堆排序算法分析(C语言版)
堆排序法c语言代码
堆排序法c语言代码堆排序法是一种常用的排序算法,它的特点是时间复杂度为O(nlogn),适用于大数据量的排序。
下面是使用C语言实现的堆排序算法。
1.原理堆排序法的基本思想是将待排序的序列构成一棵完全二叉树,并满足每个节点的值都大于/小于其子节点的值。
首先需要构建一个最大堆顶,将数组的首位和最后一个元素交换,然后将序列长度减一,再将已排序的序列构建堆顶,交换首位元素,以此类推,直到序列长度为一。
最终得到的排序序列就是按照升序或降序排列的。
2.实现#include <stdio.h>#include <stdlib.h>void head_adjust(int arr[], int start, int end);void heap_sort(int arr[], int len);int main(){int arr[] = {5, 9, 1, 4, 2, 8, 0, 3, 6, 7};int len = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);heap_sort(arr, len);for(int i=0; i<len; i++){printf("%d ", arr[i]);}return 0;}/*建立大根堆*/void head_adjust(int arr[], int start, int end){int dad = start;int son = dad*2 + 1;while(son <= end){if(son + 1 <= end && arr[son] < arr[son+1]) {son++;}if(arr[dad] > arr[son]){return;}else{int temp = arr[dad];arr[dad] = arr[son];arr[son] = temp;dad = son;son = dad*2 + 1;}}}/*堆排序*/void heap_sort(int arr[], int len) {for(int i = len/2-1; i>=0; i--) {head_adjust(arr, i, len-1); }for(int i =len-1; i>0; i--){int temp = arr[i];arr[i] = arr[0];arr[0] = temp;head_adjust(arr, 0, i-1);}}3.算法分析时间复杂度:O(nlogn)空间复杂度:O(1)稳定性:不稳定排序方法(可能会交换值相同的元素的相对位置)堆排序法适合数据量较大的排序任务,但在数据量较小时,实现的效率不如插入排序或快速排序。
C语言--常见排序算法
49
2 j 49
08
0
25* 3 49 25
16 4
21
5
08
25
25*
16
21
i k 49
j 25* 25
08
25
25*
16
21
算法实例:
1.1.5 选择排序
49 2
08 0
25 1 i
25* 3
16 4 k
21 5 j 21 16
k 指示当前序列中最小者
算法实现:
08 5 temp
16 21 25 25* 49 08 0 1 2 3 4 5
算法实现:
1.1.3 直接插入排序
void InsertSort (int r[ ], int n ) { // 假设关键字为整型,放在向量r[]中 int i, j, temp; for (i = 1;i< n;i++ ) { temp = r[i]; for(j = i;j>0;j- -) {//从后向前顺序比较,并依次后移 if ( temp < r[j-1] ) r[j] = r[j-1]; else break; } r[j] = temp; } }
输入n 个数给a[1] 到 a[n]
for j=1 to n-1
for i=1 to n-j
真 a[i]>a[i+1]
a[i]a[i+1]
输出a[1] 到 a[n]
main() { int a[11],i,j,t; printf("Input 10 numbers:\n"); for(i=1;i<11;i++) scanf("%d",&a[i]); printf("\n"); 假 for(j=1;j<=9;j++) for(i=1;i<=10-j;i++) if(a[i]>a[i+1]) {t=a[i]; a[i]=a[i+1]; a[i+1]=t;} printf("The sorted numbers:\n"); for(i=1;i<11;i++) printf("%d ",a[i]); }
C语言实现插入排序、归并排序、堆排序
插入排序、归并排序、堆排序的C实现。
如有疑问请联系QQ:631785485,我们一起学习。
1.插入排序/******************************************Insert_sort.cpp*实现对输入的数进行快速排序******************************************/#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define M 100void Quick_asc(int *a,const int size);void Quick_desc(int *a,const int size);void output(const int *a,const int size);int main(void){int a[]={9,8,7,6,5,4,3,2,1,0};int size;char quit;char c;size=sizeof(a)/sizeof(int);printf("\n************测**********试**************\n");printf("* 排序前:");output(a,size);printf("* 升序:");Quick_asc(a, size);output(a,size);printf("* 降序:");Quick_desc(a, size);output(a,size);printf("********测*****试*****结*****束*********\n\n");/***********************************//***************自输入模块**********//***********************************/do{printf("\n*************************输入************************\n");printf("提示:请输入要排序的数;中间用空格隔开;回车结束输入!\n\n>");int b[M];volatile int i=0;while((0==i || getchar()!