PHP排序演算法之堆排序(Heap Sort)

不言
發布: 2023-03-24 16:04:02
原創
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這篇文章主要介紹了PHP排序演算法之堆排序(Heap Sort),結合實例形式詳細分析了堆排序的原理、實作方法及相關使用注意事項,需要的朋友可以參考下

本文實例敘述了PHP排序演算法之堆排序(Heap Sort)。分享給大家供大家參考,具體如下:

演算法引進:

在這裡我直接引用《大話資料結構》裡面的開頭:

在前面講到簡單選擇排序,它在待排序的n 個記錄中選擇一個最小的記錄需要比較n - 1 次,本來這也可以理解,查找第一個數據需要比較這麼多次是正常的,否則如何知道他是最小的記錄。

可惜的是,這樣的操作並沒有把每一趟的比較結果保存下來,在後一趟的比較重,有許多比較在前一趟已經做過了,但由於前一趟排序時未儲存這些比較結果,所以後一趟排序時又重複執行了這些比較操作,因而記錄的比較次數較多。

如果可以做到每次在選擇到最小記錄的同時,並根據比較結果對其他記錄做出相應的調整,那樣排序的總體效率就會非常高了。而堆排序,就是對簡單選擇排序的一種改進,這種改進的效果是非常明顯的。

基本概念:

在介紹堆排序之前,我們先來介紹一下堆:

《大話資料結構》裡的定義:堆是具有下列性質的完全二元樹:每個節點的值都大於或等於其左右孩子節點的值,成為大頂堆(大根堆);或者每個節點的值都小於或等於其左右節點的值,成為小頂堆(小根堆)。

當時我在看到這裡的時候也對有「堆是否是完全二叉樹」有過疑問,網上也有說不是完全二叉樹的,但是無論堆是不是完全二叉樹,尚且保留意見。我們只要知道,在這裡我們採用完全二元樹形式的大根堆(小跟堆),主要是為了方便儲存和計算(後面我們會看到帶來的便利)。

堆排序演算法:

堆排序就是利用堆(假設利用大根堆)進行排序的方法,它的基本思想是:將待排序的序列建構成一個大根堆。此時,整個序列的最大值就是堆頂的根節點。將它移走(其實就是將其與堆數組的末尾元素交換,此時末尾元素就是最大值),然後將剩餘的n - 1 個序列重新構造成一個堆,這樣就會得到n 個元素中的次小的值。如此反覆執行,便能得到一個有序序列了。

大根堆排序演算法的基本操作:

#①建堆,建堆是不斷調整堆的過程,從len/2 開始調整,一直到第一個節點,此處len 是堆中元素的數量。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,這是一個求和的過程,結果是線性的O(n)。

②調整堆:調整堆在建構堆的過程中會用到,在堆排序過程中也會用到。利用的想法是比較節點i和它的孩子節點left(i) , right(i),選出三者最大(或最小)者,如果最大(小)值不是節點i而是它的一個孩子節點,那邊交互節點i和該節點,然後再呼叫調整堆過程,這是一個遞歸的過程。調整堆的過程時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。

③堆排序:堆排序是利用上面的兩個過程來進行的。首先是根據元素來建構堆。然後將堆的根節點取出(一般是與最後一個節點進行交換),將前面 len-1 個節點繼續進行堆調整的過程,然後再將根節點取出,這樣一直到所有節點都取出。堆排序過程的時間複雜度是 O(nlgn)。因為建堆的時間複雜度是 O(n)(調用一次);調整堆的時間複雜度是 lgn,呼叫了 n-1 次,所以堆排序的時間複雜度是 O(nlgn)。

在這個過程中是需要大量的圖示才能看的明白的,但是我懶。 。 。 。 。 。

演算法實作:

#
<?php
//堆排序(对简单选择排序的改进)
function swap(array &$arr,$a,$b){
  $temp = $arr[$a];
  $arr[$a] = $arr[$b];
  $arr[$b] = $temp;
}
//调整 $arr[$start]的关键字,使$arr[$start]、$arr[$start+1]、、、$arr[$end]成为一个大根堆(根节点最大的完全二叉树)
//注意这里节点 s 的左右孩子是 2*s + 1 和 2*s+2 (数组开始下标为 0 时)
function HeapAdjust(array &$arr,$start,$end){
  $temp = $arr[$start];
  //沿关键字较大的孩子节点向下筛选
  //左右孩子计算(我这里数组开始下标识 0)
  //左孩子2 * $start + 1,右孩子2 * $start + 2
  for($j = 2 * $start + 1;$j <= $end;$j = 2 * $j + 1){
    if($j != $end && $arr[$j] < $arr[$j + 1]){
      $j ++; //转化为右孩子
    }
    if($temp >= $arr[$j]){
      break; //已经满足大根堆
    }
    //将根节点设置为子节点的较大值
    $arr[$start] = $arr[$j];
    //继续往下
    $start = $j;
  }
  $arr[$start] = $temp;
}
function HeapSort(array &$arr){
  $count = count($arr);
  //先将数组构造成大根堆(由于是完全二叉树,所以这里用floor($count/2)-1,下标小于或等于这数的节点都是有孩子的节点)
  for($i = floor($count / 2) - 1;$i >= 0;$i --){
    HeapAdjust($arr,$i,$count);
  }
  for($i = $count - 1;$i >= 0;$i --){
    //将堆顶元素与最后一个元素交换,获取到最大元素(交换后的最后一个元素),将最大元素放到数组末尾
    swap($arr,0,$i);
    //经过交换,将最后一个元素(最大元素)脱离大根堆,并将未经排序的新树($arr[0...$i-1])重新调整为大根堆
    HeapAdjust($arr,0,$i - 1);
  }
}
$arr = array(9,1,5,8,3,7,4,6,2);
HeapSort($arr);
var_dump($arr);
登入後複製

執行結果:

array(9) {
 [0]=>
 int(1)
 [1]=>
 int(2)
 [2]=>
 int(3)
 [3]=>
 int(4)
 [4]=>
 int(5)
 [5]=>
 int(6)
 [6]=>
 int(7)
 [7]=>
 int(8)
 [8]=>
 int(9)
}
登入後複製

時間複雜度分析:

它的運行時間只要是消耗在初始建置對和在重建堆屎的反覆篩選上。

整體來說,堆排序的時間複雜度是 O(nlogn)。由於堆排序對原始記錄的排序狀態並不敏感,因此它無論是最好、最差和平均時間複雜度都是 O(nlogn)。這在性能上顯然要遠遠好於冒泡、簡單選擇、直接插入的 O(n^2) 的時間複雜度了。

堆排序是一種不穩定排序方法。

本文參考自《大話資料結構》,在此僅作記錄,方便以後查閱,大神勿噴!

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