1樓：網友
這個你得先看看堆排序的實現原理。
堆排序是選擇排序嗎
2樓：教你生活新知識
堆排序是一種樹形選擇排序，堆排序實質上也是選擇排序，但不使用遍歷的方式查詢待排序區間最大數，而是通過堆來選擇待排序區間最大數。當排公升序時要建大堆，排降序要建小堆。
選擇排序是不穩定的排序，相同資料無法保證排序前後位置不變。因為待排序區間最小值或最大值都是要比較完一整輪才能得出結果，所以無論好壞都是比較n次，再算上整個序列遍歷的o(n)，最後時間複雜度就為o(n^2)。
堆排序的樹形選擇排序規則。
1）滿足前者是小根堆，滿足後者是大根堆。
2）假設將此序列對應的一維陣列當成一棵完全二叉樹，則小根堆滿足以下性質：樹中任一非葉子的關鍵字均不大於其左右孩子結點的關鍵字。
3）假設將此序列對應的一維陣列當成一棵完全二叉樹，則大根堆滿足以下性質：樹中任一非葉子的關鍵字均不小於其左右孩子結點的關鍵字。
以上內容參考 百科-堆排序。
堆排序怎麼寫
3樓：暴走愛教育
堆排序的寫法是：根據拿到的陣列構建大頂堆/小頂堆；從堆頂取走元素，放到其應該存在的位置中去。從堆底拿到堆中最後乙個元素，放到堆頂，此時這個堆很可能不再合法也就是說不再是乙個堆。
維護這個堆，通過自己寫的方法調整堆中節豎滲點結構，讓它重新變成乙個堆；重複2，3過程，直到堆被取空，此時陣列也被完全排列好。
可以發現堆排序並沒有面向我們如何對於這個陣列進行數值比較，如何排序，它的思路和其他的排序方式很不同，它是面向了乙個堆的維護，而不是把重心放到了陣列的排列上。
在堆排序中，最為耗費時間的時候就是堆的構建，一旦這個堆被構建好之後，從堆頂取元素，從堆底拿元素的行為就不會讓這個堆變得特別無序，也就是說它肯定是比以前沒有被構建的時候有序的多。
因此再維護起來，時間複雜度就會小很多，每次維護可能只會移動幾個節點，因而效率就能夠得到提公升。接下來再進行堆排序的**以及**分析。
堆的操作
在堆的數哪段據結構中，堆中的最大值總是位於根節點（在優先佇列中使用堆的話堆中的最小值位於根節點）。堆中定義以下幾種操作：
1、最大堆調整（max heapify）：將堆的末端子節點作調整，使得子節點永遠小於父節點。
2、建立最大堆（build max heap）：將堆中的所有資料重新排序。
3、堆排序（heapsort）：移除位在第乙個資料的根節點，並做最大堆調整的遞迴運算。李纖譽。
堆排序怎麼寫
4樓：小先又噠噠
堆排序怎麼寫如下：
1）用大根堆排序的基本思想。
先將初始檔案r[1..n]建成乙個大根堆，此堆為初始的無序區。
再將關鍵字最大的記錄r[1]（即堆頂）和無序拆舉區的最後乙個記錄r[n]交換，由此得到新的無序區r[1..n-1]和有序區r[n]，且滿足r[1..n-1].
keys≤r[n].key
由於交換後新的根r[1]可能違反堆性質，故應將當前無序區r[1..n-1]調整為堆。然後再次將r[1..
n-1]中關鍵字最大的記錄r[1]和該區間的最後乙個記錄r[n-1]交換，由此得到新的無序區r[1..n-2]和有序區r[n-1..n]，且仍滿足關係r[1..
n-2].keys≤r[n-1..n].
keys，同樣要將r[1..n-2]調整為堆。
直到無序區只有乙個逗御譽元素為止。
2）大根堆排序演算法的基本操作：
建堆，建堆是不斷調整堆的過程，從len/2處開始調整，一直到第乙個節點，此處len是堆中元素的個數。建堆的過程是線性的過程，從len/2到0處一直呼叫調整堆的過程，相當於o(h1)+o(h2)…+o(hlen/2)
其中h表示節點的深度，len/2表示節點的個數，這是乙個求和的過程，結果是線性的o(n)。
調整堆：調整堆在構建堆的過程中會用到，而且在堆排序過程中也會用到。利用的思想是比較節點i和它的孩子節點left(i),right(i)，選出三者最大(或者最小)者，如果最大（小）值不是節點i而是它的乙個孩子節點，那邊互動節點i和該節點，然後再呼叫調整堆過程，這是乙個遞迴的過程。
調整堆的過程時山段間複雜度與堆的深度有關係，是lgn的操作，因為是沿著深度方向進行調整的。
堆排序排序趟數是多少
5樓：
摘要。你好 親。
作為選擇排序的改進版，堆排序可以把每一趟元素的比較結果儲存下來，以便我們在選擇最小/大元素時對已經比較過的元素做出相應的調整。
堆排序是一種樹形選擇排序，在排序過程中可以把元素看成是一顆完全二叉樹，每個節點都大(小)於它的兩個子節點，當每個節點都大於等於它的兩個子節點時，就稱為大頂堆，也叫堆有序； 當每個節點都小於等於它的兩個子節點時，就稱為小頂堆。
堆排序排序趟數是多少。
