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Java实现堆排序算法

news 来源：原创 2025/8/21 19:50:07

 

 

1. 堆排序原理图解

 

堆排序是一种基于二叉堆（通常使用最大堆）的排序算法。其核心思想是利用堆的性质（父节点的值大于或等于子节点的值）来高效地进行排序。堆排序分为两个主要阶段：建堆和排序。

 

堆排序步骤：

 

1. 建堆：

   - 将无序数组构建成一个最大堆。

   - 从最后一个非叶子节点开始，逐个调整节点，使其满足堆的性质。

 

2. 排序：

   - 将堆顶元素（最大值）与堆的最后一个元素交换。

   - 缩小堆的范围，重新调整堆，使其满足最大堆的性质。

   - 重复上述过程，直到堆的大小为1。

 

图解示例：

 

假设数组为 `[4, 10, 3, 5, 1]`。

 

1. 初始状态：`[4, 10, 3, 5, 1]`

2. 建堆：

   - 调整节点，构建最大堆：`[10, 5, 3, 4, 1]`

3. 排序过程：

   - 将堆顶元素（10）与最后一个元素（1）交换：`[1, 5, 3, 4, 10]`

   - 调整剩余的堆（`[1, 5, 3, 4]`），使其满足最大堆的性质：`[5, 4, 3, 1]`

   - 将堆顶元素（5）与最后一个元素（1）交换：`[1, 4, 3, 5, 10]`

   - 调整剩余的堆（`[1, 4, 3]`），使其满足最大堆的性质：`[4, 1, 3]`

   - 将堆顶元素（4）与最后一个元素（3）交换：`[3, 1, 4, 5, 10]`

   - 调整剩余的堆（`[3, 1]`），使其满足最大堆的性质：`[3, 1]`

   - 将堆顶元素（3）与最后一个元素（1）交换：`[1, 3, 4, 5, 10]`

4. **最终结果**：`[1, 3, 4, 5, 10]`

 

 2. Java代码实现及注释

 

```java

import java.util.Arrays;

 

public class HeapSort {

    public static void main(String[] args) {

        int[] array = {4, 10, 3, 5, 1};

        heapSort(array);

        System.out.println("排序后的数组：");

        System.out.println(Arrays.toString(array));

    }

 

    // 堆排序主方法

    public static void heapSort(int[] arr) {

        int n = arr.length;

 

        // 建堆：从最后一个非叶子节点开始，逐个调整节点

        for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) {

            heapify(arr, n, i);

        }

 

        // 排序：交换堆顶元素与最后一个元素，然后调整堆

        for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {

            // 交换堆顶元素与最后一个元素

            int temp = arr[0];

            arr[0] = arr[i];

            arr[i] = temp;

 

            // 调整剩余的堆

            heapify(arr, i, 0);

        }

    }

 

    // 调整堆的方法

    private static void heapify(int[] arr, int heapSize, int rootIndex) {

        int largest = rootIndex; // 假设根节点是最大的

        int leftChild = 2 * rootIndex + 1; // 左子节点

        int rightChild = 2 * rootIndex + 2; // 右子节点

 

        // 如果左子节点大于根节点

        if (leftChild < heapSize && arr[leftChild] > arr[largest]) {

            largest = leftChild;

        }

 

        // 如果右子节点大于当前最大的节点

        if (rightChild < heapSize && arr[rightChild] > arr[largest]) {

            largest = rightChild;

        }

 

        // 如果最大的节点不是根节点，交换它们

        if (largest != rootIndex) {

            int temp = arr[rootIndex];

            arr[rootIndex] = arr[largest];

            arr[largest] = temp;

 

            // 递归调整子树

            heapify(arr, heapSize, largest);

        }

    }

}

```

 

 3. 代码说明

 

1. 建堆：

   - 从最后一个非叶子节点开始，逐个调整节点，使其满足最大堆的性质。

   - 使用 `heapify` 方法调整节点。

 

2. 排序：

   - 将堆顶元素（最大值）与堆的最后一个元素交换。

   - 缩小堆的范围，重新调整堆，使其满足最大堆的性质。

   - 重复上述过程，直到堆的大小为1。

 

3. 时间复杂度：

   - **最坏情况**：`O(n log n)`。

   - **平均情况**：`O(n log n)`。

   - **最好情况**：`O(n log n)`。

 

4. 空间复杂度：

   - `O(1)`，因为堆排序是原地排序算法，不需要额外的存储空间。

 

5. 稳定性：

   - 堆排序是**不稳定的**，因为交换操作可能改变相同值元素的相对顺序。

 

4. 应用场景

 

1. 大规模数据排序：

   - 堆排序的时间复杂度为 `O(n log n)`，适合对大规模数据进行排序。

 

2. 优先队列实现：

   - 堆排序的核心思想可以用于实现优先队列，例如在任务调度中。

 

3. 教学和演示：

   - 堆排序的实现清晰，适合用于教学和算法演示。

 

 5. 总结

 

堆排序是一种高效的排序算法，基于二叉堆的性质实现。它的时间复杂度稳定在 `O(n log n)`，并且是原地排序算法，不需要额外的存储空间。然而，堆排序是不稳定的，因此在需要保持相同值元素相对顺序的场景中不适用。在实际应用中，堆排序常用于大规模数据排序和优先队列的实现。

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人工智能在医疗运营编程中的应用综述

引言 随着人工智能技术的迅猛发展，医疗行业正经历一场深刻的变革。人工智能不再仅限于辅助诊断或医学影像分析，而是逐步渗透到医疗运营的各个环节。医疗运营编程作为医院管理的核心，涵盖了从患者入院到出院的全过程管理，包括资源分配、工作流程优化、收入管理、供应链控制等…...

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