附有过程详细思路图解,最后有整体实现的代码
一、堆排序
堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法,堆排序是一种选择排序,它的最坏,最好,平均时间复杂度均为O(nlogn),它是不稳定排序。
1.堆排序简介
堆是一个近似完全二叉树(可以简单理解为从根到最后一层,只有最后一层可以存在二叉树的深度为h,除第 h 层外,其它各层 (1~h-1) 的结点数都达到最大个数,第 h 层所有的结点都连续集中在最左边)的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。
所以堆排序可以有两种:
大顶堆:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值;
小顶堆:每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值。
这里有一个动态可以看一下加强理解,如果不理解也不影响,继续看下去
2.算法思路
这里我是建造大顶堆,利用将数组放入树中,并借助队列记录左右子树的父亲节点,这样方便将数组中的数放入树中节点,可以满足完全二叉树的特点
下面结合图来举例解释
例如,我们有数组{10,8,7,6,5,4,2}
(1) 将第一个10放入树中的同时,同时也让10进入队列
(2) 然后按照从左到右的顺序给10安排孩子,让8和7分别作为10的左右孩子放进树中,同时也进入队列,10可以出队了
(3) 同理给8安排孩子,分别是6和5,同时也记录到队列中,8也不需要了那就出队
(4) 利用队列的重点来了,当我们将数组中的5放入到8的右孩子后,如何将4快速定位到7的左孩子呢,这个时候我们只要去找队头的7,就解决问题了。
这样的树就是我们要构建的完全二叉树了,因为举例比较特殊,所以直接也是大顶堆了
3.代码实现
//整体思路,将数组中的数变为堆排序, // 借助队列记录左右子树的父亲节点,方便放入树中节点(画图解释) public static void creatTree(int a[]) {//创建完全二叉树 LinkedList<treeNode> listNode = new LinkedList();//新建链表,链表模拟队列 treeNode root = new treeNode(a[0]);//将数组第一位记录到根节点 listNode.addFirst(root);//将根节点数值入队 int temp;//声明借助temp进行两数的交换 for(int i=1;i<a.length;i++) {//for循环遍历数组放入树中(真正的建树过程),以下注释以第一遍循环为例 treeNode thisNode = listNode.getFirst();//将队列中第一个放入树的第一个节点对象(第一次循环为根节点) if (thisNode.getLeft() == null) { //左孩子为空的情况下 treeNode newNode = new treeNode(a[i]);//新建节点存放数组第二个值 listNode.add(newNode);//队列中增加此时的第二个值 thisNode.setLeft(newNode);//first节点连接左孩子 newNode.setParent(thisNode);//左孩子连接父亲节点 while (newNode.value>thisNode.value){//为了构建大顶堆,插入节点的值与父亲节点值进行比较,保证父亲节点值大 temp=newNode.value; newNode.value=thisNode.value; thisNode.value=temp; if(thisNode==root){//根节点无父亲节点 break; } newNode = thisNode;//保证所有的孩子节点和父亲节点遵循大顶堆原则(父亲节点值大于孩子节点) thisNode=thisNode.getParent(); } } else if(thisNode.getRight()==null){//右子树同上 treeNode newNode = new treeNode(a[i]); listNode.add(newNode); thisNode.setRight(newNode); newNode.setParent(thisNode); listNode.removeFirst(); while (newNode.value>thisNode.value){ temp=newNode.value; newNode.value=thisNode.value; thisNode.value=temp; if(thisNode==root){ break; } newNode = thisNode; thisNode=thisNode.getParent(); } } }
一个大顶堆的逻辑就这么出来了,下面看看广度优先遍历
二、二叉树的广度优先遍历
1. 二叉树的广度优先遍历介绍
这是百度百科解释:广度优先遍历
我们可以将二叉树的广度优先遍历理解为:对二叉树整体进行从上到下,每层从左到右的遍历。
2.算法思路
对于二叉树的广度优先遍历的做法类似上面构建大顶堆。
利用队列记录操作的父亲,并将其左右孩子存入队列,只是这是不将父亲出队,而是利用标记来指引树的节点在队列中的索引。最后的队列输出结果就是广度优先遍历结果。
继续用图来解释:
(1) 首先把根节点10放入队列,并用红色代表我们标记的索引
(2) 如果10的左孩子不为空,我们把8放入队列,右孩子也不空,7也放入队列,10的左右孩子都遍历了,但是这是我们不将10出队,只是将标记下移到8
(3) 利用队列加标记的重点在这里:下面我们该遍历8的左右孩子了,如果8的左孩子不为空,将6入队,右孩子不为空,5入队,8的左右孩子遍历完了,同样是将标记下移到7,目的也是为了方便直接定位到7的左右孩子,进行遍历
(4) 后面依次类推
3.代码实现
//通过队列按照每一层树从左到右输出 LinkedList<treeNode> queue = new LinkedList(); //链表模拟队列 int flag = 0;//用来标记树的节点在队列中的索引 queue.add(root);//根节点加入队列头 treeNode rroot ;//操作节点的父亲 while(queue.size()!=a.length){ rroot = queue.get(flag++); if(rroot.getLeft() != null){//左孩子不空,放入队列 queue.addLast(rroot.getLeft()); } if(rroot.getRight() !=null){//右孩子不空,放入队列 queue.addLast(rroot.getRight()); } } for(int i = 0;i<queue.size();i++){//队列先进先出的性质输出 System.out.print(queue.get(i).value+" "); }
