堆排序

堆排序（英语：Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆的性质：即子节点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。

概述

若以升序排序说明，把数组转换成最大堆（Max-Heap Heap），这是一种满足最大堆性质（Max-Heap Property）的二叉树：对于除了根之外的每个节点i, A[parent(i)] ≥ A[i]。

重复从最大堆取出数值最大的结点（把根结点和最后一个结点交换，把交换后的最后一个结点移出堆），并让残余的堆维持最大堆性质。

堆节点的访问

通常堆是通过一维数组来实现的。在数组起始位置为0的情形中：

• 父节点i的左子节点在位置{\displaystyle (2i+1)};
• 父节点i的右子节点在位置{\displaystyle (2i+2)};
• 子节点i的父节点在位置{\displaystyle \lfloor (i-1)/2\rfloor };

堆的操作

在堆的数据结构中，堆中的最大值总是位于根节点（在优先队列中使用堆的话堆中的最小值位于根节点）。堆中定义以下几种操作：

• 最大堆调整（Max Heapify）：将堆的末端子节点作调整，使得子节点永远小于父节点
• 创建最大堆（Build Max Heap）：将堆中的所有数据重新排序
• 堆排序（HeapSort）：移除位在第一个数据的根节点，并做最大堆调整的递归运算

实现示例

C语言

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

void swap(int *a, int *b) {
    int temp = *b;
    *b = *a;
    *a = temp;
}

void max_heapify(int arr[], int start, int end) {
    // 建立父節點指標和子節點指標
    int dad = start;
    int son = dad * 2 + 1;
    while (son <= end) { // 若子節點指標在範圍內才做比較
        if (son + 1 <= end && arr[son] < arr[son + 1]) // 先比較兩個子節點大小，選擇最大的
            son++;
        if (arr[dad] > arr[son]) //如果父節點大於子節點代表調整完畢，直接跳出函數
            return;
        else { // 否則交換父子內容再繼續子節點和孫節點比较
            swap(&arr[dad], &arr[son]);
            dad = son;
            son = dad * 2 + 1;
        }
    }
}

void heap_sort(int arr[], int len) {
    int i;
    // 初始化，i從最後一個父節點開始調整
    for (i = len / 2 - 1; i >= 0; i--)
        max_heapify(arr, i, len - 1);
    // 先將第一個元素和已排好元素前一位做交換，再重新調整，直到排序完畢
    for (i = len - 1; i > 0; i--) {
        swap(&arr[0], &arr[i]);
        max_heapify(arr, 0, i - 1);
    }
}

int main() {
    int arr[] = { 3, 5, 3, 0, 8, 6, 1, 5, 8, 6, 2, 4, 9, 4, 7, 0, 1, 8, 9, 7, 3, 1, 2, 5, 9, 7, 4, 0, 2, 6 };
    int len = (int) sizeof(arr) / sizeof(*arr);
    heap_sort(arr, len);
    int i;
    for (i = 0; i < len; i++)
        printf("%d ", arr[i]);
    printf("\n");
    return 0;
}

C++

#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;

void max_heapify(int arr[], int start, int end) {
    // 建立父節點指標和子節點指標
    int dad = start;
    int son = dad * 2 + 1;
    while (son <= end) { // 若子節點指標在範圍內才做比較
        if (son + 1 <= end && arr[son] < arr[son + 1]) // 先比較兩個子節點大小，選擇最大的
            son++;
        if (arr[dad] > arr[son]) // 如果父節點大於子節點代表調整完畢，直接跳出函數
            return;
        else { // 否則交換父子內容再繼續子節點和孫節點比較
            swap(arr[dad], arr[son]);
            dad = son;
            son = dad * 2 + 1;
        }
    }
}

void heap_sort(int arr[], int len) {
    // 初始化，i從最後一個父節點開始調整
    for (int i = len / 2 - 1; i >= 0; i--)
        max_heapify(arr, i, len - 1);
    // 先將第一個元素和已经排好的元素前一位做交換，再從新調整(刚调整的元素之前的元素)，直到排序完畢
    for (int i = len - 1; i > 0; i--) {
        swap(arr[0], arr[i]);
        max_heapify(arr, 0, i - 1);
    }
}

int main() {
    int arr[] = { 3, 5, 3, 0, 8, 6, 1, 5, 8, 6, 2, 4, 9, 4, 7, 0, 1, 8, 9, 7, 3, 1, 2, 5, 9, 7, 4, 0, 2, 6 };
    int len = (int) sizeof(arr) / sizeof(*arr);
    heap_sort(arr, len);
    for (int i = 0; i < len; i++)
        cout << arr[i] << ' ';
    cout << endl;
    return 0;
}

Java

import java.util.Arrays;

public class HeapSort {
    private int[] arr;
    public HeapSort(int[] arr) {
        this.arr = arr;
    }

