C#排序算法之堆排序
關(guān)于C#排序算法的堆排序具體是怎么樣的呢？下面小編為大家整理了C#排序算法之堆排序，希望能幫到大家！
一、基本概念
堆：這里是指一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而不是我們在C#中提到的用于存儲引用類型對象的地方。它可以被當(dāng)成一棵完全二叉樹。
為了將堆用數(shù)組來存放，這里對每個節(jié)點標(biāo)上順序。事實上，我們可以用簡單的計算公式得出父節(jié)點，左孩子，右孩子的索引：
parent(i) =
left(i) = 2i
right(i)=2i + 1
最大堆和最小堆: 最大堆是指所有父節(jié)點的值都大于其孩子節(jié)點的堆，即滿足以下公式：
A[parent[i]]
A[i](A是指存放該堆的數(shù)組)
最小堆相反。
最大堆和最小堆是堆排序的關(guān)鍵，可知最大堆的根節(jié)點是堆中最大的節(jié)點。因此只要我們構(gòu)造出最大(小)堆，最大(小)的元素也就得到了，然后再對剩下的元素繼續(xù)構(gòu)造最大(小)堆，就可以取出第二大(小)的元素，依此類推，直到排序完成。
二、構(gòu)造最大(小)堆
我們已經(jīng)得知構(gòu)造最大(小)堆是堆排序的關(guān)鍵，下面就來看看如何構(gòu)造最大堆。
萬事開頭難，首先來看一種特殊的情形吧：堆的根節(jié)點的左子樹和右子樹都已經(jīng)是最大堆了，然而根節(jié)點卻比孩子節(jié)點小，當(dāng)然，這個堆不滿足最大堆的定義。為了⑩這個堆成為最大堆，我們可以按如下步驟操作：
�。�1）將根節(jié)點與左右孩子中最大的交換
�。�2）交換之后可能會面臨左或右子樹不是最大堆的問題，但由于整個左(右)子樹一開始就是最大堆，問題又回到了最開始的狀態(tài)，因此只要如此反復(fù)即可得到最大堆。
對于上面的特殊堆已經(jīng)找到了解決辦法，但對于一般意義上的堆呢？
我們可以選擇自底向上來構(gòu)造：葉子節(jié)點是特殊的最大堆，舉個例子有葉子節(jié)點a,b,它們的父節(jié)點是p;a,b肯定已經(jīng)是最大堆了，這是要保證a,b,p組成的子樹是最大堆。這個堆很眼熟是不是？沒錯，它就是前面提到的特殊的堆。在a,b,p組成的子樹變成最大堆后，我們又可以類似的使該子樹，該子樹的父節(jié)點，以及同胞子樹（或節(jié)點）組成的新子樹成為最大堆，如此類推，最終使堆變?yōu)樽畲蠖选?/p>
對于求解最小堆與此類似。
三、實現(xiàn)
完整代碼:
復(fù)制代碼 代碼如下:
namespace HeapSort
{
using System;
class Program
{
static int heapSize =0;
static void Main(string[] args)
{
var heap = new[] { -1, 10, 5, 12, 77, 54, 7, 34, 23, 11 };/pic/p>
heapSize = heap.Length - 1;
BuildMaxHeap(heap);
for (var i = heap.Length - 1; i >= 2; i--)
{
/pic/p>
/pic/p>
/pic/p>
Swap(heap, 1, i);
heapSize--;
MaxHeapfy(heap, 1);
}
foreach (var i in heap)
Console.Write(i + " ");
}
static void BuildMaxHeap(int[] heap)
{
for (var i = (heap.Length - 1) / 2; i >= 1; i--)
{
MaxHeapfy(heap, i);
}
}
static void MaxHeapfy(int[] heap, int index)
{
var largerItemIndex = index;
var leftChildIndex = index << 1;
var rightChildIndex = (index<<1) + 1;
if (leftChildIndex <= heapsize=""> heap[index])
{
largerItemIndex = rightChildIndex;
}
if( index != largerItemIndex)
{
Swap(heap, index, largerItemIndex);
MaxHeapfy(heap, largerItemIndex);
}
}
static void Swap(int[] heap, int index1, int index2)
{
var temp = heap[index1];
heap[index1] = heap[index2];
heap[index2] = temp;
}
}
}
1.MaxHeapfy:該方法的前提是index處節(jié)點的左右子樹已經(jīng)是最大堆，最終的目的是使以index處節(jié)點為根的堆成為最大堆
2.BuildMaxHeap：該方法涉及一個事實：如果一個對含n個元素，那么從
開始的元素（假設(shè)節(jié)點下表從1開始）就一定是葉子節(jié)點（這一點可以用反證法證明，假設(shè)
處節(jié)點不是葉子節(jié)點，那么該節(jié)點必包含子節(jié)點，從而可以得出其左孩子的索引2 *(
) > n的結(jié)論，顯然這是錯誤的）。在這個前提下，該方法至底向上通過MaxHeapfy將堆構(gòu)建成最大堆。
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