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C#-Heap-Sortierung

黄舟
黄舟Original
2017-02-09 16:20:371139Durchsuche

C#-Heap-Sortierung

using System;  
using System.Collections;  
namespace Sort  
{  
    public class HeapSorter  
    {  
        public static int[] Sort(int[] sortArray)  
        {  
            BuildMaxHeap(sortArray);  
            for (int i = (sortArray.Length - 1); i > 0; i--)  
            {  
                Swap(ref sortArray[0], ref sortArray[i]); // 将堆顶元素和无序区的最后一个元素交换  
                MaxHeapify(sortArray, 0, i); // 将新的无序区调整为堆,无序区在变小              
            }  
            return sortArray;  
        }  
        /// <summary>  
        /// 初始大根堆,自底向上地建堆  
        /// 完全二叉树的基本性质,最底层节点是 n/2,所以从 sortArray.Length / 2 开始  
        /// </summary>  
        private static void BuildMaxHeap(int[] sortArray)  
        {  
            for (int i = (sortArray.Length / 2) - 1; i >= 0; i--)  
            {  
                MaxHeapify(sortArray,i, sortArray.Length);  
            }  
        }  
        /// <summary>  
        /// 将指定的节点调整为堆  
        /// </summary>  
        /// <param name="i">需要调整的节点</param>  
        /// <param name="heapSize">堆的大小,也指数组中无序区的长度</param>  
        private static void MaxHeapify(int[] sortArray, int i, int heapSize)  
        {  
            int left = 2 * i + 1; // 左子节点  
            int right = 2 * i + 2; // 右子节点  
            int larger = i; // 临时变量,存放大的节点值  
            // 比较左子节点  
            if (left < heapSize && sortArray[left] > sortArray[larger])  
            {  
                larger = left;  
            }  
            // 比较右子节点  
            if (right < heapSize && sortArray[right] > sortArray[larger])  
            {  
                larger = right;  
            }  
            // 如有子节点大于自身就交换,使大的元素上移。  
            if (i != larger)  
            {  
                Swap(ref sortArray[i], ref sortArray[larger]);  
                MaxHeapify(sortArray, larger, heapSize);  
            }  
        }  
        //数组内元素互换  
        private static void Swap(ref int a, ref int b)  
        {  
            int t;  
            t = a;  
            a = b;  
            b = t;  
        }  
    }  
}

Die Idee der Heap-Sortierung:

Verwenden Sie den Big-Top-Heap (Small-Top-Heap), um das maximale Schlüsselwort (minimales Schlüsselwort) aufzuzeichnen Top of the Heap Funktionen, die es einfach machen, jedes Mal den größten Datensatz (kleinsten Datensatz) aus der Unordnung auszuwählen.

Die Grundidee ist (Big-Top-Heap):

1) Konstruieren Sie die anfängliche Sequenz der zu sortierenden Schlüsselwörter (R1, R2...Rn) in einem Big-Top-Heap Heap ist der anfängliche ungeordnete Bereich;

2) Tauschen Sie das oberste Element R[1] mit dem letzten Element R[n] aus und erhalten Sie einen neuen ungeordneten Bereich (R1, R2,... .Rn-1) und die neue geordnete Fläche (Rn) und erfüllen R[1,2...n-1]<=R[n];

3) Aufgrund des neuen Nachaustauschs R[1] auf Die Oberseite des Heaps kann die Natur des Heaps verletzen, daher muss der aktuelle ungeordnete Bereich (R1, R2, ... Rn-1) an einen neuen Heap angepasst werden, und dann müssen R[1] und der ungeordnete Bereich angepasst werden erneut angepasst werden. Das letzte Element wird ausgetauscht, um einen neuen ungeordneten Bereich (R1, R2...Rn-2) und einen neuen geordneten Bereich (Rn-1, Rn) zu erhalten. Dieser Vorgang wird wiederholt, bis die Anzahl der Elemente im geordneten Bereich n-1 beträgt. Anschließend ist der gesamte Sortiervorgang abgeschlossen.

Der Vorgang ist wie folgt:

1) Initialisieren Sie den Heap: Konstruieren Sie R[1..n] als Heap;

2) Konvertieren Sie das oberste Element von Der aktuelle ungeordnete Bereich im Heap R[1] tauscht mit dem letzten Datensatz im Bereich aus und passt dann den neuen ungeordneten Bereich an den neuen Heap an.

Daher sind für die Heap-Sortierung die beiden wichtigsten Vorgänge das Erstellen des anfänglichen Heaps und des Anpassungs-Heaps. Tatsächlich ist das Erstellen des anfänglichen Heaps der Prozess der Anpassung des Heaps, das Erstellen des anfänglichen Heaps jedoch für alle Nicht-Blattknoten. Nehmen Sie Anpassungen vor.


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