) {
break;
}
// 交换两节点
swap(nums[i], nums[ma]);
// 循环向下堆化
i = ma;
}
}
/* 堆排序 */
void heapSort(vector<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.size() / 2 - 1; i >= 0; --i) {
siftDown(nums, nums.size(), i);
}
// 从堆中提取最大元素,循环 n-1 轮
for (int i = nums.size() - 1; i > 0; --i) {
// 交换根节点与最右叶节点(交换首元素与尾元素)
swap(nums[0], nums[i]);
// 以根节点为起点,从顶至底进行堆化
siftDown(nums, i, 0);
}
}
```
=== "Java"
```java title="heap_sort.java"
/* 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;
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,则无须继续堆化,跳出
if (ma == i)
break;
// 交换两节点
int temp = nums[i];
nums[i] = nums[ma];
nums[ma] = temp;
// 循环向下堆化
i = ma;
}
}
/* 堆排序 */
void heapSort(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);
}
// 从堆中提取最大元素,循环 n-1 轮
for (int i = nums.length - 1; i > 0; i--) {
// 交换根节点与最右叶节点(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);
}
}
```
=== "C#"
```csharp title="heap_sort.cs"
/* 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;
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,则无须继续堆化,跳出
if (ma == i)
break;
// 交换两节点
(nums[ma], nums[i]) = (nums[i], nums[ma]);
// 循环向下堆化
i = ma;
}
}
/* 堆排序 */
void HeapSort(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);
}
// 从堆中提取最大元素,循环 n-1 轮
for (int i = nums.Length - 1; i > 0; i--) {
// 交换根节点与最右叶节点(交换首元素与尾元素)
(nums[i], nums[0]) = (nums[0], nums[i]);
// 以根节点为起点,从顶至底进行堆化
SiftDown(nums, i, 0);
}
}
```
=== "Go"
```go title="heap_sort.go"
/* 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) {
for true {
// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
l := 2*i + 1
r := 2*i + 2
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,则无须继续堆化,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
}
}
/* 堆排序 */
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-- {
siftDown(nums, len(*nums), i)
}
// 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(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)
}
}
```
=== "Swift"
```swift title="heap_sort.swift"
/* 堆的长度为 n ,从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
func siftDown(nums: inout [Int], n: Int, i: Int) {
var i = i
while true {
// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
let l = 2 * i + 1
let r = 2 * i + 2
var 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,则无须继续堆化,跳出
if ma == i {
break
}
// 交换两节点
nums.swapAt(i, ma)
// 循环向下堆化
i = ma
}
}
/* 堆排序 */
func heapSort(nums: inout [Int]) {
// 建堆操作:堆化除叶节点以外的其他所有节点
for i in stride(from: nums.count / 2 - 1, through: 0, by: -1) {
siftDown(nums: &nums, n: nums.count, i: i)
}
// 从堆中提取最大元素,循环 n-1 轮
for i in nums.indices.dropFirst().reversed() {
// 交换根节点与最右叶节点(交换首元素与尾元素)
nums.swapAt(0, i)
// 以根节点为起点,从顶至底进行堆化
siftDown(nums: &nums, n: i, i: 0)
}
}
```
=== "JS"
```javascript title="heap_sort.js"
/* 堆的长度为 n ,从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
function siftDown(nums, n, i) {
while (true) {
// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
let l = 2 * i + 1;
let r = 2 * i + 2;
let 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,则无须继续堆化,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;
}
}