    /**
     * 堆排序的主要入口方法，共两步。
     */
    public void sort() {
        /*
         *  第一步：将数组堆化
         *  beginIndex = 第一个非叶子节点。
         *  从第一个非叶子节点开始即可。无需从最后一个叶子节点开始。
         *  叶子节点可以看作已符合堆要求的节点，根节点就是它自己且自己以下值为最大。
         */
        int len = arr.length - 1;
        int beginIndex = (arr.length >> 1)- 1;
        for (int i = beginIndex; i >= 0; i--)
            maxHeapify(i, len);
        /*
         * 第二步：对堆化数据排序
         * 每次都是移出最顶层的根节点A[0]，与最尾部节点位置调换，同时遍历长度 - 1。
         * 然后从新整理被换到根节点的末尾元素，使其符合堆的特性。
         * 直至未排序的堆长度为 0。
         */
        for (int i = len; i > 0; i--) {
            swap(0, i);
            maxHeapify(0, i - 1);
        }
    }

    private void swap(int i, int j) {
        int temp = arr[i];
        arr[i] = arr[j];
        arr[j] = temp;
    }

    /**
     * 调整索引为 index 处的数据，使其符合堆的特性。
     *
     * @param index 需要堆化处理的数据的索引
     * @param len 未排序的堆（数组）的长度
     */
    private void maxHeapify(int index, int len) {
        int li = (index << 1) + 1; // 左子节点索引
        int ri = li + 1;           // 右子节点索引
        int cMax = li;             // 子节点值最大索引，默认左子节点。
        if (li > len) return;      // 左子节点索引超出计算范围，直接返回。
        if (ri <= len && arr[ri] > arr[li]) // 先判断左右子节点，哪个较大。
            cMax = ri;
        if (arr[cMax] > arr[index]) {
            swap(cMax, index);      // 如果父节点被子节点调换，
            maxHeapify(cMax, len);  // 则需要继续判断换下后的父节点是否符合堆的特性。
        }
    }

    /**
     * 测试用例
     *
     * 输出：
     * [0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 9, 9, 9]
     */
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = new int[] {3, 5, 3, 0, 8, 6, 1, 5, 8, 6, 2, 4, 9, 4, 7, 0, 1, 8, 9, 7, 3, 1, 2, 5, 9, 7, 4, 0, 2, 6};
        new HeapSort(arr).sort();
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
    }
}

Python

#!/usr/bin/env python
#-*-coding:utf-8-*-

def heap_sort(lst):
    def sift_down(start, end):
        """最大堆调整"""
        root = start
        while True:
            child = 2 * root + 1
            if child > end:
                break
            if child + 1 <= end and lst[child] < lst[child + 1]:
                child += 1
            if lst[root] < lst[child]:
                lst[root], lst[child] = lst[child], lst[root]
                root = child
            else:
                break

# 創建最大堆

    for start in xrange((len(lst) - 2) // 2, -1, -1):
        sift_down(start, len(lst) - 1)

# 堆排序
    for end in xrange(len(lst) - 1, 0, -1):
        lst[0], lst[end] = lst[end], lst[0]
        sift_down(0, end - 1)
    return lst

if __name__ == "__main__":
    l = [9, 2, 1, 7, 6, 8, 5, 3, 4]
    heap_sort(l)

JavaScript

Array.prototype.heap_sort = function() {
    var arr = this.slice(0);
    function swap(i, j) {
        var tmp = arr[i];
        arr[i] = arr[j];
        arr[j] = tmp;
    }

    function max_heapify(start, end) {
        //建立父節點指標和子節點指標
        var dad = start;
        var son = dad * 2 + 1;
        if (son >= end)//若子節點指標超過範圍直接跳出函數
            return;
        if (son + 1 < end && arr[son] < arr[son + 1])//先比較兩個子節點大小，選擇最大的
            son++;
        if (arr[dad] < arr[son]) {//如果父節點小於子節點時，交換父子內容再繼續子節點和孫節點比較
            swap(dad, son);
            max_heapify(son, end);
        }
    }

    var len = arr.length;
    //初始化，i從最後一個父節點開始調整
    for (var i = Math.floor(len / 2) - 1; i >= 0; i--)
        max_heapify(i, len);
    //先將第一個元素和已排好元素前一位做交換，再從新調整，直到排序完畢
    for (var i = len - 1; i > 0; i--) {
        swap(0, i);
        max_heapify(0, i);
    }

    return arr;
};
var a = [3, 5, 3, 0, 8, 6, 1, 5, 8, 6, 2, 4, 9, 4, 7, 0, 1, 8, 9, 7, 3, 1, 2, 5, 9, 7, 4, 0, 2, 6];
console.log(a.heap_sort());

