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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