/* 堆排序 */
function heapSort(nums) {
// 建堆操作:堆化除叶节点以外的其他所有节点
for (let i = Math.floor(nums.length / 2) - 1; i >= 0; i--) {
siftDown(nums, nums.length, i);
}
// 从堆中提取最大元素,循环 n-1 轮
for (let i = nums.length - 1; i > 0; i--) {
// 交换根节点与最右叶节点(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);
}
}
```
=== "TS"
```typescript title="heap_sort.ts"
/* 堆的长度为 n ,从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
function siftDown(nums: number[], n: number, i: number): void {
while (true) {
// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
let l = 2 * i + 1;
let r = 2 * i + 2;
let 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,则无须继续堆化,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;
}
}
/* 堆排序 */
function heapSort(nums: number[]): void {
// 建堆操作:堆化除叶节点以外的其他所有节点
for (let i = Math.floor(nums.length / 2) - 1; i >= 0; i--) {
siftDown(nums, nums.length, i);
}
// 从堆中提取最大元素,循环 n-1 轮
for (let i = nums.length - 1; i > 0; i--) {
// 交换根节点与最右叶节点(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);
}
}
```
=== "Dart"
```dart title="heap_sort.dart"
/* 堆的长度为 n ,从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
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;
int r = 2 * i + 2;
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,则无须继续堆化,跳出
if (ma == i) break;
// 交换两节点
int temp = nums[i];
nums[i] = nums[ma];
nums[ma] = temp;
// 循环向下堆化
i = ma;
}
}
/* 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);
}
// 从堆中提取最大元素,循环 n-1 轮
for (int i = nums.length - 1; i > 0; i--) {
// 交换根节点与最右叶节点(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);
}
}
```
=== "Rust"
```rust title="heap_sort.rs"
/* 堆的长度为 n ,从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
fn sift_down(nums: &mut [i32], n: usize, mut i: usize) {
loop {
// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
let l = 2 * i + 1;
let r = 2 * i + 2;
let mut 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,则无须继续堆化,跳出
if ma == i {
break;
}
// 交换两节点
let temp = nums[i];
nums[i] = nums[ma];
nums[ma] = temp;
// 循环向下堆化
i = ma;
}
}
/* 堆排序 */
fn heap_sort(nums: &mut [i32]) {
// 建堆操作:堆化除叶节点以外的其他所有节点
for i in (0..=nums.len() / 2 - 1).rev() {
sift_down(nums, nums.len(), i);
}
// 从堆中提取最大元素,循环 n-1 轮
for i in (1..=nums.len() - 1).rev() {
// 交换根节点与最右叶节点(交换首元素与尾元素)
let 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
sift_down(nums, i, 0);
}
}
```
=== "C"
```c title="heap_sort.c"
/* 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
int l = 2 * i + 1;
int r = 2 * i + 2;
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,则无须继续堆化,跳出
if (ma == i) {
break;
}
// 交换两节点
int temp = nums[i];
nums[i] = nums[ma];
nums[ma] = temp;
// 循环向下堆化
i = ma;
}
}
/* 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(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);
}
}
```
=== "Kotlin"
```kotlin title="heap_sort.kt"
/* 堆的长度为 n ,从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
fun siftDown(nums: IntArray, n: Int, li: Int) {
var i = li
while (true) {
// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
val l = 2 * i + 1
val r = 2 * i + 2
var 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,则无须继续堆化,跳出