PHP

<?php
function swap(&$x, &$y) {
    $t = $x;
    $x = $y;
    $y = $t;
}

function max_heapify(&$arr, $start, $end) {
    //建立父節點指標和子節點指標
    $dad = $start;
    $son = $dad * 2 + 1;
    if ($son >= $end)//若子節點指標超過範圍直接跳出函數
        return;
    if ($son + 1 < $end && $arr[$son] < $arr[$son + 1])//先比較兩個子節點大小，選擇最大的
        $son++;
    if ($arr[$dad] <= $arr[$son]) {//如果父節點小於子節點時，交換父子內容再繼續子節點和孫節點比較
        swap($arr[$dad], $arr[$son]);
        max_heapify($arr, $son, $end);
    }
}

function heap_sort($arr) {
    $len = count($arr);
    //初始化，i從最後一個父節點開始調整
    for ($i = ceil($len/2) - 1; $i >= 0; $i--)
        max_heapify($arr, $i, $len);
    //先將第一個元素和已排好元素前一位做交換，再從新調整，直到排序完畢
    for ($i = $len - 1; $i > 0; $i--) {
        swap($arr[0], $arr[$i]);
        max_heapify($arr, 0, $i);
    }
    return $arr;
}

$arr = array(3, 5, 3, 0, 8, 6, 1, 5, 8, 6, 2, 4, 9, 4, 7, 0, 1, 8, 9, 7, 3, 1, 2, 5, 9, 7, 4, 0, 2, 6);
$arr = heap_sort($arr);
for ($i = 0; $i < count($arr); $i++)
    echo $arr[$i] . ' ';
?>

go

package main

import (
    "fmt"
)

func HeapSort(array []int) {
    m := len(array)
    s := m/2
    for i := s; i > -1; i-- {
        heap(array, i, m-1)
    }
    for i := m-1; i > 0; i-- {
        array[i], array[0] = array[0], array[i]
        heap(array, 0, i-1)
    }
}

func heap(array []int, i, end int){
    l := 2*i+1
    if l > end {
        return
    }
    n := l
    r := 2*i+2
    if r <= end && array[r]>array[l]{
        n = r
    }
    if array[i] > array[n]{
        return
    }
    array[n], array[i] = array[i], array[n]
    heap(array, n, end)
}

func main()  {
    array := []int{
        55, 94,87,1,4,32,11,77,39,42,64,53,70,12,9,
    }
    HeapSort(array)
    fmt.Println(array)
}

Julia (编程语言)

function HeapSort(array)
    function adjust(l,u)
        while true
            j = 2*l # 左子點
            if (j>u) # 代表沒有子點
                break
            end 
            if ((j+1) <= u) # 有右子點
                if (array[j] < array[j+1]) 
                    j += 1 #比較左右子點
                end
            end
            if (array[j] > array[l]) #比較父點跟子點
                 array[l], array[j]= array[j], array[l]
                 l = j # 有交換
            else
                break # 沒交換跳出迴圈
            end
        end
    end
    n = length(array)
    for i in n:-1:1 # 建 max Heap
        adjust(i,n)
    end 
    #持續把第一個(最大)的元素最後一個交換
    array[n],array[1]=array[1],array[n] 
    for i in n-1:-1:1
        adjust(1,i)
        array[i],array[1]=array[1],array[i]
    end
    return array
end

Rust

fn max_heapify<T: Ord + Copy>(data: &mut [T], pos: usize, end: usize) {
    let mut dad = pos;
    let mut son = dad * 2 + 1;
    while son <= end {
        if son < end && data[son] < data[son + 1] {
            son += 1;
        }
        if data[dad] > data[son] {
            return;
        } else {
            data.swap(dad, son);
            dad = son;
            son = dad * 2 + 1;
        }
    }
}

fn heap_sort<T:Ord+Copy>(data: &mut[T]) {
    let len = data.len();
    for i in (0..=len / 2 - 1).rev() {
        max_heapify(data, i, len - 1);
    }
    for i in (1..=len - 1).rev() {
        data.swap(0, i);
        max_heapify(data, 0, i - 1);
    }
}

fn main() {
    let mut nums = vec![9, 2, 1, 7, 6, 8, 5, 3, 4];
    heap_sort(nums.as_mut_slice());
}

原地堆排序

基于以上堆相关的操作，我们可以很容易的定义堆排序。例如，假设我们已经读入一系列数据并创建了一个堆，一个最直观的算法就是反复的调用del_max()函数，因为该函数总是能够返回堆中最大的值，然后把它从堆中删除，从而对这一系列返回值的输出就得到了该序列的降序排列。真正的原地堆排序使用了另外一个小技巧。堆排序的过程是：

• 1.创建一个堆{\displaystyle H[0..n-1]}
• 2.把堆首（最大值）和堆尾互换
• 3.把堆的尺寸缩小1，并调用shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置
• 4.重复步骤2，直到堆的尺寸为1

平均复杂度

堆排序的平均时间复杂度为{\displaystyle \mathrm {O} (n\log n)}，空间复杂度为{\displaystyle \Theta (1)}。

原文地址：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%A0%86%E6%8E%92%E5%BA%8F

在知识共享 署名-相同方式共享 3.0协议之条款下提供