为什么 (n/2)-1 在堆排序中?
Why (n/2)-1 in heap sort?
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 我用 n/2 检查它也按预期工作。
// Build heap (rearrange array)
for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--)
heapify(arr, n, i);
相反,我使用如下:
// Build heap (rearrange array)
for (int i = n / 2; i >= 0; i--)
heapify(arr, n, i);
下面是完整的程序,
// 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);
} }
一个高度为 h
的完整二叉堆有 2^h - 1
个元素。其中,闭区间[0, (2^h)/2-1]
内的元素为内部节点(包括根节点),闭区间[(2^h)/2, 2^h-2]
内的元素为叶节点。叶节点已经是(微不足道的)堆。您需要堆化的第一个元素——因为它有一个可能违反堆 属性 的子元素——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叉堆。画出几堆,你会看到图案。
我认为这是基于您对堆的实现。如果堆的根从索引 0 开始那么它应该是 (n/2 - 1),但是如果堆的根从索引 1 开始那么它应该是 (n/2) 来访问正确的数组中的索引。
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 我用 n/2 检查它也按预期工作。
// Build heap (rearrange array)
for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--)
heapify(arr, n, i);
相反,我使用如下:
// Build heap (rearrange array)
for (int i = n / 2; i >= 0; i--)
heapify(arr, n, i);
下面是完整的程序,
// 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);
} }
一个高度为 h
的完整二叉堆有 2^h - 1
个元素。其中,闭区间[0, (2^h)/2-1]
内的元素为内部节点(包括根节点),闭区间[(2^h)/2, 2^h-2]
内的元素为叶节点。叶节点已经是(微不足道的)堆。您需要堆化的第一个元素——因为它有一个可能违反堆 属性 的子元素——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叉堆。画出几堆,你会看到图案。
我认为这是基于您对堆的实现。如果堆的根从索引 0 开始那么它应该是 (n/2 - 1),但是如果堆的根从索引 1 开始那么它应该是 (n/2) 来访问正确的数组中的索引。