三、Java实现大顶堆和二叉树的广度优先遍历全部代码及注释详解
下面就是将堆排序和广度优先遍历结合起来了直接上代码,有两个文件
Tree.java
import java.util.LinkedList; public class Tree { //整体思路,将数组中的数变为堆排序, // 借助队列记录左右子树的父亲节点,方便放入树中节点(画图解释) public static void creatTree(int a[]){//创建完全二叉树 LinkedList<treeNode> listNode = new LinkedList();//新建链表,链表模拟队列 treeNode root = new treeNode(a[0]);//将数组第一位记录到根节点 listNode.addFirst(root);//将根节点数值入队 int temp;//声明借助temp进行两数的交换 for(int i=1;i<a.length;i++) {//for循环遍历数组放入树中(真正的建树过程),以下注释以第一遍循环为例 treeNode thisNode = listNode.getFirst();//将队列中第一个放入树的第一个节点对象(第一次循环为根节点) if (thisNode.getLeft() == null) { //左孩子为空的情况下 treeNode newNode = new treeNode(a[i]);//新建节点存放数组第二个值 listNode.add(newNode);//队列中增加此时的第二个值 thisNode.setLeft(newNode);//first节点连接左孩子 newNode.setParent(thisNode);//左孩子连接父亲节点 while (newNode.value>thisNode.value){//为了构建大顶堆,插入节点的值与父亲节点值进行比较,保证父亲节点值大 temp=newNode.value; newNode.value=thisNode.value; thisNode.value=temp; if(thisNode==root){//根节点无父亲节点 break; } newNode = thisNode;//保证所有的孩子节点和父亲节点遵循大顶堆原则(父亲节点值大于孩子节点) thisNode=thisNode.getParent(); } } else if(thisNode.getRight()==null){//右子树同上 treeNode newNode = new treeNode(a[i]); listNode.add(newNode); thisNode.setRight(newNode); newNode.setParent(thisNode); listNode.removeFirst(); while (newNode.value>thisNode.value){ temp=newNode.value; newNode.value=thisNode.value; thisNode.value=temp; if(thisNode==root){ break; } newNode = thisNode; thisNode=thisNode.getParent(); } } } //通过队列按照每一层树从左到右输出大顶堆 LinkedList<treeNode> queue = new LinkedList(); //链表模拟队列 int flag = 0;//用来标记树的节点在队列中的索引 queue.add(root);//根节点加入队列头 treeNode rroot ;//操作节点的父亲 while(queue.size()!=a.length){ rroot = queue.get(flag++); if(rroot.getLeft() != null){//左孩子不空,放入队列 queue.addLast(rroot.getLeft()); } if(rroot.getRight() !=null){//右孩子不空,放入队列 queue.addLast(rroot.getRight()); } } for(int i = 0;i<queue.size();i++){//队列先进先出的性质输出 System.out.print(queue.get(i).value+" "); } } public static void main(String[] args) { int a[] = {11,10,4,43,34,54,6}; creatTree(a); } }
treeNode.java
public class treeNode { private treeNode left; private treeNode right; private treeNode parent; int value; public treeNode getLeft() { return left; } public void setLeft(treeNode left) { this.left = left; } public treeNode getRight() { return right; } public void setRight(treeNode right) { this.right = right; } public int getValue() { return value; } public void setValue(int value) { this.value = value; } public treeNode getParent() { return parent; } public void setParent(treeNode parent) { this.parent = parent; } public treeNode(int value){ this.value = value; } }
以上就是个人理解,如果看后还不清楚,可以联系我,争取做到人人看后能明白!
写着是排序,实际就是构造完大顶堆后对其进行取最大值就好。