堆及堆排序、快速排序、归并排序
JAVA技术大揭底
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2021-03-29 06:40
Java构建堆,以及实现堆排序,堆实质是一棵完全二叉树,这里用数组表示
一个完全二叉树,即堆,堆可分为小顶堆、大顶堆,堆化可分为从上到下和
从下到上两种方式。
public static class Heap{
private List<Integer> list = new ArrayList<>();
public void build(Integer[] arr) {
//堆其实质是一个完全二叉树 用数组表示时 i节点对应的左子节点为2i,右子节点为2i+1
//假设数组长度为n 则n-1标的父节点为 (n-1)/2 因此 (n-1)/2+1 到 n-1节点均为叶子节点 不需要堆化 我们只需要堆化0到(n-1)/2的元素
for(int i=arr.length-1/2; i>=0; i--) {
heapify(arr, arr.length-1, i);
}
this.list = new ArrayList<>(Arrays.asList(arr));
}
/**
* 插入的核心思想是 将元素先追加到数组后面 然后从下向上进行堆化
* @param val
*/
public void insert(int val) {
list.add(val);
int pos = list.size() - 1;
//父节点的index > 0 and 父节点的值小于当前子节点的值
while ((pos-1)/2 >= 0 && list.get(pos) > list.get((pos-1)/2)) {
int parent = (pos-1)/2;
//子节点和父节点的数据做交换
swap(pos, parent);
//设置当前位移为父节点 继续向上堆化
pos = parent;
}
}
/**
* 数据交换
* @param a
* @param b
*/
private void swap(int a, int b) {
int temp = list.get(a);
list.set(a, list.get(b));
list.set(b, temp);
}
/**
* 删除堆顶元素
* 思路是将堆顶元素删除,然后将排在最后的元素移到堆顶
*/
public int removeMax() {
int max = list.get(0);
//数据交换
swap(0, list.size() - 1);
list.remove(list.size()-1);
//数组转化
Integer[] arr = list.toArray(new Integer[list.size()]);
//从上到下堆化
heapify(arr, list.size() - 1, 0);
this.list = new ArrayList<>(Arrays.asList(arr));
return max;
}
}
/**
* 堆排序
*/
public static void sort(Integer arr[]) {
//1.先构建堆
buildHeap(arr);
//2.再排序
int k = arr.length-1;
while (k > 0) {
//将堆顶元素和最后的元素进行交换 将最大的元素沉底
swap(arr, 0, k);
//对0到k-1的元素重新堆化 因为堆顶现在不是最大的数了
heapify(arr, --k, 0);
}
printAll(arr);
}
public static void printAll(Integer arr[]) {
for (int i : arr) {
System.out.print(i + ", ");
}
}
/**
* 一个无序数组 构建一个堆
* @param arr
*/
public static void buildHeap(Integer[] arr) {
//堆其实质是一个完全二叉树 用数组表示时 i节点对应的左子节点为2i,右子节点为2i+1
//假设数组长度为n 则n-1标的父节点为 (n-1)/2 因此 (n-1)/2+1 到 n-1节点均为叶子节点 不需要堆化 我们只需要堆化0到(n-1)/2的元素
for(int i=arr.length-1/2; i>=0; i--) {
heapify(arr, arr.length-1, i);
}
}
/**
* 从上到下堆化
* @param arr
* @param i
*/
public static void heapify(Integer[] arr, int n, int i) {
while (true) {
int maxPos = i;
//当前节点和左子节点比较
if(2*i+1 <= n && arr[maxPos] < arr[2*i + 1]) {
maxPos = 2*i+1;
}
//当前节点和右子节点比较
if(2*i+2 <= n && arr[maxPos] < arr[2*i + 2]) {
maxPos = 2*i+2;
}
//如果当前节点大于左右子节点 则结束循环
if(maxPos == i) {
break;
}
swap(arr, maxPos, i);
i = maxPos;
}
}
public static void swap(Integer[] arr, int a, int b) {
int temp = arr[a];
arr[a] = arr[b];
arr[b] = temp;
}
快排和归并排序:
public static void quickSort(int[] arr) {
quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
}
/**
* 快速排序
* 1:以第一个数为中位数,比中位数大的数移动到中位数左边,比中位数小的数移动到中位数右边 最后返回中位数的下标
* 2:接着递归排序[0-中位数下标]和[中位数下标+1,length-1] 两个子集 直到 low >= high 退出循环
* @param arr
*/
public static void quickSort(int[] arr, int low, int high) {
if(arr == null || arr.length <= 1 || low >= high) {
return;
}
int midIndex = partition(arr, low, high);
quickSort(arr, low, midIndex);
quickSort(arr, midIndex + 1, high);
}
/**
* 找到中位数下标
* @param arr
* @param low
* @param high
* @return
*/
public static int partition(int[] arr, int low, int high) {
int midValue = arr[low];
while (low < high) {
//从右向左移动
while (low < high && arr[high] >= midValue) {
high--;
}
if(low < high) {
arr[low] = arr[high];
low++;
}
while (low < high && arr[low] <= midValue) {
low++;
}
if(low < high) {
arr[high] = arr[low];
high--;
}
}
arr[low] = midValue;
return low;
}
public static void swap(int[] arr, int low, int high) {
int temp = arr[low];
arr[low] = arr[high];
arr[high] = temp;
}
public static void mergeSort(int[] arr) {
mergeSort(arr, 0, arr.length - 1);
}
public static void mergeSort(int[] arr, int low, int high) {
if(low >= high) {
return;
}
int mid = (low + high) / 2;
mergeSort(arr, low, mid);
mergeSort(arr, mid+1, high);
mergeArr(arr, low, mid, high);
}
public static void mergeArr(int[] arr, int low, int mid, int high){
if(low >= high) {
return;
}
int i=0,j = 0,k=0;
int arrTemp[] = new int[high - low + 1];
while (low + i <= mid || high >= mid + 1 + j) {
if(low + i <= mid && arr[low + i] <= arr[mid + 1 + j]) {
arrTemp[k++] = arr[low + i];
i++;
}
if(low + i > mid) {
while (mid + 1 + j <= high) {
arrTemp[k++] = arr[mid + 1 + j];
j++;
}
break;
}
if(mid + 1 + j <= high && arr[low + i] > arr[mid + 1 + j]) {
arrTemp[k++] = arr[mid + 1 + j];
j++;
}
if(mid + 1 + j > high) {
while (low + i <= mid) {
arrTemp[k++] = arr[low + i];
i++;
}
break;
}
}
for (int a=0; a<arrTemp.length; a++) {
arr[low + a] = arrTemp[a];
}
}
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