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我们一起聊聊C#堆排序算法

来源: 责编: 时间:2023-10-10 18:31:11 345观看
导读前言堆排序是一种高效的排序算法,基于二叉堆数据结构实现。它具有稳定性、时间复杂度为O(nlogn)和空间复杂度为O(1)的特点。堆排序实现原理构建最大堆:将待排序数组构建成一个最大堆,即满足父节点大于等于子节点的特性。

前言

堆排序是一种高效的排序算法,基于二叉堆数据结构实现。它具有稳定性、时间复杂度为O(nlogn)和空间复杂度为O(1)的特点。xzS28资讯网——每日最新资讯28at.com

堆排序实现原理

  1. 构建最大堆:将待排序数组构建成一个最大堆,即满足父节点大于等于子节点的特性。
  2. 将堆顶元素与最后一个元素交换:将最大堆的堆顶元素与堆中的最后一个元素交换位置,将最大元素放到了数组的末尾。
  3. 重新调整堆:对剩余的n-1个元素进行堆调整,即将堆顶元素下沉,重新形成最大堆。
  4. 重复步骤2和3,直到堆中的所有元素都被排列好。

堆排序代码实现

public static void HeapSort(int[] array)        {            int arrayLength = array.Length;            //构建最大堆            for (int i = arrayLength / 2 - 1; i >= 0; i--)                Heapify(array, arrayLength, i);            //依次取出堆顶元素,并重新调整堆            for (int i = arrayLength - 1; i >= 0; i--)            {                //将堆顶元素与当前最后一个元素交换                int temp = array[0];                array[0] = array[i];                array[i] = temp;                //重新调整堆                Heapify(array, i, 0);            }        }        private static void Heapify(int[] arr, int n, int i)        {            int largest = i; //假设父节点最大            int left = 2 * i + 1; //左子节点            int right = 2 * i + 2; //右子节点            //如果左子节点大于父节点,则更新最大值            if (left < n && arr[left] > arr[largest])                largest = left;            //如果右子节点大于父节点和左子节点,则更新最大值            if (right < n && arr[right] > arr[largest])                largest = right;            //如果最大值不是当前父节点,则交换父节点和最大值,并继续向下调整堆            if (largest != i)            {                int swap = arr[i];                arr[i] = arr[largest];                arr[largest] = swap;                Heapify(arr, n, largest);            }        }        public static void HeapSortRun()        {            int[] array = { 19, 27, 46, 48, 50, 2, 4, 44, 47, 36, 38, 15, 26, 5, 3, 99, 888, 0, -1 };            Console.WriteLine("排序前数组:" + string.Join(", ", array));            HeapSort(array);            Console.WriteLine("排序后数组:" + string.Join(", ", array));        }

运行结果

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总结

堆排序是一种高效的排序算法,通过构建最大堆和反复调整堆的操作,实现对数组的排序。其时间复杂度为O(nlogn),并且具有较好的稳定性和空间效率。但是由于其涉及大量的元素交换操作,所以在实际应用中,可能不如快速排序等算法效率高。xzS28资讯网——每日最新资讯28at.com

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