七大排序算法的个人总结（三）
堆排序（Heap）:
要講堆排序之前先要來復習一下完全二叉樹的知識。
定義：
對一棵具有n個結點的二叉樹按層序編號，如果編號為i(0 <= i <= n)的結點與同樣深度的滿二叉樹編號為i的結點在二叉樹中位置完全相同，則這棵二叉樹稱為完全二叉樹。
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如上面就是一棵完全二叉樹。
我們主要會使用的的性質是父結點與子結點的關系：
標號為n的結點的左孩子為2 * n + 1（如果有的話），右孩子為2 * n + 2（如果有的話）。
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由于完全二叉樹的結點的編號是連接的，所以我們可以用一個數組來保存這種數據結構。結點之間的關系可以通過上面的公式進行計算得到。
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那什么是堆呢？
堆是具有下列性質的完全二叉樹：
每個結點的值都大于或等于其左右孩子結點的值，稱為大頂堆（或大根堆）；或者每個結點的值都小于或等于其左右孩子結點的值。稱為小頂堆（小根堆）。
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如圖：就是一大根堆。將它轉化為數組就是這樣的：
｛ 9，7，5，6，1，4，2，0，3 ｝
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可以看到一個大概的情況是：第0個元素是最大的，前面的元素普遍比后面的大，但這不是絕對的比如例子中的1就跑到4前邊去了。
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建堆：
那接下來就是第一個問題了，怎么創建一個大根堆呢？也就是解決怎么將給定的一個數組調整成大根堆？
假如我們給定一個比較極端的例子｛ 10，20，30，40，50，60，70，80 ｝，加個0是為了方便不與結點的編號產生混淆。
對于這樣的一個堆，我們應該怎么進行調整呢？
對于堆排序而言，一個比較直觀的想法就是從下面開始，把值比較大的元素往上推。這樣進行到根位置時，就可以得到一個一個最大的根了。
所以，我們應該從最后一個非葉子結點開始調整。
那么怎么確定哪一個是最后一個非葉子結點呢？
其實這完全是可以從完全二叉樹的性質中得到的。還記得嗎？
左孩子為2 * n + 1；
右孩子為2 * n + 2；
所以最后一個非葉子結點的編號為array.length / 2 – 1。array就是給定的數組。
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所以我們第一個要調整的結點是編號為3的結點，拿它的值跟兩個孩子的值做比較（它只有一個孩子）。顯然，40和80這兩個要交換位置了。
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接下來就輪到編號為2的結點了，進行比較后顯然是70比較大一點，也進行交換：
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同樣的道理，編號為1的結點也進行調節：
請注意，這個時候問題就來了。結點1是符合條件了，可以對于以結點3這根的這棵子樹就不符合大根堆的要求了，所以我們要重新對編號為3的結點再做一次調整。得到：
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我們以同樣的方法對編號為0的結點也進行同樣的調整。最后就可以得到第一個大根堆了。
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這一個過程我們可以稱為建堆。我們將數據展開成數組：
｛ 80，50，70，40，10，60，30，20 ｝
不難發現這一個過程中，我們已經把很多值比較大的數字也放到了比較靠前的位置。這一點相當重要，也可以說是堆排序的精華所在。
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得到了大根堆之后，我們是可以得到一個最大值了，接下來要做的，就是不斷的移除這個堆頂值，與堆尾的值進行交換，堆的長度減小1，然后進行重新的調整。
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顯然，每次都是在堆頂刪除，在堆頂開始調整。
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之后就是一直重復這個過程直到只剩下一個元素時，就可以完成排序工作了。
相信只要跟著這個思路和這幾張圖，自己模擬幾次還是很好理解的。
接下來看看代碼是怎么實現的：
public static void sort(int[] array) {init(array);// 這個過程就是不斷的從堆頂移除，調整for (int i = 1; i < array.length; i++) {int temp = array[0];int end = array.length - i;array[0] = array[end];array[end] = temp;adjust(array, 0, end);}}private static void init(int[] array) {for (int i = array.length / 2 - 1; i >= 0; i--) {adjust(array, i, array.length);}}private static void adjust(int[] array, int n, int size) {int temp = array[n]; // 先拿出數據int child = n * 2 + 1; // 這個是左孩子while (child < size) { // 這個保證還有左孩子// 如果右孩子也存在的話，并且右孩子的值比左孩子的大if (child + 1 < size && array[child + 1] > array[child]) {child++;}if (array[child] > temp) {array[n] = array[child];n = child; // n需要重新計算child = n * 2 + 1; // 重新計算左孩子} else {// 這種情況說明左右孩子的值都比父結點的值小break;}}array[n] = temp;}堆排序的代碼量比較多，主要的工作其實是在adjust上。
