详解堆排序算法

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什么是堆

堆首先是一个完全二叉树，堆分为大顶堆和小顶堆；
大顶堆 :
每个节点的值大于或等于其左右孩子节点的值，称为大顶堆。
小顶堆同理就是每个节点的值小于或等于其左右孩子节点的值。
注意:
每个节点的左右孩子节点的大小关系并没有限定。

大顶堆举例

如图：

首先其为一个完全二叉树，且其每个节点的值都大于或者等于其左右孩子节点的值。
完全二叉树从上到下，从左到右依次编号，就可以将其进行顺序存储，我们从根节点开始，从0开始编号，存入数组如下：

堆特点

由大顶堆定义知道，如果我们从上到下，从左到右，根节点开始从0编号进行顺序存储的话，并将数组记为arr；
我们可以得到如下式子：
arr[i] >= arr[ 2i + 1] && arr[ i ] >= arr[ 2i + 2];
其中 2i + 1为第 i 个节点的左孩子节点的编号。2i + 2为第 i 个节点的右孩子节点的编号；
同理得小顶堆的特点：
arr[i]

堆排序基本思想

本文以大顶堆为例，进行讲解。
算法步骤如下：
1、首先将待排序序列构建成一个大顶堆(存入数组中)，那么这时，整个序列的最大值就是堆顶的根节点；
2、将堆顶元素与最后一个元素交换，那么末尾元素就存入了最大值；
3、将剩余的 n - 1个元素重新构建成一个大顶堆，重复上面的操作；
反复执行，就能得到一个有序序列了。

举例

给定一个待排序序列数组 arr = [ 0 , 2, 4, 1 , 5 ]；
先构建成一个完全二叉树如下;

构建堆

我们从最后一个非叶子节点开始，从左至右，从下到上，开始调整；
最后一个非叶子节点的索引即 arr.length / 2向下取整 - 1 ，对于此例就是 5 / 2向下取整 - 1 = 2 - 1 = 1；
即值为2的节点；

我们用左右孩子节点的最大值与该节点进行比较；
此时我们发现它的左右孩子节点的最大值为5，大于2，进行交换；

然后处理下一个非叶子节点，即刚才的索引减去1； 1 - 1 = 0；
即：

左右孩子节点为5和4，5最大，且大于该节点的值，发生交换；

这时我们发现了一个问题:
值为0的节点的左右节点又比该节点大了，又不满足大顶堆的定义了

继续进行调整:

对非叶子节点调整完毕，构建大顶堆完成。

交换

将堆顶元素与末尾元素进行交换，使得末尾元素最大。

当交换完毕后最大的元素已经到达数组末尾；

对数组中其他元素进行排序即可。

进行交换：

剩下的元素调整并交换后：

剩下的元素调整并交换后：

此时也意味着排序完成了。

代码

先说下调整的代码；
我们需要三个参数，待排序的数组，数组的长度，还有一个就是调整的哪一个非叶子节点；

 /**
     * author:微信公众号:code随笔
     * @param arr 待排序的数组
     * @param i   表示等待调整的哪个非叶子节点的索引
     * @param length 待调整长度
     */
    public static void adjustHeap(int arr[],int i,int length){
        //非叶子节点的值
        int notLeafNodeVal = arr[i];
        //k的初始值为当前非叶子节点的左孩子节点的索引
        //k = 2 * k + 1表示再往左子节点找
        for(int k = i * 2 + 1;k notLeafNodeVal){
                arr[i] = arr[k];//将当前节点赋值为孩子节点的值
                i = k;//将i赋值为孩子节点的值，再看其孩子节点是否有比它大的
            }else{
                break;//能够break的保证是，我们是从左至右，从下到上进行调整的
                //只要上面的不大于，下面的必不大于
            }
        }
        //循环结束后，将i索引处的节点赋值为之前存的那个非叶子节点的值
        arr[i] = notLeafNodeVal;
    }

再说下堆排序代码,看好注释；

//堆排序方法
    public static void heapSort(int arr[]){
        //进行第一次调整
        for(int i=arr.length/2 - 1;i>=0;i--){
            adjustHeap(arr,i,arr.length);
        }

        for(int j=arr.length - 1;j>0;j--){
            //进行交换
            int temp = arr[j];
            arr[j] = arr[0];
            arr[0] = temp;
            //调整长度为j的那些
            //这里为什么填0呢
            //因为我们第一次调整的时候从左到右，从下到上调整的；
            //交换时只是变动了堆顶元素和末尾元素
            //末尾元素我们不用去管，因为已经是之前长度最大的了
            //只需要把当前堆顶元素找到合适的位置即可
            adjustHeap(arr,0,j);
        }
    }

完整代码

import java.util.Arrays;

public class Solution {
    public static void main(String[] args) {

        int [] arr = new int[]{0 , 2,  4,  1 , 5};
        heapSort(arr);
        System.out.println(Arrays.toString(arr));

    }
    //堆排序方法
    public static void heapSort(int arr[]){
        //进行第一次调整
        for(int i=arr.length/2 - 1;i>=0;i--){
            adjustHeap(arr,i,arr.length);
        }

        for(int j=arr.length - 1;j>0;j--){
            //进行交换
            int temp = arr[j];
            arr[j] = arr[0];
            arr[0] = temp;
            //调整长度为j的那些
            //这里为什么填0呢
            //因为我们第一次调整的时候从左到右，从下到上调整的；
            //交换时只是变动了堆顶元素和末尾元素
            //末尾元素我们不用去管，因为已经是之前长度最大的了
            //只需要把当前堆顶元素找到合适的位置即可
            adjustHeap(arr,0,j);
        }
    }
    /**
     * author:微信公众号:code随笔
     * @param arr 待排序的数组
     * @param i   表示等待调整的哪个非叶子节点的索引
     * @param length 待调整长度
     */
    public static void adjustHeap(int arr[],int i,int length){
        //非叶子节点的值
        int notLeafNodeVal = arr[i];
        //k的初始值为当前非叶子节点的左孩子节点的索引
        //k = 2 * k + 1表示再往左子节点找
        for(int k = i * 2 + 1;k notLeafNodeVal){
                arr[i] = arr[k];//将当前节点赋值为孩子节点的值
                i = k;//将i赋值为孩子节点的值，再看其孩子节点是否有比它大的
            }else{
                break;//能够break的保证是，我们是从左至右，从下到上进行调整的
                //只要上面的不大于，下面的必不大于
            }
        }
        //循环结束后，将i索引处的节点赋值为之前存的那个非叶子节点的值
        arr[i] = notLeafNodeVal;
    }
}

时间复杂度

在建初始堆时，其复杂度为$O(n)$;
交换操作需 n-1 次;
重建堆的过程中近似为$nlogn$；
堆排序时间复杂度为$O(nlogn)$。

稳定性

堆排序是不稳定的：
比如：10，9，6，9；
如图：

当堆顶元素10和末尾元素交换后，两个9的相对位置发生改变。

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