快速排序与堆排序
快速排序和堆排序都进行就地排序.哪个更好?哪些应用和案例是首选? 解决方案 这篇论文有一些分析. 另外，来自维基百科: 最直接的竞争对手快速排序是堆排序.堆排序是通常比快速排序，但最坏的情况是运行时间总是 Θ(nlogn).快速排序是通常更快，尽管仍有最坏情况表现的可能性除了 introsort 变体，当情况不好时切换到堆排序被检测到.如果事先知道该堆排序将是有必要，直接使用它
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快速排序优于堆排序
堆排序的最坏情况复杂度为O(nlogn)，而快速排序的复杂度为O(n^2).但经验证据表明，快速排序更胜一筹.这是为什么? 解决方案 主要因素之一是快速排序具有更好的引用局部性 -- 下一个要访问的东西通常在内存中很近到你刚才看的东西.相比之下，堆排序跳得更多.由于靠近的事物可能会被缓存在一起，因此快速排序往往会更快. 然而，快速排序的最坏情况性能明显比堆排序差.由于某些关键应用程序
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用java对象实现堆排序
我的任务是使用 java 实现堆排序.排序将按年薪进行，但对象员工将接受名称字符串和工资整数.我已经成功地使用基本相同的类进行冒泡排序，但是我在堆排序方面遇到了一些问题.这是我的代码: import java.util.ArrayList;导入 java.util.Scanner;公共类公司{//使用数组列表创建一个默认堆私有 ArrayListlist = new ArrayList();/*
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用java对象实现堆排序
我的任务是使用 java 实现堆排序.排序将按年薪进行，但对象员工将接受名称字符串和工资整数.我已经成功地使用基本相同的类进行冒泡排序，但是我在堆排序方面遇到了一些问题.这是我的代码: import java.util.ArrayList;导入 java.util.Scanner;公共类公司{//使用数组列表创建一个默认堆私有 ArrayListlist = new ArrayList();/*
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如何计算堆排序的空间复杂度
我知道堆排序的空间复杂度为 O(1).但是对于递归程序，在计算空间复杂度时，它的深度，即它进行的递归调用次数也很重要.因此，相同代码的迭代和递归方法的空间复杂度不同.那么在递归处理时，堆排序的空间复杂度是多少? 解决方案 当使用递归实现 heapify 函数时，它看起来像这样的伪代码: heapify(arr, n, root):最大 = 根左 = 2*根 + 1右 = 2*根 + 2如
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堆排序 - 实现的复杂性
我写了 heapsort (Cormen).算法排序正确，但复杂度高于预期. void heap_sort(int tab[], int length){build_max_heap(标签，长度)；int heap_size = 长度；for (int i = length-1; i > 1; i--){int tmp = tab[1];选项卡[1] = 选项卡[i];tab[i] = tmp;
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python 3中值3快速排序实现，在满足递归深度限制后切换到堆排序
函数调用:(不分类) def partition( pivot, lst ):更少，相同，更多 = 列表()，列表()，列表()对于 lst 中的 val:如果 val 枢:更多.append(val)别的:相同.append(val)返回更少，相同，更多def mediumOf3(lst):"""从无序数据的列表中，找到并返回从中值第一个、中间和最后一个值."""发现者=[]开始=lst[0]
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堆排序的速度和内存分析
我尝试使用谷歌搜索和Wiki'ing这些问题，但似乎找不到具体答案.我发现的大多数内容都涉及使用与主定理匹配的证明，但我希望可以用简单的英语来使事情更直观地被记住.我也不在学校，这些问题是要面试的. 记忆力: 根据内存使用情况确定big-o到底意味着什么?例如，当必须存储所有n个项目时，为什么将为什么sortsort与O(1)内存一起运行?是因为您仅为堆创建一种结构吗?还是因为您知道它
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给出一个测试案例，其中“算法简介"中的堆排序失败
我正在从算法入门中阅读堆排序，在那里说(1)以自下而上的方式建立最大堆.(2)然后与最后一个元素进行交换，并在第一个元素上调用max hepify，并继续这样. 让我们以这个输入为例- -> 7 10 20 3 4 49 50 建立最大堆的步骤将是 7 10 50 3 4 49 207 10 50 3 4 49 2050 10 7 3 4 49 20 这是堆的最大堆积量.现在，
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如何建立堆树?