親，您好！您的問題我這邊已經看到了，正在努力整理答案，稍後五分鐘給您回覆，請您稍等一下～
親！您好很高興為您解答！希望能幫到你！
1、 堆排序定義 n個關鍵字序列kl,k2,…,kn稱為堆，若且唯若該序列滿足如下性質(簡稱為堆性質): 1) ki≤k2i且ki≤k2i+1 或(2)ki≥k2i且ki≥k2i+1(1≤i≤ )若將此。
如果您對我的服務滿意麻煩給個評價吧。
你好 親 作為選擇排序的改進版，堆排序可以把每一趟元素的比較結果儲存下來，以便我們在選擇最小/大元素時對已經比較過的元素做出相應的調整。堆排序是一種樹形選擇排序，在排序過程中可以把元素看成是一顆完全二叉樹，每個節點都大(小)於它的兩個子節點，當每個節點都大於等於它的兩個子節點時，就稱為大頂堆，也叫堆有序； 當每個節點都小於等於它的兩個子節點時，就稱為小頂堆。
選擇排序和堆排序
6樓：天羅網
最近瞭解到了hadoop中的merge過程，其中使用到了外部排序。
因此總結一下選擇排序和堆排序：
選擇排序：選擇排序的時間複雜度為o(n^2);不需要額外的儲存空間。也就是簡單選擇排序。
就是每次選出來乙個最小值，和第乙個元素交換；第二輪再選未排序佇列中的最小值。。。
樹形選擇排序的優點是，相較於簡單選擇排序，是和中間結果比較，減少了比較的次數。樹形選擇排序只有葉子節點是待排序列，中間結點是排序的中間結果。
外部排序中：多路歸併排序+敗者樹（用到了記憶體中的歸併排序（分治法，divide and conquer）+外部的多路歸併排序，多路歸併的限制因素是外部磁碟的訪問次數，雖然多路減少了磁碟的讀寫次數，但是多路的極值比較增多，抵消掉多路歸併中磁碟讀寫帶來的效能提公升，因此採用敗者樹）
敗者樹：是一種完全二叉樹，是樹形選擇排序的變種。只有葉子節點是待排序的。中間節點是排序的中間結果。
選擇排序（o（n^2））-樹形選擇排序(額外的儲存空間較大)--堆排序。
堆排序：所有的節點都是待比較的資料
大頂堆和小頂堆：
每個節點都大於或者等於左右孩子結點的值，稱為大頂堆；
每個節點都小於或者等於左右孩子節點的值，成為小頂堆；
並且，堆是完全二叉樹，因此可以用陣列來進行儲存。
以前學這些，因為沒有具體的應用場景，不是很理解，每次看完就忘。
堆排序是原地排序嗎
7樓：博文教育問答
堆排序是原地排序。
整個堆排序的過程，都只需要極個別臨時儲存空間，所以堆排序是原地排序演算法。原地排序就是指不申請多餘的空間來進行的排序，就是在原來的排序資料中比較和交換的排序。
堆排序
堆是一種叫做完全二叉樹的資料結構，可以分為大根堆，小根堆，而堆排序就是基於這種結構而產生的一種程式演算法。利用堆這種資料結構所設計的一種排序演算法，並同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父節點。
在堆的資料結構中，堆中的最大值總是位於根節點（在優先佇列中使用堆的話堆中的最小值位於根節點）。堆中定義以下幾種操作：最大堆調整（max heapify）：
將堆的末端子節點作調整，使得子節點永遠小於父節點。
建立最大堆（build max heap）：將堆中的所有資料重新排序。堆排序（heapsort）：
移除位在第乙個資料的根節點，並做最大堆調整的遞迴運算。堆排序的時間複雜度o（n*logn），額外空間複雜度o，是乙個不穩定性的排序。
在插入排序希爾排序選擇排序快速排序堆排序歸併排序中
在插入排序 希爾排序 選擇排序 快速排序 堆排排序 歸併排序和基數排序中，平均比較次數最少的排序是快速排序，需要記憶體容量最多的是基數排序。時間複雜度 時間複雜度為 o nlogn 快速排序 堆排序和歸併排序 時間複雜度為 o n2 直接插入排序 起泡排序和 簡單選擇排序 時間複雜度為 o n 基數...
對序列1，2，3，4，5進行排序，用堆排序快速排序氣泡排序
1 插入排序 直接插入排序和希爾排序 2 選擇排序 直接選擇排序和堆排序 3 交換排序 氣泡排序和快速排序 4 歸併排序 5 基數排序 直接插入排序 逐個將後乙個數加到前面的排好的序中。在直接插入排序過程中，對其中乙個記錄的插入排序稱為一次排序 直接插入排序是從第二個記錄開始進行的，因此，長度為n的...
為什麼快速排序比堆排序快呢,為什麼快速排序在陣列的情況下比歸併排序快
因為推排抄中有大量無效的操作，比如將最末尾元素移動到堆首，必須要有後續操作再移動此時堆首的元素，這樣會增加資料的無序度 但是快排不一樣，快排沒有無用操作，每一次交換都會使資料更加有序。而且堆排是跳躍訪問，快排是區域性順序訪問，這兩者的速度實際上是不一樣的，當資料量增大差距就明顯了 一般情bai況下，...