代码如下: public class HeapSort { public static void heapSort(DataWrap[] data) { System.out.println("开始排序"); int length = data.length; //循环建堆 for(int i = 0;i < length-1; i++) { //建堆 buiilMaxdHeap(data , length-1-i); //交换堆订和最后一个元素 swap(data , 0, l

import java.util.Scanner; /*堆是一种数据结构,类似于一棵完整的二叉树. * 思想:堆的根节点值最大(最小),将无序序列调整成一个堆,就能找出这个序列的最大值(最小值),将找出的值交换到序列的最后或最前, * 这样有序序列元素增加1个,无序序列元素减少1个,对新的无序序列重复这样的操作,就实现了排序.即:1.建堆2.排序 * 对排序过程(大顶堆): * (1)从无序序列所确定的完全二叉树的第一个非叶子节点(n/2)开始,从右到左,从下到上,对每个节点进行调整,最终的到大

堆排序代码: 思想:每次都取堆顶的元素,将其放在序列最后面,然后将剩余的元素重新调整为最小堆,依次类推,最终得到排序的序列. import java.util.Arrays; /** * 思路:首先要知道大顶堆和小顶堆,数组就是一个堆,每个i节点的左右孩子是2i+1和2i+2 * 有了堆,将其堆化:从(n/2)-1个元素开始向下修复,将每个节点修复为小(大)顶堆 * 修复完成后,数组具有小(大)顶堆的性质 * 按序输出:小顶堆可以对数组逆序排序,每次交换堆顶和末尾元素,对堆顶进行向下修复,这样次

堆排序与快速排序,归并排序一样都是时间复杂度为O(N*logN)的几种常见排序方法.学习堆排序前,先讲解下什么是数据结构中的二叉堆. 堆的定义 n个元素的序列{k1,k2,…,kn}当且仅当满足下列关系之一时,称之为堆. 情形1:ki <= k2i 且ki <= k2i+1 (最小化堆或小顶堆) 情形2:ki >= k2i 且ki >= k2i+1 (最大化堆或大顶堆) 其中i=1,2,…,n/2向下取整; 若将和此序列对应的一维数组(即以一维数组作此序列的存储结构)看成是一个完全

堆排序是一种树形选择排序方法,它的特点是:在排序的过程中,将array[0,...,n-1]看成是一颗完全二叉树的顺序存储结构,利用完全二叉树中双亲节点和孩子结点之间的内在关系,在当前无序区中选择关键字最大(最小)的元素. 1. 若array[0,...,n-1]表示一颗完全二叉树的顺序存储模式,则双亲节点指针和孩子结点指针之间的内在关系如下: 任意一节点指针 i:父节点:i==0 ? null : (i-1)/2  左孩子:2*i + 1  右孩子:2*i + 2 2. 堆的定义:n个关键字序

问题描述 用基于变治法的堆排序算法对任意一组给定的数据进行排序 2.1 堆排序原理简介 堆可以定义为一颗二叉树,树的节点中包含键(每个节点是一个键),并且满足下面两个条件: (1)树的形状要求--这颗二叉树是基本完备的(或者简称为完成二叉树),这意味着,树的每一层都是满的,除了最后一层最右边的元素有可能缺位. (2)父母优势要求,又称为堆特性--每一个节点的键都要大于或等于它子女的键(对于任何孩子节点也要自动满足父母优势要求). 2.2 变治法原理简介 变治法:首先,在"变"的阶段,出

package org.rut.util.algorithm.support; import org.rut.util.algorithm.SortUtil; public class HeapSort implements SortUtil.Sort{ /* (non-Javadoc) * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[]) */ public void sort(int[] data) { MaxHeap h=new M

最近做题目饱受打击,愈发觉得打好基础的重要性,于是乎,决心把基本的排序算法还有数组操作一一实现,目的在于一方面能够得到对JAVA基础的巩固,另一面在实现的过程中发现不足. 今天所实现的堆排序(最大堆)算法,最小堆大同小异.然后基于最大堆实现最大优先队列,最大优先队列可应用于作业调度,比如可将作业长度作为关键字值,实现最长作业优先:或者将作业优先权值作为关键字值,实现高优先权作业优先执行等等.最大堆排序算法结构如下图: //:ThinkingInJava/com.mindview.fundamen

数据结构中常见的内部排序算法: 插入排序:直接插入排序.折半插入排序.希尔排序 交换排序:冒泡排序.快速排序 选择排序:简单选择排序.堆排序 归并排序.基数排序.计数排序 直接插入排序: 思想:每次将一个待排序的记录,按其关键字大小插入到前面已经排好序的子序列中,直到全部记录插入完成. 性能:时间复杂度:最好o(n):有序,最坏o(n^2):逆序,平均o(n^2):空间复杂度o(1):稳定 public int[] straightInsertSort(int array[]){ int tem

一.常用算法(Java实现) 1.选择排序(初级算法) 原理:有N个数据则外循环就遍历N次并进行N次交换.内循环实现将外循环当前的索引i元素与索引大于i的所有元素进行比较找到最小元素索引,然后外循环进行元素交换 第1次遍历,将索引为0的元素与索引大于0的所有元素进行比较找到最小的元素,将最小元素与索引为0的元素交换位置(若索引为0的元素就是最小元素那么它就和自己交换) 第2次遍历,将索引为1的元素与索引大于1的所有元素进行比较找到最小的元素,将最小元素与索引为1的元素交换位置(若索引为1的元素就