='\n')){scanf("%d",&b[i++]);}printf("\n****************************************");printf("\n排序前:");output(b,i);printf("\n升序:");Quick_asc(b,i);output(b,i);printf("\n降序:");Quick_desc(b,i);output(b,i);printf("****************************************\n");printf("\n按任意键继续!Q键退出!\n>");quit=getchar();while(c=getchar()!='\n' && c!=EOF);system("cls");}while(quit!='Q' && 'q'!=quit);return 0;}//end main//自定义输出函数void output(const int *a,const int size){for(int k=0; k<size; k++){printf("%d ",*(a+k));}printf("\n");}//升序排列void Quick_asc(int *a,const int size){int key;int i, j;for(j=1; j<size; j++){key=*(a+j);i=j-1;while(i>=0 && *(a+i)>key){*(a+i+1)=*(a+i);--i;}*(a+i+1)=key;}}//降序排列void Quick_desc(int *a,const int size) {int key;int i, j;for(j=1; j<size; j++){key=*(a+j);i=j-1;while(i>=0 && *(a+i)<key){*(a+i+1)=*(a+i);--i;}*(a+i+1)=key;}}2.归并排序/************************************Merge_sort.cpp*归并排序的实现************************************/#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define M 100void output(const int *a,const int size); void merge(int *a, int p, int q, int r); void merge_sort(int *a, int p1, int r1); int main(){int a[]={9,8,7,6,5,4,3,2,1,0};char c;int size;size=sizeof(a)/sizeof(int);//归并排序printf("*******************归并排序测试*****************\n");printf("排序前:");output(a,size);merge_sort(a,0,size-1);//归并排序函数调用printf("排序后:");output(a,size);/*******************************************自定义输入模块******************************************/while(true){printf("******************************************************\n" );printf("提示:请输入要排序的数;中间用空格隔开;回车结束输入!\n\n>");int b[M];int i=0;while(0==i || (c=getchar())!='\n'){if(!(scanf("%d",&b[i++]))){i=0;printf("输入有误,请重新输入!");system("pause");system("cls");while(c=getchar()!='\n' && c!=EOF);printf("******************************************************\n" );printf("提示:请输入要排序的数;中间用空格隔开;回车结束输入!\n\n>");continue;}}printf("排序前:");output(b,i);printf("排序后:");merge_sort(b,0,i-1);output(b,i);printf("\n******************************************************\ n");printf("按Q退出,任意键继续!\n>");if((c=getchar())=='Q'||c=='q'){exit(0);}else{//清空输入流while(c=getchar()!='\n' && c!=EOF);}system("cls");}return 0;}//end main()void output(const int *a,const int size){for(int k=0; k<size; k++){printf("%d ",*(a+k));}printf("\n");}//归并排序二分void merge_sort(int *a, int p, int r){if(p<r){int q=(p+r)/2;merge_sort(a, p, q);merge_sort(a, q+1, r);merge(a, p, q, r);}}//end merge_sort()//归并排序//a为数的首地址,p为数的起始位置,q二分的位置,r结束的位置。
数组排序c语言数组排序方法
数组排序c语言数组排序方法在C语言中,可以使用多种排序算法对数组进行排序。
常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序等。
下面将详细介绍这些排序算法的原理、实现以及时间复杂度。
1. 冒泡排序(Bubble Sort):冒泡排序是一种简单的排序算法,其基本思想是重复地在相邻的元素之间进行比较和交换,将最大的元素逐渐“浮”到数组的尾部。
具体实现过程如下:cvoid bubbleSort(int arr[], int n) {for (int i = 0; i < n-1; i++) {for (int j = 0; j < n-1-i; j++) {if (arr[j] > arr[j+1]) {交换相邻元素int temp = arr[j];arr[j] = arr[j+1];arr[j+1] = temp;}}}}冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),其中n为数组长度。
2. 选择排序(Selection Sort):选择排序也是一种简单的排序算法,其基本思想是每次从未排序的部分中选取最小(或最大)的元素,放到已排序部分的末尾。
