Max Heapify-伪代码
Max Heapify-pseudocode
我对最大堆排序伪代码的一部分感到困惑。
降到 2 是什么意思?
HeapSort(A)
Build-Max-Heap(A)
for i <-- length[A] <b><i>down to 2</i></b>
do exchange A[1] <---> A[i]
heap-size[A] = heap-size[A] -1
Max-Heapify(A,1)
这意味着您为 {length[A], length[A] - 1, length[A] - 2, ..., 2}
中的每个 i 值重复该块。
如果这是 C(或 C++,或 Java——所有相同的语法),可以这样写:
for (int i = length(A), i >= 2, i--) {
do...
}
Heapsort 本质上是 selection 排序,但数组的未排序部分以 maxheap 数据结构的形式存储。更具体地说,heapsort 的工作原理如下。先select取数组A[1..n]中最大的元素,与A[n]交换。然后select将数组A[1..n-1]中最大的元素与A[n-1]交换。重复这个过程,直到在最后一次迭代中,我们找到 A[1..2] 中最大的元素并将其与 A[2] 交换。此时元素 A[2..n] 处于正确的位置,因此 A[1] 也处于正确的位置并且数组已排序。
这几乎类似于 selection 排序(我们将 select A[1..i] 中的最大元素并将其与 A[i] 交换),除了堆排序A[1..i] 使用称为 maxheap 的数据结构存储,因此 selecting 最大元素的过程不是使用线性搜索(如 selection 排序)而是通过maxheapifying 数组,从而将最大的元素带到第一个位置 A[1]。因此,找到最大的元素需要 log n 时间而不是线性时间。
上述算法可以表述为:对于i=n, n-1, ..., 2(按顺序),找出A[1..i]中的最大元素,并与A交换[一世]。由于 i 以递减顺序取值,因此 for 循环可以写为: for i = n downto 2.
我对最大堆排序伪代码的一部分感到困惑。 降到 2 是什么意思?
HeapSort(A)
Build-Max-Heap(A)
for i <-- length[A] <b><i>down to 2</i></b>
do exchange A[1] <---> A[i]
heap-size[A] = heap-size[A] -1
Max-Heapify(A,1)
这意味着您为 {length[A], length[A] - 1, length[A] - 2, ..., 2}
中的每个 i 值重复该块。
如果这是 C(或 C++,或 Java——所有相同的语法),可以这样写:
for (int i = length(A), i >= 2, i--) {
do...
}
Heapsort 本质上是 selection 排序,但数组的未排序部分以 maxheap 数据结构的形式存储。更具体地说,heapsort 的工作原理如下。先select取数组A[1..n]中最大的元素,与A[n]交换。然后select将数组A[1..n-1]中最大的元素与A[n-1]交换。重复这个过程,直到在最后一次迭代中,我们找到 A[1..2] 中最大的元素并将其与 A[2] 交换。此时元素 A[2..n] 处于正确的位置,因此 A[1] 也处于正确的位置并且数组已排序。
这几乎类似于 selection 排序(我们将 select A[1..i] 中的最大元素并将其与 A[i] 交换),除了堆排序A[1..i] 使用称为 maxheap 的数据结构存储,因此 selecting 最大元素的过程不是使用线性搜索(如 selection 排序)而是通过maxheapifying 数组,从而将最大的元素带到第一个位置 A[1]。因此,找到最大的元素需要 log n 时间而不是线性时间。
上述算法可以表述为:对于i=n, n-1, ..., 2(按顺序),找出A[1..i]中的最大元素,并与A交换[一世]。由于 i 以递减顺序取值,因此 for 循环可以写为: for i = n downto 2.