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PHP實現排序堆排序(Heap Sort)算法

2019-10-26 16:10LSGOZJ PHP教程

這篇文章主要為大家詳細介紹了PHP實現排序堆排序(Heap Sort)算法,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

算法引進:

在這里我直接引用《大話數據結構》里面的開頭:

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么多次是正常的,否則如何知道他是最小的記錄。

可惜的是,這樣的操作并沒有把每一趟的比較結果保存下來,在后一趟的比較重,有許多比較在前一趟已經做過了,但由于前一趟排序時未保存這些比較結果,所以后一趟排序時又重復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,并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進行的一種改進,這種改進的效果是非常明顯的。

基本思想:

在介紹堆排序之前,我們先來介紹一下堆:

《大話數據結構》里的定義:堆 是具有下列性質的完全二叉樹:每個節點的值都大于或等于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于或等于其左右節點的值,成為小頂堆(小根堆)。

當時我在看到這里的時候也對有“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,在這里我們采用完全二叉樹形式的大根堆(小跟堆),主要是為了方便存儲和計算(后面我們會看到帶來的便利)。

PHP實現排序堆排序(Heap Sort)算法

堆排序算法:

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:將待排序的序列構造成一個大根堆。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),然后將剩余的 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。如此反復執行,便能得到一個有序序列了。

大根堆排序算法的基本操作:

①建堆,建堆是不斷調整堆的過程,從 len/2 處開始調整,一直到第一個節點,此處 len 是堆中元素的個數。建堆的過程是線性的過程,從 len/2 到 0 處一直調用調整堆的過程,相當于 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:調整堆在構建堆的過程中會用到,而且在堆排序過程中也會用到。利用的思想是比較節點i和它的孩子節點 left(i) , right(i),選出三者最大(或者最小)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,然后再調用調整堆過程,這是一個遞歸的過程。調整堆的過程時間復雜度與堆的深度有關系,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。首先是根據元素構建堆。然后將堆的根節點取出(一般是與最后一個節點進行交換),將前面 len-1 個節點繼續進行堆調整的過程,然后再將根節點取出,這樣一直到所有節點都取出。堆排序過程的時間復雜度是 O(nlgn)。因為建堆的時間復雜度是 O(n)(調用一次);調整堆的時間復雜度是 lgn,調用了 n-1 次,所以堆排序的時間復雜度是 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。。。。。。

算法實現:

  1. <?php 
  2.   
  3. //堆排序(對簡單選擇排序的改進) 
  4.   
  5. function swap(array &$arr,$a,$b){ 
  6.  $temp = $arr[$a]; 
  7.  $arr[$a] = $arr[$b]; 
  8.  $arr[$b] = $temp; 
  9.   
  10. //調整 $arr[$start]的關鍵字,使$arr[$start]、$arr[$start+1]、、、$arr[$end]成為一個大根堆(根節點最大的完全二叉樹) 
  11. //注意這里節點 s 的左右孩子是 2*s + 1 和 2*s+2 (數組開始下標為 0 時) 
  12. function HeapAdjust(array &$arr,$start,$end){ 
  13.  $temp = $arr[$start]; 
  14.  //沿關鍵字較大的孩子節點向下篩選 
  15.  //左右孩子計算(我這里數組開始下標識 0) 
  16.  //左孩子2 * $start + 1,右孩子2 * $start + 2 
  17.  for($j = 2 * $start + 1;$j <= $end;$j = 2 * $j + 1){ 
  18.   if($j != $end && $arr[$j] < $arr[$j + 1]){ 
  19.    $j ++; //轉化為右孩子 
  20.   } 
  21.   if($temp >= $arr[$j]){ 
  22.    break//已經滿足大根堆 
  23.   } 
  24.   //將根節點設置為子節點的較大值 
  25.   $arr[$start] = $arr[$j]; 
  26.   //繼續往下 
  27.   $start = $j; 
  28.  } 
  29.  $arr[$start] = $temp; 
  30.   
  31. function HeapSort(array &$arr){ 
  32.  $count = count($arr); 
  33.  //先將數組構造成大根堆(由于是完全二叉樹,所以這里用floor($count/2)-1,下標小于或等于這數的節點都是有孩子的節點) 
  34.  for($i = floor($count / 2) - 1;$i >= 0;$i --){ 
  35.   HeapAdjust($arr,$i,$count); 
  36.  } 
  37.  for($i = $count - 1;$i >= 0;$i --){ 
  38.   //將堆頂元素與最后一個元素交換,獲取到最大元素(交換后的最后一個元素),將最大元素放到數組末尾 
  39.   swap($arr,0,$i);  
  40.   //經過交換,將最后一個元素(最大元素)脫離大根堆,并將未經排序的新樹($arr[0...$i-1])重新調整為大根堆 
  41.   HeapAdjust($arr,0,$i - 1); 
  42.  } 
  43.   
  44. $arr = array(9,1,5,8,3,7,4,6,2); 
  45. HeapSort($arr); 
  46. var_dump($arr); 

時間復雜度分析:

它的運行時間只要是消耗在初始構建對和在重建堆屎的反復篩選上。

總體上來說,堆排序的時間復雜度是 O(nlogn)。由于堆排序對原始記錄的排序狀態并不敏感,因此它無論是最好、最差和平均時間復雜度都是 O(nlogn)。這在性能上顯然要遠遠好于冒泡、簡單選擇、直接插入的 O(n^2) 的時間復雜度了。

堆排序是一種不穩定排序方法。

本篇博客參考自《大話數據結構》,在此僅作記錄,方便以后查閱,大神勿噴!

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