在堆排序中,在 for 循环中重新排列数组时,为什么我们需要 i=n/2-1 并且我检查了 n/2 也按预期工作。
// Build heap (rearrange array)
for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--)
heapify(arr, n, i);
相反,我使用如下所示:
// Build heap (rearrange array)
for (int i = n / 2; i >= 0; i--)
heapify(arr, n, i);
以下是完整的程序,
// Java program for implementation of Heap Sort
public class HeapSort {
public void sort(int arr[])
{
int n = arr.length;
// Build heap (rearrange array)
for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--)
heapify(arr, n, i);
// One by one extract an element from heap
for (int i=n-1; i>=0; i--)
{
// Move current root to end
int temp = arr[0];
arr[0] = arr[i];
arr[i] = temp;
// call max heapify on the reduced heap
heapify(arr, i, 0);
}
}
// To heapify a subtree rooted with node i which is
// an index in arr[]. n is size of heap
void heapify(int arr[], int n, int i)
{
int largest = i; // Initialize largest as root
int l = 2*i + 1; // left = 2*i + 1
int r = 2*i + 2; // right = 2*i + 2
// If left child is larger than root
if (l < n && arr[l] > arr[largest])
largest = l;
// If right child is larger than largest so far
if (r < n && arr[r] > arr[largest])
largest = r;
// If largest is not root
if (largest != i)
{
int swap = arr[i];
arr[i] = arr[largest];
arr[largest] = swap;
// Recursively heapify the affected sub-tree
heapify(arr, n, largest);
}
}
/* A utility function to print array of size n */
static void printArray(int arr[])
{
int n = arr.length;
for (int i=0; i<n; ++i)
System.out.print(arr[i]+" ");
System.out.println();
}
// Driver program
public static void main(String args[]) {
int arr[] = {12, 11, 13, 5, 6, 7};
int n = arr.length;
HeapSort ob = new HeapSort();
ob.sort(arr);
System.out.println("Sorted array");
printArray(arr);
} }
高度为
h
的完整二叉堆有 2^h - 1
个元素。其中,闭域[0, (2^h)/2-1]
内的元素为内部节点(包括根),闭域[(2^h)/2, 2^h-2]
内的元素为叶节点。叶节点已经是(平凡的)堆。您需要堆化的第一个元素(因为它有一个子元素,这可能会违反堆属性)位于索引 (2^h)/2-1
。
这个属性——最高索引的内部节点略低于中间点——也扩展到不完整的二进制堆。画出几堆,你就会看到图案。
我认为这是基于你对堆的实现。如果堆的根从索引 0 开始,那么它应该是 (n/2 - 1),但如果堆的根从索引 1 开始,那么它应该是 (n/2),以访问数组中的正确索引.
如果 n= 数组大小,则 n/2-1 给出除所有叶子之外的所有索引(当 i=n/2-1,i>=0 时)。