站長資訊網堆排序（Heapsort）是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，并同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小于（或者大于）它的父節點。堆排序可以說是一種利用堆的概念來排序的選擇排序。分為兩種方法：
- 大頂堆：每個節點的值都大于或等于其子節點的值，在堆排序算法中用于升序排列；
- 小頂堆：每個節點的值都小于或等于其子節點的值，在堆排序算法中用于降序排列；
堆排序的平均時間復雜度為 Ο(nlogn)。
1. 算法步驟
-
創建一個堆 H[0……n-1]；
-
把堆首（最大值）和堆尾互換；
-
把堆的尺寸縮小 1，并調用 shift_down(0)，目的是把新的數組頂端數據調整到相應位置；
-
重復步驟 2，直到堆的尺寸為 1。
2. 動圖演示
代碼實現
JavaScript
實例
function buildMaxHeap(arr) { // 建立大頂堆
len = arr.length;
for (var i = Math.floor(len/2); i >= 0; i—) {
heapify(arr, i);
}
}
function heapify(arr, i) { // 堆調整
var left = 2 * i + 1,
right = 2 * i + 2,
largest = i;
if (left < len && arr[left] > arr[largest]) {
largest = left;
}
if (right < len && arr[right] > arr[largest]) {
largest = right;
}
if (largest != i) {
swap(arr, i, largest);
heapify(arr, largest);
}
}
function swap(arr, i, j) {
var temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
function heapSort(arr) {
buildMaxHeap(arr);
for (var i = arr.length–1; i > 0; i—) {
swap(arr, 0, i);
len–;
heapify(arr, 0);
}
return arr;
}
Python
實例
import math
for i in range(math.floor(len(arr)/2),–1,–1):
heapify(arr,i)
def heapify(arr, i):
left = 2*i+1
right = 2*i+2
largest = i
if left < arrLen and arr[left] > arr[largest]:
largest = left
if right < arrLen and arr[right] > arr[largest]:
largest = right
if largest != i:
swap(arr, i, largest)
heapify(arr, largest)
def swap(arr, i, j):
arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
def heapSort(arr):
global arrLen
arrLen = len(arr)
buildMaxHeap(arr)
for i in range(len(arr)–1,0,–1):
swap(arr,0,i)
arrLen –=1
heapify(arr, 0)
return arr
Go
實例
arrLen := len(arr)
buildMaxHeap(arr, arrLen)
for i := arrLen – 1; i >= 0; i— {
swap(arr, 0, i)
arrLen -= 1
heapify(arr, 0, arrLen)
}
return arr
}
func buildMaxHeap(arr []int, arrLen int) {
for i := arrLen / 2; i >= 0; i— {
heapify(arr, i, arrLen)
}
}
func heapify(arr []int, i, arrLen int) {
left := 2*i + 1
right := 2*i + 2
largest := i
if left < arrLen && arr[left] > arr[largest] {
largest = left
}
if right < arrLen && arr[right] > arr[largest] {
largest = right
}
if largest != i {
swap(arr, i, largest)
heapify(arr, largest, arrLen)
}
}
func swap(arr []int, i, j int) {
arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
}
Java
實例
@Override
public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
// 對 arr 進行拷貝，不改變參數內容
int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);
int len = arr.length;
buildMaxHeap(arr, len);
for (int i = len – 1; i > 0; i—) {
swap(arr, 0, i);
len–;
heapify(arr, 0, len);
}
return arr;
}
private void buildMaxHeap(int[] arr, int len) {
for (int i = (int) Math.floor(len / 2); i >= 0; i—) {
heapify(arr, i, len);
}
}
private void heapify(int[] arr, int i, int len) {
int left = 2 * i + 1;
int right = 2 * i + 2;
int largest = i;
if (left < len && arr[left] > arr[largest]) {
largest = left;
}
if (right < len && arr[right] > arr[largest]) {
largest = right;
}
if (largest != i) {
swap(arr, i, largest);
heapify(arr, largest, len);
}
}
private void swap(int[] arr, int i, int j) {
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
}
PHP
實例
{
global $len;
for ($i = floor($len/2); $i >= 0; $i—) {
heapify($arr, $i);
}
}
function heapify(&$arr, $i)
{
global $len;
$left = 2 * $i + 1;
$right = 2 * $i + 2;
$largest = $i;
if ($left < $len && $arr[$left] > $arr[$largest]) {
$largest = $left;
}
if ($right < $len && $arr[$right] > $arr[$largest]) {
$largest = $right;
}
if ($largest != $i) {
swap($arr, $i, $largest);
heapify($arr, $largest);
}
}
function swap(&$arr, $i, $j)
{
$temp = $arr[$i];
$arr[$i] = $arr[$j];
$arr[$j] = $temp;
}
function heapSort($arr) {
global $len;
$len = count($arr);
buildMaxHeap($arr);
for ($i = count($arr) – 1; $i > 0; $i—) {
swap($arr, 0, $i);
$len–;
heapify($arr, 0);
}
return $arr;
}
C
實例
#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較
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++
實例
#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經排好的元素前一位做交換，再從新調整(剛調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;
}
參考文章：
https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm/blob/master/7.heapSort.md
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%A0%86%E6%8E%92%E5%BA%8F