具体实现过程如下:cvoid selectionSort(int arr[], int n) {for (int i = 0; i < n-1; i++) {int minIndex = i;for (int j = i+1; j < n; j++) {if (arr[j] < arr[minIndex]) {minIndex = j;}}将最小元素交换到已排序部分的末尾int temp = arr[i];arr[i] = arr[minIndex];arr[minIndex] = temp;}选择排序的时间复杂度为O(n^2)。
3. 插入排序(Insertion Sort):插入排序的基本思想是将数组分为已排序和未排序两部分,每次从未排序部分选择一个元素,插入到已排序部分的正确位置。
C语言常用算法总结
C语言常用算法总结1、冒泡排序算法:冒泡排序是一种简单的排序算法,它重复地遍历要排序的序列,一次比较两个相邻的元素如果他们的顺序错误就把他们交换过来。
时间复杂度为O(n^2)。
2、快速排序算法:快速排序是一种基于分治的排序算法,通过递归的方式将数组划分为两个子数组,然后对子数组进行排序最后将排好序的子数组合并起来。
时间复杂度为O(nlogn)。
3、插入排序算法:插入排序是一种简单直观的排序算法,通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描找到相应位置并插入。
时间复杂度为O(n^2)。
4、选择排序算法:选择排序是一种简单的排序算法,每次循环选择未排序部分的最小元素,并放置在已排序部分的末尾。
时间复杂度为O(n^2)。
5、归并排序算法:归并排序是一种稳定的排序算法,基于分治思想,将数组递归地分为两个子数组,将子数组排序后再进行合并最终得到有序的数组。
时间复杂度为O(nlogn)。
6、堆排序算法:堆排序是一种基于完全二叉堆的排序算法,通过构建最大堆或最小堆,然后依次将堆顶元素与末尾元素交换再调整堆,得到有序的数组。
时间复杂度为O(nlogn)。
7、二分查找算法:二分查找是一种在有序数组中查找目标元素的算法,每次将待查找范围缩小一半,直到找到目标元素或范围为空。
时间复杂度为O(logn)。
8、KMP算法:KMP算法是一种字符串匹配算法,通过利用模式字符串的自重复性,避免不必要的比较提高匹配效率。
时间复杂度为O(m+n),其中m为文本串长度,n为模式串长度。
9、动态规划算法:动态规划是一种通过将问题分解为子问题,并通过组合子问题的解来求解原问题的方法。
动态规划算法通常使用内存空间来存储中间结果,从而避免重复计算。
时间复杂度取决于问题规模。
10、贪心算法:贪心算法是一种通过选择局部最优解来构建全局最优解的算法并以此构建最终解。
时间复杂度取决于问题规模。
11、最短路径算法:最短路径算法用于求解图中两个节点之间的最短路径,常见的算法包括Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。
C语言八大排序算法
C语⾔⼋⼤排序算法C语⾔⼋⼤排序算法,附动图和详细代码解释!来源:C语⾔与程序设计、⽵⾬听闲等⼀前⾔如果说各种编程语⾔是程序员的招式,那么数据结构和算法就相当于程序员的内功。
想写出精炼、优秀的代码,不通过不断的锤炼,是很难做到的。
⼆⼋⼤排序算法排序算法作为数据结构的重要部分,系统地学习⼀下是很有必要的。
1、排序的概念排序是计算机内经常进⾏的⼀种操作,其⽬的是将⼀组“⽆序”的记录序列调整为“有序”的记录序列。
排序分为内部排序和外部排序。
若整个排序过程不需要访问外存便能完成,则称此类排序问题为内部排序。
反之,若参加排序的记录数量很⼤,整个序列的排序过程不可能在内存中完成,则称此类排序问题为外部排序。
2、排序分类⼋⼤排序算法均属于内部排序。
如果按照策略来分类,⼤致可分为:交换排序、插⼊排序、选择排序、归并排序和基数排序。
如下图所⽰:3、算法分析1.插⼊排序*直接插⼊排序*希尔排序2.选择排序*简单选择排序*堆排序3.交换排序*冒泡排序*快速排序4.归并排序5.基数排序不稳定排序:简单选择排序,快速排序,希尔排序,堆排序稳定排序:冒泡排序,直接插⼊排序,归并排序,奇数排序1、插⼊排序将第⼀个和第⼆个元素排好序,然后将第3个元素插⼊到已经排好序的元素中,依次类推(插⼊排序最好的情况就是数组已经有序了)因为插⼊排序每次只能操作⼀个元素,效率低。
元素个数N,取奇数k=N/2,将下标差值为k的数分为⼀组(⼀组元素个数看总元素个数决定),在组内构成有序序列,再取k=k/2,将下标差值为k的数分为⼀组,构成有序序列,直到k=1,然后再进⾏直接插⼊排序。
3、简单选择排序选出最⼩的数和第⼀个数交换,再在剩余的数中⼜选择最⼩的和第⼆个数交换,依次类推4、堆排序以升序排序为例,利⽤⼩根堆的性质(堆顶元素最⼩)不断输出最⼩元素,直到堆中没有元素1.构建⼩根堆2.输出堆顶元素3.将堆低元素放⼀个到堆顶,再重新构造成⼩根堆,再输出堆顶元素,以此类推5、冒泡排序改进1:如果某次冒泡不存在数据交换,则说明已经排序好了,可以直接退出排序改进2:头尾进⾏冒泡,每次把最⼤的沉底,最⼩的浮上去,两边往中间靠16、快速排序选择⼀个基准元素,⽐基准元素⼩的放基准元素的前⾯,⽐基准元素⼤的放基准元素的后⾯,这种动作叫分区,每次分区都把⼀个数列分成了两部分,每次分区都使得⼀个数字有序,然后将基准元素前⾯部分和后⾯部分继续分区,⼀直分区直到分区的区间中只有⼀个元素的时候,⼀个元素的序列肯定是有序的嘛,所以最后⼀个升序的序列就完成啦。
c语言 n个数值选出最大m个数 最优算法
c语言 n个数值选出最大m个数最优算法选择最大的n个数的问题在计算机科学领域中是一个经典的算法问题。
在本文中,我们将探讨一种最优算法来解决这个问题,该算法称为"堆排序"。
堆排序是一种基于二叉堆的排序算法,它具有时间复杂度为O(nlogn)的优势。
在堆排序中,我们使用一个称为"堆"的数据结构来选择最大的m个数。
让我们了解一下堆是什么。
堆是一种完全二叉树,其中每个节点的值都大于或等于其子节点的值(称为"最大堆")或小于或等于其子节点的值(称为"最小堆")。
在我们的问题中,我们将使用最大堆。
现在,让我们来看看如何使用堆排序算法来选择最大的m个数。
步骤1:建立最大堆我们需要将给定的n个数构建成一个最大堆。
我们可以通过从下到上,从右到左地调整每个节点的位置来实现。
具体来说,我们从最后一个非叶子节点开始,依次将每个节点与其子节点进行比较,并交换位置,直到满足最大堆的条件。
步骤2:选择最大的m个数一旦我们建立了最大堆,我们就可以开始选择最大的m个数了。
我们可以通过从堆的根节点开始,依次将根节点与最后一个叶子节点进行交换,并将最大的数放在一个新的数组或列表中。
然后,我们将最后一个叶子节点从堆中删除,并重新调整堆,使其满足最大堆的条件。
我们重复这个过程m次,直到我们选择了最大的m个数。
步骤3:输出最大的m个数我们将输出我们选择的最大的m个数。
这些数将按照从大到小的顺序排列。