我了解构建堆树(最大或最小)的算法，但我不了解其代码: 首先:此循环如何建立最大堆?为什么我们以n/2-1开头i? //构建堆(重新排列数组)对于(int i = n/2-1; i> = 0; i--)heapify(arr，n，i); 这是Heapify函数: 其次:我们如何假定最大的是"i"? 第三:为什么我们在最后一行再次进行堆化? //堆积以节点i为根的子树//a
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数组大小不正确
#include void Heapify（int num []，int start，int end） { int root = start; while（root * 2 + 1 {//至少有一个孩子存在 int swap = root; int lchild = root * 2 + 1; int rchild = root * 2 + 2;
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如何在Java中为MaxHeapPriorityQueue编写sortRemove方法？
我正在为HeapSort静态方法开发一个辅助方法方法private E sortRemove（）。让我注意一下，该堆是一个MaxHeapPriorityQueue，所有元素都有一个子代，该子代的值小于父代。 我正在尝试 反复调用remove直到堆为空。 但是要做到这样，以便在“删除”元素时将其移到数组的末尾，而不是完全从数组中移出。 完成后，瞧！数组已排序。 我正在尝试弄清楚
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优化堆排序的堆结构
我正在使用堆来实现堆排序.为此，将插入每个要排序的值.插入方法调用heapifyUp()(又名siftUp)，因此这意味着每次插入另一个值时都会调用heapifyUp.这是最有效的方法吗? 另一个想法是插入所有元素，然后调用heapifyUp.我猜必须在每个堆上调用heapifyUp?这样做得更好吗? 解决方案 插入每个元素将在O(n log n)时间内构建堆.如果将所有元素添加到数
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使用链表进行堆排序
我想知道是否有人使用过链表进行堆排序，是否可以提供代码.我已经能够使用数组进行堆排序，但是尝试在链表中执行它似乎不切实际，而且在您所知的地方也很痛苦.我必须为我正在做的项目实现链接列表，任何帮助将不胜感激. 我也在用C. 解决方案 答案是“您不想在链表上实现堆排序." 堆排序是一种很好的排序算法，因为它是O(n log n)并且就地.但是，当您有一个链表时，heapsort不再
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迭代子列表堆排序python实现
我为python找到了不同版本的堆排序，但似乎找不到符合我需要的版本. 迭代堆排序是我找到的最接近的， 但我不太清楚如何更改它以使用子列表 (索引起点，索引终点)并保持不变. 如果我做对了，那么我将在这里发布答案. 如果有人甚至可以用C或Java来实现，那都很棒. 解决方案 我设法做自己想做的事情. 该代码适用于对象，并按特定属性进行排序. def buildMax
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为什么堆排序不稳定?
我试图了解为什么heapsort不稳定. 我已经用谷歌搜索过，但是没有找到一个很好的，直观的解释. 我了解稳定排序的重要性-它使我们能够基于多个键进行排序，这非常有益(即，进行多种排序，每种基于不同的键进行.因为每种排序都会保留相对顺序元素的总和，以前的排序可以累加得出通过多个条件排序的元素的最终列表). 但是，为什么堆排序也不能保留呢? 感谢您的帮助！ 解决方案 heapso
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数组的BUILD-MAX-HEAP运行时间按降序排序
我知道堆排序中BUILD-MAX-HEAP的运行时间为 O（n）。但是，如果我们有一个已经按降序排列的数组，为什么在BUILD-MAX-HEAP的运行时间内我们仍然有 O（n）？ > 是不是应该像 O（1）这样？它已经从最大值到最小值进行了排序，因此我们不需要MAX-HEAPIFY。 我的理解正确吗？ 解决方案 您是对的。当然可以是 O（1）。当您确定列表已排序时，可以将其用作最大
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堆排序Python实现
def heap_sort（nos）： 全局大小 大小= len（nos） 打印“列表的大小为：％d” ％size Build_heap（size，nos） for i in range（size-1,0，-1）： nums [0]，nums [i] = nums [i]， nums [0] size = size-1 print“ \n”，nums heapify（nos，
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问题插入堆排序
import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; 公共类MaxHeap { private ArrayList学生们; 公共MaxHeap（int容量） { 个学生=新的ArrayList（容量）； } public MaxHeap（Collection
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为什么heapify将堆的顶部与底部的元素交换？
在最大堆中（假设它由数组表示），堆的顶部（即堆中的最大值）与数组中的最后一个元素（即堆中的最小值之一）交换），最后一个元素将被删除，然后新的top-of-theap元素将与其他值交换以重新放置在其适当位置。 相反，为什么不删除顶部元素，然后其他元素可以“填充”堆呢？ 解决方案 堆的关键属性之一是底层的二叉树是一棵 complete 二叉树（即除最后一层外的每一层都有完全“填充”）。这
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