if (ma == i)
break
// 交换两节点
val temp = nums[i]
nums[i] = nums[ma]
nums[ma] = temp
// 循环向下堆化
i = ma
}
}
/* 堆排序 */
fun heapSort(nums: IntArray) {
// 建堆操作:堆化除叶节点以外的其他所有节点
for (i in nums.size / 2 - 1 downTo 0) {
siftDown(nums, nums.size, i)
}
// 从堆中提取最大元素,循环 n-1 轮
for (i in nums.size - 1 downTo 1) {
// 交换根节点与最右叶节点(交换首元素与尾元素)
val temp = nums[0]
nums[0] = nums[i]
nums[i] = temp
// 以根节点为起点,从顶至底进行堆化
siftDown(nums, i, 0)
}
}
```
=== "Ruby"
```ruby title="heap_sort.rb"
### 堆的长度为 n ,从节点 i 开始,从顶至底堆化 ###
def sift_down(nums, n, i)
while true
# 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
l = 2 * i + 1
r = 2 * i + 2
ma = i
ma = l if l < n && nums[l] > nums[ma]
ma = r if r < n && nums[r] > nums[ma]
# 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无须继续堆化,跳出
break if ma == i
# 交换两节点
nums[i], nums[ma] = nums[ma], nums[i]
# 循环向下堆化
i = ma
end
end
### 堆排序 ###
def heap_sort(nums)
# 建堆操作:堆化除叶节点以外的其他所有节点
(nums.length / 2 - 1).downto(0) do |i|
sift_down(nums, nums.length, i)
end
# 从堆中提取最大元素,循环 n-1 轮
(nums.length - 1).downto(1) do |i|
# 交换根节点与最右叶节点(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
sift_down(nums, i, 0)
end
end
```
=== "Zig"
```zig title="heap_sort.zig"
[class]{}-[func]{siftDown}
[class]{}-[func]{heapSort}
```
??? pythontutor "可视化运行"
<div style="height: 549px; width: 100%;"><iframe class="pythontutor-iframe" src="https://pythontutor.com/iframe-embed.html#code=def%20sift_down%28nums%3A%20list%5Bint%5D,%20n%3A%20int,%20i%3A%20int%29%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%E5%A0%86%E7%9A%84%E9%95%BF%E5%BA%A6%E4%B8%BA%20n%20%EF%BC%8C%E4%BB%8E%E8%8A%82%E7%82%B9%20i%20%E5%BC%80%E5%A7%8B%EF%BC%8C%E4%BB%8E%E9%A1%B6%E8%87%B3%E5%BA%95%E5%A0%86%E5%8C%96%22%22%22%0A%20%20%20%20while%20True%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E5%88%A4%E6%96%AD%E8%8A%82%E7%82%B9%20i,%20l,%20r%20%E4%B8%AD%E5%80%BC%E6%9C%80%E5%A4%A7%E7%9A%84%E8%8A%82%E7%82%B9%EF%BC%8C%E8%AE%B0%E4%B8%BA%20ma%0A%20%20%20%20%20%20%20%20l%20%3D%202%20*%20i%20%2B%201%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%20%3D%202%20*%20i%20%2B%202%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ma%20%3D%20i%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20l%20%3C%20n%20and%20nums%5Bl%5D%20%3E%20nums%5Bma%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ma%20%3D%20l%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20r%20%3C%20n%20and%20nums%5Br%5D%20%3E%20nums%5Bma%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ma%20%3D%20r%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E8%8B%A5%E8%8A%82%E7%82%B9%20i%20%E6%9C%80%E5%A4%A7%E6%88%96%E7%B4%A2%E5%BC%95%20l,%20r%20%E8%B6%8A%E7%95%8C%EF%BC%8C%E5%88%99%E6%97%A0%E9%A1%BB%E7%BB%A7%E7%BB%AD%E5%A0%86%E5%8C%96%EF%BC%8C%E8%B7%B3%E5%87%BA%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20ma%20%3D%3D%20i%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20break%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E4%BA%A4%E6%8D%A2%E4%B8%A4%E8%8A%82%E7%82%B9%0A%20%20%20%20%20%20%20%20nums%5Bi%5D,%20nums%5Bma%5D%20%3D%20nums%5Bma%5D,%20nums%5Bi