第十五章 Caché 算法与数据结构 堆排序

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第十五章 Caché 算法与数据结构 堆排序

二叉堆特性

  • 最大堆的堆顶是整个堆中的最大元素。

  • 最小堆的堆顶是整个堆中的最小元素。

调整

以最大堆为例,如果删除一个最大堆的堆顶(并不是完全删除,而是跟末尾的节点交换位置),经过自我调整,第2大的元素就会被交换上来,成为最大堆的新堆顶。

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  • 如上图所示,在删除值为10的堆顶节点后,经过调整,值为9的新节点就会顶 替上来;在删除值为9的堆顶节点后,经过调整,值为8的新节点就会顶替上来。
  • 由于二叉堆的这个特性,每一次删除旧堆顶,调整后的新堆顶都是大小仅次于旧堆顶的节点。那么只要反复删除堆顶,反复调整二叉堆,所得到的集合就会成为一个有序集合。

步骤

  • 把无序数组构建成二叉堆。需要从小到大排序,则构建成最大堆;需要从大到小排序,则构建成最小堆。
  • 循环删除堆顶元素,替换到二叉堆的末尾,调整堆产生新的堆顶。

image

完整代码

堆排序类

Class PHA.YX.Arithmetic.HeapSort Extends %RegisteredObject
{

/// 下沉调整
Method downAjustArrayDesc(array As %ArrayOfDataTypes, parentIndex As %Integer, length As %Integer)
{
	#dim temp as %Integer = array.GetAt(parentIndex)
	#dim childIndex as %Integer = 2 * parentIndex + 1

	while(childIndex < length){
		;w "childIndex   i:"_childIndex _ " array.GetAt(childIndex + 1):" _array.GetAt(childIndex + 1)_ " array.GetAt(childIndex):" _array.GetAt(childIndex),!
		/* 如果有右孩子,且右孩子小于左孩子的值,则定位到右孩子 */
		if (((childIndex + 1) < length)&&(array.GetAt(childIndex + 1) < array.GetAt(childIndex))){
			s childIndex = childIndex + 1
		}
		;b:temp=1
		;w "temp:"_temp _ " array.GetAt(childIndex):"_array.GetAt(childIndex),!
		;w "childIndex:"_childIndex,!
		;w array.GetAt(childIndex),!
		/* 如果父节点小于任何一个孩子的值,直接跳出 */
		if (temp <= array.GetAt(childIndex)){
			quit	/* 这一定是quit 而不是continue */
		}
		/* 无需真正交换,单向赋值即可 */
		d array.SetAt(array.GetAt(childIndex), parentIndex)
		s parentIndex = childIndex
		s childIndex = 2 * childIndex + 1
	}
	d array.SetAt(temp, parentIndex)
}

/// 下沉调整
Method downAjustArrayAsc(array As %ArrayOfDataTypes, parentIndex As %Integer, length As %Integer)
{
	#dim temp as %Integer = array.GetAt(parentIndex)
	#dim childIndex as %Integer = 2 * parentIndex + 1

	while(childIndex < length){
		;w "childIndex   i:"_childIndex _ " array.GetAt(childIndex + 1):" _array.GetAt(childIndex + 1)_ " array.GetAt(childIndex):" _array.GetAt(childIndex),!
		/* 如果有右孩子,且右孩子小于左孩子的值,则定位到右孩子 */
		if (((childIndex + 1) < length)&&(array.GetAt(childIndex + 1) > array.GetAt(childIndex))){
			s childIndex = childIndex + 1
		}
		;b:temp=1
		;w "temp:"_temp _ " array.GetAt(childIndex):"_array.GetAt(childIndex),!
		;w "childIndex:"_childIndex,!
		;w array.GetAt(childIndex),!
		/* 如果父节点小于任何一个孩子的值,直接跳出 */
		if (temp >= array.GetAt(childIndex)){
			quit	/* 这一定是quit 而不是continue */
		}
		/* 无需真正交换,单向赋值即可 */
		d array.SetAt(array.GetAt(childIndex), parentIndex)
		s parentIndex = childIndex
		s childIndex = 2 * childIndex + 1
	}
	d array.SetAt(temp, parentIndex)
}

Method heapSortDesc(array As %ArrayOfDataTypes)
{
	/* 从最后一个非叶子节点开始,依次下沉调整 */
	f i = (array.Count() - 2) \ 2 : -1 : 0  d
	.;w "i:"_ i,!
	.d ..downAjustArrayDesc(array, i, array.Count())
	zw array

	f i = (array.Count() - 1) : -1 : 1 d
	.s temp = array.GetAt(i)
	.d array.SetAt(array.GetAt(0), i)
	.d array.SetAt(temp, 0)
	.d ..downAjustArrayDesc(array, 0, i)
	q array
}