现在,我们来看一个具体的例子,以更好地理解堆排序算法。
假设我们有一个包含10个数的数组:[5, 20, 3, 8, 15, 12, 16, 7, 25, 10],我们要选择其中最大的3个数。
步骤1:建立最大堆我们将数组构建成一个最大堆。
通过比较每个节点与其子节点的值,并交换位置,我们可以得到以下的最大堆:[25, 20, 16, 10, 15, 12, 3, 7, 5, 8]步骤2:选择最大的3个数现在,我们从最大堆中选择最大的3个数。
用堆栈实现四则运算c语言
用堆栈实现四则运算c语言堆栈是一种常见的数据结构,它符合先进后出的原则。
在四则运算中,我们可以借助堆栈这种数据结构实现运算,方便高效,不易出错。
堆栈的实现包括两个基本操作:Push(入栈)和Pop(出栈)。
我们可以以此设计四则运算。
首先,我们需要将输入的四则运算表达式转换成后缀表达式。
后缀表达式也叫逆波兰表达式,相对于中缀表达式而言,运算符在后面,操作数在前面,这样方便计算机进行读取和计算。
例如:中缀表达式:5+3*2后缀表达式:5 3 2 * +将中缀表达式转换成后缀表达式,我们需要用到堆栈。
具体的实现方法是,从左向右遍历表达式,如果是数字,则直接输出;如果是符号,则将其与堆栈顶的符号进行比较,如果优先级高就入栈,否则不断将符号出栈并输出,直到当前符号优先级大于堆栈顶符号优先级,最后将当前符号入栈。
例如:表达式:5+3*2堆栈操作:1.将5输出,堆栈为空2.遇到+号,入栈3.将3输出,堆栈顶为+号4.遇到*号,入栈5.将2输出,堆栈顶为*号6.输出*号,堆栈顶为+号7.输出+号,堆栈为空得到后缀表达式:5 3 2 * +有了后缀表达式,我们可以用堆栈进行计算。
具体方法是,从左向右遍历后缀表达式,如果是数字则入栈,如果是符号则将栈顶两个数字出栈并进行计算,将结果入栈,最终得到最终的计算结果。
例如:后缀表达式:5 3 2 * +堆栈操作:1.将5入栈2.将3入栈3.遇到*号,出栈3和2,进行计算得到6,将6入栈4.将栈顶元素5出栈5.遇到+号,出栈6和5,进行计算得到11,将11入栈得到计算结果:11通过堆栈实现四则运算,可以有效简化我们的计算流程,避免复杂的优先级判断和计算错误。
同时,堆栈为我们提供了一种更加高效的数据结构,不仅在四则运算中可以发挥作用,在其他应用中也很常见。
当然,在实际应用中,我们需要考虑到多种情况的处理,例如负数、小数、括号等,以及错误处理等细节问题,才能保证算法的正确性和可靠性。
数据结构(C语言版)实验报告 (内部排序算法比较)
《数据结构与算法》实验报告一、需求分析问题描述:在教科书中,各种内部排序算法的时间复杂度分析结果只给出了算法执行时间的阶,或大概执行时间。
试通过随机数据比较各算法的关键字比较次数和关键字移动次数,以取得直观感受。
基本要求:(l)对以下6种常用的内部排序算法进行比较:起泡排序、直接插入排序、简单选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。
(2)待排序表的表长不小于100000;其中的数据要用伪随机数程序产生;至少要用5组不同的输入数据作比较;比较的指标为有关键字参加的比较次数和关键字的移动次数(关键字交换计为3次移动)。
(3)最后要对结果作简单分析,包括对各组数据得出结果波动大小的解释。
数据测试:二.概要设计1.程序所需的抽象数据类型的定义:typedef int BOOL; //说明BOOL是int的别名typedef struct StudentData { int num; //存放关键字}Data; typedef struct LinkList { int Length; //数组长度Data Record[MAXSIZE]; //用数组存放所有的随机数} LinkList int RandArray[MAXSIZE]; //定义长度为MAXSIZE的随机数组void RandomNum() //随机生成函数void InitLinkList(LinkList* L) //初始化链表BOOL LT(int i, int j,int* CmpNum) //比较i和j 的大小void Display(LinkList* L) //显示输出函数void ShellSort(LinkList* L, int dlta[], int t,int* CmpNum, int* ChgNum) //希尔排序void QuickSort (LinkList* L, int* CmpNum, int* ChgNum) //快速排序void HeapSort (LinkList* L, int* CmpNum, int* ChgNum) //堆排序void BubbleSort(LinkList* L, int* CmpNum, int* ChgNum) //冒泡排序void SelSort(LinkList* L, int* CmpNum, int* ChgNum) //选择排序void Compare(LinkList* L,int* CmpNum, int* ChgNum) //比较所有排序2 .各程序模块之间的层次(调用)关系:二、详细设计typedef int BOOL; //定义标识符关键字BOOL别名为int typedef struct StudentData //记录数据类型{int num; //定义关键字类型}Data; //排序的记录数据类型定义typedef struct LinkList //记录线性表{int Length; //定义表长Data Record[MAXSIZE]; //表长记录最大值}LinkList; //排序的记录线性表类型定义int RandArray[MAXSIZE]; //定义随机数组类型及最大值/******************随机生成函数********************/void RandomNum(){int i; srand((int)time(NULL)); //用伪随机数程序产生伪随机数for(i=0; i小于MAXSIZE; i++) RandArray[i]<=(int)rand(); 返回;}/*****************初始化链表**********************/void InitLinkList(LinkList* L) //初始化链表{int i;memset(L,0,sizeof(LinkList));RandomNum();for(i=0; i小于<MAXSIZE; i++)L->Record[i].num<=RandArray[i]; L->Length<=i;}BOOL LT(int i, int j,int* CmpNum){(*CmpNum)++; 若i<j) 则返回TRUE; 否则返回FALSE;}void Display(LinkList* L){FILE* f; //定义一个文件指针f int i;若打开文件的指令不为空则//通过文件指针f打开文件为条件判断{ //是否应该打开文件输出“can't open file”;exit(0); }for (i=0; i小于L->Length; i++)fprintf(f,"%d\n",L->Record[i].num);通过文件指针f关闭文件;三、调试分析1.调试过程中遇到的问题及经验体会:在本次程序的编写和调试过程中,我曾多次修改代码,并根据调试显示的界面一次次调整代码。
