（可先回顧「排序演算法」）
選擇排序的基本思想：每一趟從待排序記錄中選出關鍵字最小的記錄，按順序放在已排序的記錄序列最後，直到全部記錄排序好為止。
堆排序是一種樹形選擇排序，在排序過程中，將儲存待排序記錄的順序表看成是一棵完全二叉樹（區別滿二叉樹）的順序儲存結構。利用完全二叉樹中父結點與子結點的內在關係，在當前無序的序列中選擇關鍵字最小（或最大）的記錄。
《條件》
1）堆的定義：
以任意結點為根結點，根結點的關鍵字都大於（或小於）左、右子樹的根結點。
若堆頂記錄的關鍵字最大，則稱堆為大根堆，反之稱小根堆。
2）完全二叉樹的定義：
所有序號大於[n/2]（n為結點數）的結點都是葉結點。
因此只需要依次將以[n/2]、[n/2-1]、...、[1]的結點作為根結點的子樹調整為堆即可。
《思路》
（以大根堆為例）
1）調整乙個小堆：
設根結點為rcds[s]，左、右子樹根結點分別為rcds[2s]、rcds[2s+1]。
先比較左、右子樹根結點的關鍵字，若較大值為右子樹根結點，則右子樹根結點與根結點比較。若根結點的關鍵字更大，則該小堆滿足要求；若左、右子樹根結點中較大的關鍵字更大，則交換兩個結點。
但是，交換結點後，可能會出現（原）根結點的關鍵字小於（原）右子樹根結點的左、右子樹根結點（rcds[2(2s+1)]、rcds[2(2s+1)+1]））的情況，這時候需要繼續進行調整，即需要迴圈或遞迴。
2）利用完全二叉樹的特性，從[n/2]結點開始往前調整小堆；
3）經過上面兩步只能使乙個無序序列剛好構成堆的條件，還未能稱為有序序列。但我們可以利用堆的特性，將每次調整完得到的堆頂記錄（關鍵字最大）放到最後（依次由[l.length]、[l.length-1]、...），這樣就能得到乙個從左往右，關鍵字從小到大的有序序列。
/*------------調整乙個小堆-------------*/
void adjust_small_heap(sqlist &l, int s, int m) /*s為調整根結點，m為序號最大的結點*/
l.rcds[s] = l.rcds[0]; /*經過上面的迴圈後，s表示的位置可能已經改變，需要重新插入（原）根結點的記錄*/
}/*----------利用完全二叉樹的特性------------*/
void usecbt(sqlist &l) /*cbt->completed binary tree，完全二叉樹*/
/*-------------將大根堆有序化--------------*/
void heap_sort(sqlist &l)
}
資料結構 堆排序 堆排序 Heap Sort
堆排序是一種選擇排序，其時間複雜度為o nlogn 堆的定義 n個元素的序列當且僅當滿足下列關係之一時，稱之為堆。情形1 ki k2i 且ki k2i 1 最小化堆或小頂堆 情形2 ki k2i 且ki k2i 1 最大化堆或大頂堆 其中i 1,2,n 2向下取整 若將和此序列對應的一維陣列 即以一...
資料結構 堆排序
include include void maxheapify int a,int length,int i void buildmaxheapify int a,int length void heapsort int a,int length void main void printf heap...
資料結構 堆排序
1 堆排序的時間複雜度與歸併排序相同，o nlogn 堆排序的優勢在與他只需要固定數量的額外空間，堆排序要比空間複雜性為o n 的歸併排序稍微慢一些，但是比空間複雜性為o 1 的歸併排序要快。2 對序列 26，5，77，1，61，11，59，15，48，19 進行堆排序 過程 調整最大堆 二叉堆 v...