Method heapSortAsc(array As %ArrayOfDataTypes)
{
	/* 从最后一个非叶子节点开始,依次下沉调整 */
	f i = (array.Count() - 2) \ 2 : -1 : 0  d
	.;w "i:"_ i,!
	.d ..downAjustArrayAsc(array, i, array.Count())
	zw array

	f i = (array.Count() - 1) : -1 : 1 d
	.s temp = array.GetAt(i)
	.d array.SetAt(array.GetAt(0), i)
	.d array.SetAt(temp, 0)
	.d ..downAjustArrayAsc(array, 0, i)
	q array
}

}

调用

降序

Method heapSortDesc(array As %ArrayOfDataTypes)
{
	/* 从最后一个非叶子节点开始,依次下沉调整 */
	f i = (array.Count() - 2) \ 2 : -1 : 0  d
	.;w "i:"_ i,!
	.d ..downAjustArrayDesc(array, i, array.Count())
	zw array

	f i = (array.Count() - 1) : -1 : 1 d
	.s temp = array.GetAt(i)
	.d array.SetAt(array.GetAt(0), i)
	.d array.SetAt(temp, 0)
	.d ..downAjustArrayDesc(array, 0, i)
	q array
}

DHC-APP>w ##class(PHA.YX.Arithmetic).HeapSortDesc()
array=<OBJECT REFERENCE>[1@%Library.ArrayOfDataTypes]
+----------------- general information ---------------
|      oref value: 1
|      class name: %Library.ArrayOfDataTypes
| reference count: 3
+----------------- attribute values ------------------
|            Data(0) = 0
|            Data(1) = 1
|            Data(2) = 2
|            Data(3) = 6
|            Data(4) = 3
|            Data(5) = 7
|            Data(6) = 8
|            Data(7) = 9
|            Data(8) = 10
|            Data(9) = 5
|        ElementType = "%String"
+-----------------------------------------------------
array=<OBJECT REFERENCE>[1@%Library.ArrayOfDataTypes]
+----------------- general information ---------------
|      oref value: 1
|      class name: %Library.ArrayOfDataTypes
| reference count: 2
+----------------- attribute values ------------------
|            Data(0) = 10
|            Data(1) = 9
|            Data(2) = 8
|            Data(3) = 7
|            Data(4) = 6
|            Data(5) = 5
|            Data(6) = 3
|            Data(7) = 2
|            Data(8) = 1
|            Data(9) = 0
|        ElementType = "%String"
+-----------------------------------------------------

升序

Method heapSortAsc(array As %ArrayOfDataTypes)
{
	/* 从最后一个非叶子节点开始,依次下沉调整 */
	f i = (array.Count() - 2) \ 2 : -1 : 0  d
	.;w "i:"_ i,!
	.d ..downAjustArrayAsc(array, i, array.Count())
	zw array

	f i = (array.Count() - 1) : -1 : 1 d
	.s temp = array.GetAt(i)
	.d array.SetAt(array.GetAt(0), i)
	.d array.SetAt(temp, 0)
	.d ..downAjustArrayAsc(array, 0, i)
	q array
}
DHC-APP>w ##class(PHA.YX.Arithmetic).HeapSortAsc()
array=<OBJECT REFERENCE>[1@%Library.ArrayOfDataTypes]
+----------------- general information ---------------
|      oref value: 1
|      class name: %Library.ArrayOfDataTypes
| reference count: 3
+----------------- attribute values ------------------
|            Data(0) = 10
|            Data(1) = 9
|            Data(2) = 8
|            Data(3) = 6
|            Data(4) = 5
|            Data(5) = 7
|            Data(6) = 2
|            Data(7) = 3
|            Data(8) = 1
|            Data(9) = 0
|        ElementType = "%String"
+-----------------------------------------------------
array=<OBJECT REFERENCE>[1@%Library.ArrayOfDataTypes]
+----------------- general information ---------------
|      oref value: 1
|      class name: %Library.ArrayOfDataTypes
| reference count: 2
+----------------- attribute values ------------------
|            Data(0) = 0
|            Data(1) = 1
|            Data(2) = 2
|            Data(3) = 3
|            Data(4) = 5
|            Data(5) = 6
|            Data(6) = 7
|            Data(7) = 8
|            Data(8) = 9
|            Data(9) = 10
|        ElementType = "%String"
+-----------------------------------------------------
 

复杂度

  1. 把无序数组构建成二叉堆,这一步的时间复杂度是O(n)。
  2. 需要进行n-1次循环。每次循环调用一次downAdjust方法,所以第2步的计算规模是 (n-1)×logn ,时间复杂度为O(nlogn)。
  3. 两个步骤是并列关系,所以整体的时间复杂度是O(nlogn)。

堆排序与快速排序区别

  • 快速排序的最坏时间复杂度是O(n2),而堆排序的最坏时间复杂度稳定在O(nlogn)。
  • 快速排序递归和非递归方法的平均空间复杂度都是O(logn),而堆排序的空间复杂度是O(1)。

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