c语言stack(栈)和heap(堆)的使用详解
c语⾔stack(栈)和heap(堆)的使⽤详解⼀、预备知识—程序的内存分配⼀个由C/C++编译的程序占⽤的内存分为以下⼏个部分1、栈区(stack)—由编译器⾃动分配释放,存放函数的参数值,局部变量的值等。
其操作⽅式类似于数据结构中的栈。
2、堆区(heap)—⼀般由程序员分配释放,若程序员不释放,程序结束时可能由OS回收。
注意它与数据结构中的堆是两回事,分配⽅式倒是类似于链表。
3、全局区(静态区)(static)—全局变量和静态变量的存储是放在⼀块的,初始化的全局变量和静态变量在⼀块区域,未初始化的全局变量和未初始化的静态变量在相邻的另⼀块区域。
程序结束后由系统释放。
4、⽂字常量区—常量字符串就是放在这⾥的。
程序结束后由系统释放。
5、程序代码区—存放函数体的⼆进制代码。
⼆、例⼦程序复制代码代码如下://main.cppint a=0; //全局初始化区char *p1; //全局未初始化区main(){intb;栈char s[]="abc"; //栈char *p2; //栈char *p3="123456"; //123456\0在常量区,p3在栈上。
static int c=0; //全局(静态)初始化区p1 = (char*)malloc(10);p2 = (char*)malloc(20); //分配得来得10和20字节的区域就在堆区。
strcpy(p1,"123456"); //123456\0放在常量区,编译器可能会将它与p3所向"123456"优化成⼀个地⽅。
}三、堆和栈的理论知识2.1申请⽅式stack:由系统⾃动分配。
例如,声明在函数中⼀个局部变量int b;系统⾃动在栈中为b开辟空间heap:需要程序员⾃⼰申请,并指明⼤⼩,在c中⽤malloc函数如p1=(char*)malloc(10);在C++中⽤new运算符如p2=(char*)malloc(10);但是注意p1、p2本⾝是在栈中的。
堆排序算法复杂度分析及优化思路
堆排序算法复杂度分析及优化思路堆排序是一种高效的排序算法,它的核心思想是通过构建堆来实现排序过程。
在本文中,我们将对堆排序算法的时间复杂度进行分析,并提出一些优化思路。
一、堆排序算法简介堆排序是一种基于二叉堆的排序算法,它包括两个基本步骤:建堆和排序。
建堆的过程是将一个无序序列构建成一个堆,排序的过程是将堆顶元素和堆底元素交换,并将剩余元素重新构建成堆。
二、堆排序算法的时间复杂度分析1. 建堆的时间复杂度:建堆的过程包括从最后一个非叶子节点开始进行下沉操作,因此建堆的时间复杂度为O(n),其中n为待排序序列的长度。
2. 排序的时间复杂度:排序的过程包括将堆顶元素和堆底元素交换,并对剩余元素进行下沉操作。
每次交换后,堆的大小减少1,因此需要进行n-1次交换。
而每次交换和下沉的操作的时间复杂度都是O(logn),因此排序的时间复杂度为O(nlogn)。
综上所述,堆排序算法的时间复杂度为O(nlogn)。
三、堆排序算法的空间复杂度分析堆排序算法的空间复杂度主要取决于堆的建立过程中所使用的辅助空间。
在建堆的过程中,需要使用一个大小为n的辅助数组来存储待排序序列。
因此,堆排序算法的空间复杂度为O(n)。
四、堆排序的优化思路虽然堆排序算法的时间复杂度较好,但在实际应用中,我们可以通过以下几种方式来进一步提高算法的性能。
1. 优化建堆过程:建堆的过程中,我们可以对所有非叶子节点进行下沉操作,但实际上,只有前一半的非叶子节点需要下沉操作。
因此,在建堆过程中,我们可以只对前一半的非叶子节点进行下沉操作,减少了一些不必要的操作,提高了建堆的效率。
2. 优化排序过程:在排序的过程中,每一次交换堆顶元素和堆底元素后,需要重新进行下沉操作。
然而,每次下沉操作都需要遍历堆的高度,时间复杂度为O(logn)。
可以考虑采用堆化的方式,即将堆底元素移至堆顶后,直接对堆顶元素进行下沉操作,减少了遍历的次数,进而提高了排序的效率。
3. 优化空间复杂度:在实际应用中,我们可以使用原地排序的方式来优化空间复杂度。
堆排序算法并行化的基本想
堆排序算法并行化的基本想法引言在计算机科学中,排序是一项基本操作,堆排序算法是一种高效的排序算法之一。
然而,随着计算机硬件的不断发展,越来越多的并行计算资源变得可用。
为了充分利用这些资源,人们开始研究如何将排序算法并行化,以提高排序的效率。
本文将探讨堆排序算法的并行化方法及其基本思想。
堆排序算法简介堆排序算法是一种基于数据结构“堆”的排序算法。
它的基本思想是将待排序的序列构建成一个最大堆(或最小堆),然后不断地将堆顶元素(最大或最小元素)与堆底元素交换,并调整堆,使得剩余元素重新构建成一个堆。
重复这个过程,直到所有元素都被排序完成。
堆排序算法具有如下特点: - 时间复杂度为O(nlogn),其中n是待排序序列的长度 - 空间复杂度为O(1) - 是一种不稳定的排序算法堆排序算法串行实现在开始讨论并行化的堆排序算法之前,我们首先了解一下串行实现的基本思路。
1. 创建最大堆给定一个待排序序列,首先需要将其构建成一个最大堆。
具体而言,调用Build-Max-Heap函数,它会从最后一个非叶子节点开始,依次将每个子树调整为最大堆。
2. 堆排序一旦构建了最大堆,堆顶元素即为最大值。
将堆顶元素与数组最后一个元素交换,并将堆的大小减1。
然后,调用Max-Heapify函数将剩余元素重新构建成一个最大堆。
重复这个过程,直到堆的大小为1,即所有元素都被排序完成。
堆排序算法并行化的基本想法堆排序算法的串行实现已经足够高效,但在处理大规模数据时,仍然可以进一步提高其性能。
为了实现并行化,我们可以利用多线程或并行处理器同时对多个子树进行排序。
1. 多线程并行化一种实现并行化的方法是利用多线程。
我们可以将整个待排序序列划分为若干子序列,每个子序列由一个线程来处理。
每个线程进行堆排序算法的串行实现,即构建最大堆和堆排序两个主要步骤。
随着每个线程的完成,我们可以将各个子序列的已排序部分进行合并,从而得到最终的有序序列。
2. 并行处理器并行化另一种实现并行化的方法是利用并行处理器,如GPU(图形处理器)或FPGA(现场可编程门阵列)。
C语言经典算法大全精选
C语言经典算法大全精选1.排序算法1.1冒泡排序:通过不断交换相邻元素的位置,将最大(最小)值“冒泡”到序列的末尾(开头)。
1.2插入排序:将未排序的元素逐个插入已排序的序列中,保持序列始终有序。
1.3选择排序:每次从未排序的元素中选择最小(最大)的元素,放到已排序序列的末尾(开头)。