Java实现堆排序(大根堆)   堆排序是一种树形选择排序方法,它的特点是:在排序的过程中,将array[0,...,n-1]看成是一颗完全二叉树的顺序存储结构,利用完全二叉树中双亲节点和孩子结点之间的内在关系,在当前无序区中选择关键字最大(最小)的元素. 1. 若array[0,...,n-1]表示一颗完全二叉树的顺序存储模式,则双亲节点指针和孩子结点指针之间的内在关系如下: 任意一节点指针 i:父节点:i==0 ? null : (i-1)/2  左孩子:2*i + 1  右孩子:2*i +

文章目录 一.概念 二.算法 2.1 Prim算法 2.2 Kruskal算法 笔记来源:中国大学MOOC王道考研 一.概念 连通图:图中任意两点都是连通的,那么图被称作连通图 生成树:连通图包含全部顶点的一个极小连通子图 最小生成树:在含有n个顶点的带权无向连通图中选择n-1条边,构成一棵极小连通子图,并使该连通子图中n-1条边上权值之和达到最小,则称其为连通网的最小生成树(不一定唯一). 性质1:不一定唯一 性质2:如果所有边的权重都不相同,则一定唯一 性质3:如果连通图只有n-1条边,则最

一.需求:计算网页访问量前三名 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 需求:计算网页访问量前三名 * 用户:喜欢视频 直播 * 帮助企业做经营和决策 * * 看数据 */ object UrlCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.加载数据 val conf:SparkConf = new Spa

堆排序算法 java 实现 白话经典算法系列之七 堆与堆排序 Java排序算法(三):堆排序 算法概念 堆排序(HeapSort)是指利用堆积树(堆)这种数据结构所设计的一种排序算法,可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素.堆排序是不稳定的排序方法,辅助空间为O(1), 最坏时间复杂度为O(nlog2n) ,堆排序的堆序的平均性能较接近于最坏性能. 算法思想 建立最小堆: 取出堆顶元素,顺序放到待排序数组中:将堆底元素放到堆顶,并重新调整堆: 重复步骤 2 ,直至堆中所有元素全部取完: 参考的

详细过程就不表了,看代码吧 import java.util.Arrays; public class Sort { static int swapTimes=0; public static void main(String[] args) { int[] numbers = { 7, 6, 5, 3, 1, 8, 9, 7, 1, 2 ,5}; //*** BubbleSort Test *** //bubbleSort(numbers); //*** InsertSort Test ***

在学习算法的过程中,我们难免会接触很多和排序相关的算法.总而言之,对于任何编程人员来说,基本的排序算法是必须要掌握的. 从今天开始,我们将要进行基本的排序算法的讲解.Are you ready?Let‘s go~~~ 1.排序算法的基本概念的讲解 时间复杂度:需要排序的的关键字的比较次数和相应的移动的次数. 空间复杂度:分析需要多少辅助的内存. 稳定性:如果记录两个关键字的A和B它们的值相等,经过排序后它们的位置没有发生交换,那么我们称这个排序算法是稳定的. 否则我们称这个排序算法是不稳定的.

Heapsort (堆排序)是最经典的排序算法之一,在google或者百度中搜一下可以搜到很多非常详细的解析.同样好的排序算法还有quicksort(快速排序)和merge sort(归并排序),选择对这个算法进行分析主要是因为它用到了一个非常有意思的算法技巧:数据结构 - 堆.而且堆排其实是一个看起来复杂其实并不复杂的排序算法,个人认为heapsort在机器学习中也有重要作用.这里重新详解下关于Heapsort的方方面面,也是为了自己巩固一下这方面知识,有可能和其他的文章有不同的入手点,如有错

堆的概念: 堆是一种完全二叉树,非叶子结点 i 要满足key[i]>key[i+1]&&key[i]>key[i+2](最大堆) 或者 key[i]<key[i+1]&&key[i]<key[i+2](最小堆). 堆排序基本思想:(以最大堆为例) 利用完全二叉树性质将一个无序序列构建最大堆,使得每次从无序中选择最大记录变得简单. 1)将初始待排序无序序列(R1,R2....Rn)构建成大顶堆,此堆为初始的无序序列: 2)将堆顶元素R[1]与最后一个元

堆排序 第7节 堆排序练习题 对于一个int数组,请编写一个堆排序算法,对数组元素排序. 给定一个int数组A及数组的大小n,请返回排序后的数组. 测试样例: [1,2,3,5,2,3],6 [1,2,2,3,3,5]   Java (javac 1.7) 代码自动补全           1 import java.util.*; 2 3 public class HeapSort { 4 public int[] heapSort(int[] A, int n) { 5 int lastIn

java排序算法(三)堆排序 堆积排序(HeapSort)是指利用堆积树这种结构所设计的排序算法,可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素.堆排序是不稳定的排序方法.辅助空间为O(1).最坏时间复杂度为O(nlog2n) 堆排序的堆序的平均性能较接近于最坏性能 堆排序利用大根堆(或者小根堆)堆顶记录的关键字最大(或者最小)这一特征.使得在当前无序区中选中最大(或者最小)关键字的记录变的简单 (1)最大堆的排序思想 · 1.先将初始文件R[1..n]建成一个大根堆,此堆为初始的无序区 2.再将关键

一.动图演示 二.思路分析 先来了解下堆的相关概念:堆是具有以下性质的完全二叉树:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值,称为大顶堆:或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值,称为小顶堆.如下图: 同时,我们对堆中的结点按层进行编号,将这种逻辑结构映射到数组中就是下面这个样子 该数组从逻辑上讲就是一个堆结构,我们用简单的公式来描述一下堆的定义就是: 大顶堆:arr[i] >= arr[2i+1] && arr[i] >= arr[2i+2]   小顶堆:arr[i]