在adjust這個過程中有幾個要注意的：
一個是要注意數組的邊界，因為我們每次是把最大值放在最后，然后它就不能再參與調整了。
其次，是最后一個非葉子結點可能只有一個孩子，這也是需要注意的。
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堆排序到底快在哪呢？
還是來看一個極端的例子：
｛ 1，2，3，4，5，6，7 ｝
在建堆的時候第一次比較之后的結果應該是這樣的：（7和3交換了位置）
｛ 1，2，7，4，5，6，3?｝
第二次調整之后是：
｛ 1，5，7，4，2，6，3 ｝（5和2交換了位置）
然后是：
｛?7，5，1，4，2，6，3 ｝（7和1交換了位置，1的位置不對，需要再調整）
｛ 7，5，6，4，2，1，3 ｝（6和1交換了位置）
可以看到，僅僅用了4次比較和4次交換就已經把數組給調整成“比較有序”了。
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這個其實是由完全二叉樹的性質決定的，因為子結點的編號和父結點的編號存在著兩倍（粗略）的差距。
也就說父結點與子結點的數據進行一次交換移動的距離是比較大的（相對于步進）。這個與冒泡和直接插入的“步進”是有明顯的區別的。可以說，堆排序的優勢在于它具有高效的元素移動效率（這是個人總結，不嚴謹）。
其次，我們在調整堆的時候，可以發現有一半的數據是我們不用動到的。這就使比較次數大大地減少。這個就是很好地利用在建堆的時候保存下來的狀態。還是那句話“讓上一次的操作結果為下一次操作服務”。
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最后回顧一下七個排序：
冒泡排序：好吧，它是中槍次數最多的，最大的優點應該是襯托其他算法的高效。
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選擇排序：我個人認為它是最符合人的思維習慣的，缺點在于比較次數太多了，但其實它在對少量數據，或者是對于只排序一部分（比如只選出前十名之類的），這種情況下，選擇排序就很不錯了，因為它可以“部分排序”。
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直接插入排序：其實它還不算太差，在應對一些平時的使用時，性能還是可以的。直接插入排序是希爾排序的基礎。
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希爾排序：這個曾經把我糾結很久的算法，它的外表很難讓人看出它的強大。它在幾個比較高效的排序算法中代碼是最少的，也很容易一次性寫出。但理解有點困難。我覺得主要是那個步長序列太難讓人一眼看出它到底做了些什么。個人覺得要理解希爾排序首先要弄清楚“基本有序”這個有什么用和希爾排序的前n-1個步長做的就是這些事。先讓整個數組變得基本有序，基于一個事實，就是對于基本有序的數組而言，直接插入排序的效率是很高的。
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歸并排序：分治和遞歸的經典使用，勝就勝在元素的比較次數比較少（貌似說是最少的）。缺點是需要比較大的輔助空間，這個有時會成為限制條件（因為過大的空間消耗有時是不允許的）。
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快速排序：如其名，雖存在一定的不穩定性，理論上在最差的情況下，快速排序會退化成選擇排序，但可以通過一些手段來使這種情況發生的概率相當的小。
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堆排序：個人覺得是最難一口氣寫出來的排序算法，特別是調整結點的算法每次都要寫得小心翼翼（當然，可能是平時寫得少）。但它確實是一個很優秀的排序算法，堆排序在元素的移動效率和比較次數上都是比較優秀的。操作系統中堆可是一個重要的數據結構。我記得當時第一次寫出堆排序的感嘆是“原來數組還可以這么用”。
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最后讓這幾大高手進行一次PK吧，測試的數據是3000000個范圍在0 ~ 30000000的隨機數。
得到的結果大概是這樣的：
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差距并不算太大，可以看到，最快的還是Java類庫提供的方法，它為什么能比快速排序還快呢？
因為它是綜合了其他幾個算法的特點，比如說在元素很少的時候，直接插入排序可能會快一點，數據量大一點的時候歸并可能會快一點，當數據很大的時候，用快速排序可以把數組分成小部分。所以它不是一個人在戰斗！
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好了，至此，七個排序算法也算是復習了一次，還是那句話，本人菜鳥一個，對這幾個算法理解有限，出錯之處還請各位指出。
一點個人感受，算法這東西有時以為自己弄懂了，其實還差得遠了，有時候看十次書不如自己寫一次代碼，寫了十次代碼不如跟別人講一次。因為這個過程會遇到很多自己以前從沒想過的事。這就是我寫博客的初衷。
from:?https://www.cnblogs.com/yjiyjige/p/3258849.html
總結
以上是生活随笔為你收集整理的七大排序算法的个人总结（三）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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