1.4快速排序:通过递归地将序列分割为较小和较大的两部分,然后分别对两部分进行排序。
1.5归并排序:将序列递归地分割为两个子序列,分别排序后再将结果合并。
1.6堆排序:构建最大(最小)堆,然后逐步将堆顶元素与最后一个元素交换,并调整堆结构。
2.查找算法2.1顺序查找:逐个比较元素,直到找到目标元素或遍历完整个序列。
2.2二分查找:在有序序列中,通过不断缩小查找范围,找到目标元素。
2.3插值查找:根据目标元素与序列中最大、最小元素的关系,按比例选择查找范围。
2.4哈希查找:利用哈希函数将目标元素映射到一个唯一的位置,从而快速定位目标元素。
3.字符串算法3.1字符串匹配算法:在文本串中查找给定的模式串,并返回匹配位置。
3.2字符串翻转:将一个字符串逆序输出。
3.3字符串压缩:将连续出现多次的字符压缩为一个字符,并输出压缩后的字符串。
3.4字符串拆分:按照指定的分隔符将字符串拆分为多个子串,并返回子串列表。
3.5字符串反转单词:将一个句子中的单词顺序逆序输出。
4.图算法4.1深度优先:从起始顶点出发,递归地访问所有能到达的未访问顶点。
4.2广度优先:从起始顶点出发,逐层地访问与当前层相邻的未访问顶点。
4.3最小生成树:找到连接所有顶点的具有最小权值的无环边集合。
4.4最短路径:找到两个顶点之间最短路径的权值和。
4.5拓扑排序:找到一个顶点的线性序列,满足所有有向边的起点在终点之前。
5.数学算法5.1质数判断:判断一个数是否为质数(只能被1和自身整除)。
5.2求最大公约数:找到两个数的最大公约数。
5.3求最小公倍数:找到两个数的最小公倍数。
c语言各种排序法详解
一插入排序1.1 直接插入排序基本思想:每次将一个待排序额记录按其关键码的大小插入到一个已经排好序的有序序列中,直到全部记录排好序。
图解:代码实现:[cpp]view plaincopy1.//直接顺序排序2.void InsertSort(int r[],int n)3.{4.for(int i=2;i<n;i++)5.{6.r[0]=r[i];//设置哨兵7.for(int j=i-1;r[0]<r[j];j--)//寻找插入位置8.r[j+1]=r[j];//记录后移9.r[j+1]=r[0];10.}11.for(int k=1;k<n;k++)12.cout<<r[k]<<"";13.cout<<"\n";14.}1.2 希尔排序基本思想是:先将整个待排序记录序列分割成若干个子序列,在在序列内分别进行直接插入排序,待整个序列基本有序时,再对全体记录进行一次直接插入排序。
图解:代码实现:[cpp]view plaincopy1.<spanstyle="font-size:14px;">//希尔排序2.void ShellSort(int r[],int n)3.{4.int i;5.int d;6.int j;7.for(d=n/2;d>=1;d=d/2)//以增量为d进行直接插入排序8.{9.for(i=d+1;i<n;i++)10.{11.r[0]=r[i];//暂存被插入记录12.for(j=i-d;j>0&&r[0]<r[j];j=j-d)13.r[j+d]=r[j];//记录后移d个位置14.r[j+d]=r[0];15.}16.}17.for(i=1;i<n;i++)18.cout<<r[i]<<"";19.cout<<"\n";20.}</span>二交换排序2.1 起泡排序起泡排序是交换排序中最简单的排序方法,其基本思想是:两两比较相邻记录的关键码,如果反序则交换,直到没有反序的记录为止。
c语言常见排序算法
常见的C语言排序算法有以下几种:
1. 冒泡排序(Bubble Sort):比较相邻的元素,如果前一个元素大于后一个元素,则交换它们的位置,重复这个过程直到整个序列有序。
2. 插入排序(Insertion Sort):将未排序的元素逐个插入到已排序序列中的正确位置,直到整个序列有序。
3. 选择排序(Selection Sort):每次从未排序的元素中选择最小的元素,将其放到已排序序列的末尾,重复这个过程直到整个序列有序。
4. 快速排序(Quick Sort):选择一个基准元素,将序列分成两部分,一部分小于等于基准元素,一部分大于基准元素,然后对两部分递归地进行快速排序。
5. 归并排序(Merge Sort):将序列分成两部分,分别对两部分进行归并排序,然后将两个有序的子序列合并成一个有序的序列。
6. 堆排序(Heap Sort):将序列构建成一个最大堆,然后将堆顶元素与堆末尾元素交换,重复这个过程直到整个序列有序。
7. 希尔排序(Shell Sort):将序列按照一定的间隔分成若干个子序列,对每个子序列进行插入排序,然后逐渐减小间隔直到间隔为1,最后对整个序列进行插入排序。
8. 计数排序(Counting Sort):统计序列中每个元素出现的次数,然后按照元素的大小顺序将它们放入一个新的序列中。
9. 基数排序(Radix Sort):按照元素的个位、十位、百位等依次进行排序,直到所有位数都排完为止。
以上是常见的C语言排序算法,每种算法都有其特点和适用场景,选择合适的排序算法可以提高排序效率。
C语言常见排序算法.ppt
1.1.2 快速排序
算法实例:
始关键字
pivotkey 21 25 low
49 25* 16 08 high
一次交换
21
二次交换
三次交换
high-1 完成一趟排序
08 25 low
49 25* 16
high
08
49 25* 16 25
low
high
08 16 49 25*
25
low
08 16
low
常见排序算法
1.1 常见的排序算法
冒泡排序 快速排序 直接插入排序 希尔排序 选择排序 堆排序 归并排序
1.1.1 冒泡排序
算法描述
设待排序记录序列中的记录个数为n 一般地,第i趟起泡排序从1到n-i+1 依次比较相邻两个记录的关键字,如果发生逆序,则交换之 其结果是这n-i+1个记录中,关键字最大的记录被交换到第n-i+1的位 置上,最多作n-1趟。
08 16
21
high 25* 49 25
high 25* 49 25
low high
1.1.2 快速排序
算法实例:
完成一趟排序
08 16
21 25* 49 25
分别进行快速排序 有序序列
08 16
21 25* 25 49
08 16
21 25* 25 49
11
1.1.2 快速排序
算法分析:
快速排序是一个递归过程; 利用序列第一个记录作为基准,将整个序列划分为左右两个子序列。只要 是关键字小于基准记录关键字的记录都移到序列左侧; 快速排序的趟数取决于递归树的高度。 如果每次划分对一个记录定位后, 该记录的左侧子序列与右侧子序列的长 度相同, 则下一步将是对两个长度减半的子序列进行排序, 这是最理想的情 况
堆排序的稳定性分析
堆排序的稳定性分析堆排序是一种常用的排序算法,它的时间复杂度为O(nlogn),具有较好的性能。
但是在实际应用中,我们对算法的稳定性也有一定的要求。