%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E5%BE%AA%E7%8E%AF%E5%90%91%E4%B8%8B%E5%A0%86%E5%8C%96%0A%20%20%20%20%20%20%20%20i%20%3D%20ma%0A%0Adef%20heap_sort%28nums%3A%20list%5Bint%5D%29%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%E5%A0%86%E6%8E%92%E5%BA%8F%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20%E5%BB%BA%E5%A0%86%E6%93%8D%E4%BD%9C%EF%BC%9A%E5%A0%86%E5%8C%96%E9%99%A4%E5%8F%B6%E8%8A%82%E7%82%B9%E4%BB%A5%E5%A4%96%E7%9A%84%E5%85%B6%E4%BB%96%E6%89%80%E6%9C%89%E8%8A%82%E7%82%B9%0A%20%20%20%20for%20i%20in%20range%28len%28nums%29%20//%202%20-%201,%20-1,%20-1%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sift_down%28nums,%20len%28nums%29,%20i%29%0A%20%20%20%20%23%20%E4%BB%8E%E5%A0%86%E4%B8%AD%E6%8F%90%E5%8F%96%E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%85%83%E7%B4%A0%EF%BC%8C%E5%BE%AA%E7%8E%AF%20n-1%20%E8%BD%AE%0A%20%20%20%20for%20i%20in%20range%28len%28nums%29%20-%201,%200,%20-1%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E4%BA%A4%E6%8D%A2%E6%A0%B9%E8%8A%82%E7%82%B9%E4%B8%8E%E6%9C%80%E5%8F%B3%E5%8F%B6%E8%8A%82%E7%82%B9%EF%BC%88%E4%BA%A4%E6%8D%A2%E9%A6%96%E5%85%83%E7%B4%A0%E4%B8%8E%E5%B0%BE%E5%85%83%E7%B4%A0%EF%BC%89%0A%20%20%20%20%20%20%20%20nums%5B0%5D,%20nums%5Bi%5D%20%3D%20nums%5Bi%5D,%20nums%5B0%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E4%BB%A5%E6%A0%B9%E8%8A%82%E7%82%B9%E4%B8%BA%E8%B5%B7%E7%82%B9%EF%BC%8C%E4%BB%8E%E9%A1%B6%E8%87%B3%E5%BA%95%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E5%A0%86%E5%8C%96%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sift_down%28nums,%20i,%200%29%0A%0A%22%22%22Driver%20Code%22%22%22%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20nums%20%3D%20%5B4,%201,%203,%201,%205,%202%5D%0A%20%20%20%20heap_sort%28nums%29%0A%20%20%20%20print%28%22%E5%A0%86%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%AE%8C%E6%88%90%E5%90%8E%20nums%20%3D%22,%20nums%29&codeDivHeight=472&codeDivWidth=350&cumulative=false&curInstr=5&heapPrimitives=nevernest&origin=opt-frontend.js&py=311&rawInputLstJSON=%5B%5D&textReferences=false"> </iframe></div>
<div style="margin-top: 5px;"><a href="https://pythontutor.com/iframe-embed.html#code=def%20sift_down%28nums%3A%20list%5Bint%5D,%20n%3A%20int,%20i%3A%20int%29%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%E5%A0%86%E7%9A%84%E9%95%BF%E5%BA%A6%E4%B8%BA%20n%20%EF%BC%8C%E4%BB%8E%E8%8A%82%E7%82%B9%20i%20%E5%BC%80%E5%A7%8B%EF%BC%8C%E4%BB%8E%E9%A1%B6%E8%87%B3%E5%BA%95%E5%A0%86%E5%8C%96%22%22%22%0A%20%20%20%20while%20True%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E5%88%A4%E6%96%AD%E8%8A%82%E7%82%B9%20i,%20l,%20r%20%E4%B8%AD%E5%80%BC%E6%9C%80%E5%A4%A7%E7%9A%84%E8%8A%82%E7%82%B9%EF%BC%8C%E8%AE%B0%E4%B8%BA%20ma%0A%20%20%20%20%20%20%20%20l%20%3D%202%20*%20i%20%2B%201%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%20%3D%202%20*%20i%20%2B%202%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ma%20%3D%20i%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20l%20%3C%20n%20and%20nums%5Bl%5D%20%3E%20nums%5Bma%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ma%20%3D%20l%