本文将分析堆排序的稳定性,并探讨其在实际应用中的优缺点。
首先,我们需要了解堆排序的基本原理。
堆是一种特殊的二叉树结构,具有以下性质:1. 父节点的值大于(或小于)其子节点的值,称为大顶堆(或小顶堆)。
2. 堆中的任意子树也是一个堆。
堆排序的过程分为两个阶段:建堆和排序阶段。
1. 建堆阶段:将待排序序列构建成一个堆。
从最后一个非叶子节点开始,依次向前进行下滤操作,使序列满足堆的性质。
2. 排序阶段:将堆顶元素与堆中最后一个元素交换,然后将剩余元素重新构建成一个堆。
重复该操作,直到所有元素都排好序。
在理解堆排序的基本原理后,我们来分析其稳定性。
稳定性指的是相等元素在排序前后的相对位置是否保持不变。
对于堆排序而言,由于其交换策略是将堆顶元素与最后一个元素进行交换,所以在排序过程中可能破坏相等元素的相对顺序。
具体来说,当待排序序列中存在相等元素时,堆排序可能导致这些相等元素的相对位置发生变化。
例如,对于序列[5, 3, 5, 2, 1, 1],堆排序的过程中可能会先交换两个1,再交换两个5,这样导致了相等元素的相对位置发生了变化。
因此,堆排序是一种不稳定的排序算法。
对于需要保持相等元素相对位置的排序任务,堆排序可能并不适用。
但在一些不要求稳定性的场景下,堆排序仍然具有一些优势。
首先,堆排序的时间复杂度为O(nlogn),与归并排序、快速排序等算法相当。
其次,堆排序是原地排序,不需要额外的存储空间。
最后,堆排序的交换次数较少,比起冒泡排序和插入排序来说,效率更高。
综上所述,堆排序虽然在稳定性上存在一定的问题,但在一些不要求稳定性的场景下,堆排序仍然是一种高效的排序算法。
我们可以根据实际需求来选择排序算法,以达到最佳的性能和稳定性的平衡。
在实际应用中,我们可以根据具体情况选择其他排序算法来替代堆排序,以满足稳定性的要求。
堆排序时间复杂度详细推导解析
堆排序时间复杂度详细推导解析堆排序是一种基于二叉堆的排序算法,它通过调整数组中元素的位置来实现排序。
在堆排序中,我们首先将待排序的数组构建成一个最大堆或最小堆,然后再依次取出堆顶元素,并调整堆使其保持堆的性质,直到所有元素都被取出。
由于堆排序的核心操作是建堆和调整堆,因此我们需要推导建堆和调整堆的时间复杂度。
一、建堆时间复杂度推导1. 初始化堆:将待排序的数组看作是一个完全二叉树,我们可以通过遍历数组,依次将每个元素插入到堆中来构建初始堆。
初始化堆的时间复杂度为O(n),其中n为数组的长度。
2. 自底向上调整堆:建堆过程中最重要的操作是自底向上调整堆的过程,即从最后一个非叶子节点开始逐个调整堆,使得每个节点满足堆的性质。
对于完全二叉树来说,最后一个非叶子节点的索引为n/2-1,其中n为数组的长度。
调整堆的时间复杂度为O(log n)。
综上所述,建堆的时间复杂度为O(n)+O(log n) = O(n)。
二、调整堆时间复杂度推导1. 堆化过程:在堆排序中,每次取出堆顶元素后,堆就会发生变化,需要对堆进行调整以保持堆的性质。
堆化过程是将根节点与其孩子节点进行比较,并交换位置,使得每个节点都满足堆的性质。
堆化的时间复杂度为O(log n)。
2. 建堆过程:堆化并不是每次都会发生,建堆只在初始化堆的过程中发生。
对于完全二叉树来说,建堆的时间复杂度为O(n)。
综上所述,调整堆的时间复杂度为O(log n)。
三、堆排序的时间复杂度由于堆排序的核心操作是建堆和调整堆,而建堆的时间复杂度为O(n),调整堆的时间复杂度为O(log n),所以堆排序的总时间复杂度为O(n log n)。
堆排序的时间复杂度是一种稳定的排序算法,不受输入数据的影响。
无论输入数据是有序的、逆序的还是随机的,堆排序的时间复杂度都保持在O(n log n)的水平。
因此,堆排序在大数据量时具有良好的性能表现。
总结:堆排序是一种利用堆数据结构进行排序的算法,其时间复杂度为O(n log n)。
堆排序算法详解
堆排序算法详解1、堆排序概述堆排序(Heapsort)是指利⽤堆积树(堆)这种数据结构所设计的⼀种排序算法,它是选择排序的⼀种。
可以利⽤数组的特点快速定位指定索引的元素。
堆分为⼤根堆和⼩根堆,是完全⼆叉树。
⼤根堆的要求是每个节点的值都不⼤于其⽗节点的值,即A[PARENT[i]] >= A[i]。
在数组的⾮降序排序中,需要使⽤的就是⼤根堆,因为根据⼤根堆的要求可知,最⼤的值⼀定在堆顶。
2、堆排序思想(⼤根堆)1)先将初始⽂件Array[1...n]建成⼀个⼤根堆,此堆为初始的⽆序区。
2)再将关键字最⼤的记录Array[1](即堆顶)和⽆序区的最后⼀个记录Array[n]交换,由此得到新的⽆序区Array[1..n-1]和有序区Array[n],且满⾜Array[1..n-1].keys≤Array[n].key。
3)由于交换后新的根R[1]可能违反堆性质,故应将当前⽆序区R[1..n-1]调整为堆。
然后再次将R[1..n-1]中关键字最⼤的记录R[1]和该区间的最后⼀个记录R[n-1]交换,由此得到新的⽆序区R[1..n-2]和有序区R[n-1..n],且仍满⾜关系R[1..n-2].keys≤R[n-1..n].keys,同样要将R[1..n-2]调整为堆。
这样直到⽆序区中剩余⼀个元素为⽌。
3、堆排序的基本操作1)建堆,建堆是不断调整堆的过程,从len/2处开始调整,⼀直到第⼀个节点,此处len是堆中元素的个数。
建堆的过程是线性的过程,从len/2到0处⼀直调⽤调整堆的过程,相当于o(h1)+o(h2)…+o(hlen/2) 其中h表⽰节点的深度,len/2表⽰节点的个数,这是⼀个求和的过程,结果是线性的O(n)。
2)调整堆:调整堆在构建堆的过程中会⽤到,⽽且在堆排序过程中也会⽤到。
利⽤的思想是⽐较节点i和它的孩⼦节点left(i),right(i),选出三者最⼤者,如果最⼤值不是节点i⽽是它的⼀个孩⼦节点,那边交互节点i和该节点,然后再调⽤调整堆过程,这是⼀个递归的过程。
c语言十大排序算法
c语言十大排序算法C语言是一种广泛应用于计算机领域的编程语言,在数据处理过程中,排序算法是最常用的操作之一。
在C语言中,有许多经典的排序算法,下面将介绍十大排序算法并讨论其特点和适用场景。
1.冒泡排序算法冒泡排序算法是一种简单的排序方法,其基本思想是将要排序的数组分为两部分:已排序部分和未排序部分。
进入排序过程后,每一次排序将未排序部分中的第一个数与第二个数进行比较,若第二个数小于第一个数,则交换它们的位置,依次往后,直到最后一个未排序的数。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1),适用于数据量较小的排序场景。
2.插入排序算法插入排序算法是一种稳定的排序方法,其中以第一个元素作为基准,与后面的元素进行比较,若后面的元素小于前一个元素,则将其插入到合适位置,依次往后,直到最后一个元素。
插入排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1),适用于数据量较小的排序场景。