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20r%20%3C%20n%20and%20nums%5Br%5D%20%3E%20nums%5Bma%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ma%20%3D%20r%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E8%8B%A5%E8%8A%82%E7%82%B9%20i%20%E6%9C%80%E5%A4%A7%E6%88%96%E7%B4%A2%E5%BC%95%20l,%20r%20%E8%B6%8A%E7%95%8C%EF%BC%8C%E5%88%99%E6%97%A0%E9%A1%BB%E7%BB%A7%E7%BB%AD%E5%A0%86%E5%8C%96%EF%BC%8C%E8%B7%B3%E5%87%BA%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20ma%20%3D%3D%20i%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20break%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E4%BA%A4%E6%8D%A2%E4%B8%A4%E8%8A%82%E7%82%B9%0A%20%20%20%20%20%20%20%20nums%5Bi%5D,%20nums%5Bma%5D%20%3D%20nums%5Bma%5D,%20nums%5Bi%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E5%BE%AA%E7%8E%AF%E5%90%91%E4%B8%8B%E5%A0%86%E5%8C%96%0A%20%20%20%20%20%20%20%20i%20%3D%20ma%0A%0Adef%20heap_sort%28nums%3A%20list%5Bint%5D%29%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%E5%A0%86%E6%8E%92%E5%BA%8F%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20%E5%BB%BA%E5%A0%86%E6%93%8D%E4%BD%9C%EF%BC%9A%E5%A0%86%E5%8C%96%E9%99%A4%E5%8F%B6%E8%8A%82%E7%82%B9%E4%BB%A5%E5%A4%96%E7%9A%84%E5%85%B6%E4%BB%96%E6%89%80%E6%9C%89%E8%8A%82%E7%82%B9%0A%20%20%20%20for%20i%20in%20range%28len%28nums%29%20//%202%20-%201,%20-1,%20-1%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sift_down%28nums,%20len%28nums%29,%20i%29%0A%20%20%20%20%23%20%E4%BB%8E%E5%A0%86%E4%B8%AD%E6%8F%90%E5%8F%96%E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%85%83%E7%B4%A0%EF%BC%8C%E5%BE%AA%E7%8E%AF%20n-1%20%E8%BD%AE%0A%20%20%20%20for%20i%20in%20range%28len%28nums%29%20-%201,%200,%20-1%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E4%BA%A4%E6%8D%A2%E6%A0%B9%E8%8A%82%E7%82%B9%E4%B8%8E%E6%9C%80%E5%8F%B3%E5%8F%B6%E8%8A%82%E7%82%B9%EF%BC%88%E4%BA%A4%E6%8D%A2%E9%A6%96%E5%85%83%E7%B4%A0%E4%B8%8E%E5%B0%BE%E5%85%83%E7%B4%A0%EF%BC%89%0A%20%20%20%20%20%20%20%20nums%5B0%5D,%20nums%5Bi%5D%20%3D%20nums%5Bi%5D,%20nums%5B0%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E4%BB%A5%E6%A0%B9%E8%8A%82%E7%82%B9%E4%B8%BA%E8%B5%B7%E7%82%B9%EF%BC%8C%E4%BB%8E%E9%A1%B6%E8%87%B3%E5%BA%95%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E5%A0%86%E5%8C%96%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sift_down%28nums,%20i,%200%29%0A%0A%22%22%22Driver%20Code%22%22%22%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20nums%20%3D%20%5B4,%201,%203,%201,%205,%202%5D%0A%20%20%20%20heap_sort%28nums%29%0A%20%20%20%20print%28%22%E5%A0%86%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%AE%8C%E6%88%90%E5%90%8E%20nums%20%3D%22,%20nums%29&codeDivHeight=800&codeDivWidth=600&cumulative=false&curInstr=5&heapPrimitives=nevernest&origin=opt-frontend.js&py=311&rawInputLstJSON=%5B%5D&textReferences=false" target="_blank" rel="noopener noreferrer">全屏观看 ></a></div>
11.7.2 算法特性
- 时间复杂度为 $O(n \log n)$、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。 - 空间复杂度为 $O(1)$、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。 - 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。