3.选择排序算法选择排序算法是一种简单的排序算法,其基本思想是每次选择一个最小(或最大)的元素,在未排序部分找出最小的元素,并放到已排序部分的最后一个位置。
选择排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1),适用于数据量较小的排序场景。
4.归并排序算法归并排序算法是一种稳定的排序算法,其基本思想是将数组分成两半,然后递归地将每个子数组排序,最后将两个排好序的子数组归并到一起。
归并排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(n),适用于数据量较大的排序场景。
5.快速排序算法快速排序算法是一种常用的排序算法,其基本思想是将待排序的数组分为两个子数组,设置一个基准值,小于基准值的元素放到左边,大于基准值的元素放到右边,然后递归地对左右两个子数组进行排序。
快速排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(nlogn),适用于数据量较大的排序场景。
6.计数排序算法计数排序算法是一种稳定的排序算法,其基本思想是先统计序列中每个元素出现的次数,将其存入临时数组中,然后从临时数组中按照顺序取出元素。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
堆排序
堆排序是利用堆的性质进行的一种选择排序,下面先讨论一下堆。
1.堆
堆实际上是一棵完全二叉树,其任何一非叶节点满足性质:
Key[i]<=key[2i+1]&&Key[i]<=key[2i+2]或者Key[i]>=Key[2i+1]&&key>=key[2i+2]
即任何一非叶节点的关键字不大于或者不小于其左右孩子节点的关键字。
堆分为大顶堆和小顶堆,满足Key[i]>=Key[2i+1]&&key>=key[2i+2]称为大顶堆,满足Key[i]<= key[2i+1]&&Key[i]<=key[2i+2]称为小顶堆。
由上述性质可知大顶堆的堆顶的关键字肯定是所有关键字中最大的,小顶堆的堆顶的关键字是所有关键字中最小的。
2.堆排序的思想
利用大顶堆(小顶堆)堆顶记录的是最大关键字(最小关键字)这一特性,使得每次从无序中选择最大记录(最小记录)变得简单。
其基本思想为(大顶堆):
1)将初始待排序关键字序列(R1,R2....Rn)构建成大顶堆,此堆为初始的无序区;
2)将堆顶元素R[1]与最后一个元素R[n]交换,此时得到新的无序区(R1,R2,......Rn-1)和新的有序区(Rn),且满足R[1,2...n-1]<=R[n];
3)由于交换后新的堆顶R[1]可能违反堆的性质,因此需要对当前无序区(R1,R2,......Rn-1)调整为新堆,然后再次将R[1]与无序区最后一个元素交换,得到新的无序区(R1,R2....Rn-2)和新的有序区(Rn-1,Rn)。
不断重复此过程直到有序区的元素个数为n-1,则整个排序过程完成。
操作过程如下:
1)初始化堆:将R[1..n]构造为堆;
2)将当前无序区的堆顶元素R[1]同该区间的最后一个记录交换,然后将新的无序区调整为新的堆。
因此对于堆排序,最重要的两个操作就是构造初始堆和调整堆,其实构造初始堆事实上也是调整堆的过程,只不过构造初始堆是对所有的非叶节点都进行调整。
下面举例说明:
给定一个整形数组a[]={16,7,3,20,17,8},对其进行堆排序。
首先根据该数组元素构建一个完全二叉树,得到
然后需要构造初始堆,则从最后一个非叶节点开始调整,调整过程如下:
20和16交换后导致16不满足堆的性质,因此需重新调整,这样就得到了初始堆。
即每次调整都是从父节点、左孩子节点、右孩子节点三者中选择最大者跟父节点进行交换(交换之后可能造成被交换的孩子节点不满足堆的性质,因此每次交换之后要重新对被交换的孩子节点进行调整)。
有了初始堆之后就可以进行排序了。
此时3位于堆顶不满堆的性质,则需调整继续调整
这样整个区间便已经有序了。
从上述过程可知,堆排序其实也是一种选择排序,是一种树形选择排序。
只不过直接选择排序中,为了从R[1...n]中选择最大记录,需比较n-1次,然后从R[1...n-2]中选择最大记录需比较n-2次。
事实上这n-2次比较中有很多已经在前面的n-1次比较中已经做过,而树形选择排序恰好利用树形的特点保存了部分前面的比较结果,因此可以减少比较次数。
对于n个关键字序列,最坏情况下每个节点需比较log2(n)次,因此其最坏情况下时间复杂度为nlogn。
堆排序为不稳定排序,不适合记录较少的排序。
/*堆排序(大顶堆) 测试程序*/
#include <iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
void HeapAdjust(int *a,int i,int size) //调整堆
{
int lchild=2*i; //i的左孩子节点序号
int rchild=2*i+1; //i的右孩子节点序号
int max=i; //临时变量
if(i<=size/2) //如果i是叶节点就不用进行调整
{
if(lchild<=size&&a[lchild]>a[max])
{
max=lchild;
}
if(rchild<=size&&a[rchild]>a[max])
{
max=rchild;
}
if(max!=i)
{
swap(a[i],a[max]);
HeapAdjust(a,max,size); //避免调整之后以max为父节点的子树不是堆}
}
}
void BuildHeap(int *a,int size) //建立堆
{
int i;
for(i=size/2;i>=1;i--) //非叶节点最大序号值为size/2
{
HeapAdjust(a,i,size);
}
}
void HeapSort(int *a,int size) //堆排序
{
int i;
BuildHeap(a,size);
for(i=size;i>=1;i--)
{
//cout<<a[1]<<" ";
swap(a[1],a[i]);
//交换堆顶和最后一个元素,即每次将剩余元素中的最大者放到最后面
//BuildHeap(a,i-1); //将余下元素重新建立为大顶堆
HeapAdjust(a,1,i-1); //重新调整堆顶节点成为大顶堆
}
}
int main(int argc, char *argv[])
{
//int a[]={0,16,20,3,11,17,8};
int a[100];
int size;
while(scanf("%d",&size)==1&&size>0)
{
int i;
for(i=1;i<=size;i++)
cin>>a[i];
HeapSort(a,size);
for(i=1;i<=size;i++)
cout<<a[i]<<"";
cout<<endl;
}
return 0;
}。