ヒープの並べ替えを学ぶには、最初にヒープの概念を理解する必要があります。完全にバイナリツリーとしてアレイストレージ方法として近似することができます。しかし、彼には他のプロパティがあり、それはバイナリソートツリーに似ています。最大のヒープと最小ヒープの間には違いがあります。ルートノードの値は子ノードの値よりも大きく、最小のヒープはルートノードの値が値よりも小さいことを意味します。その子ノードの。ヒープソートは一般に最大のヒープを使用しますが、最小のヒープは優先キューを構築できます。ヒープのプロパティを維持するために使用されるヒープには、以下のコードのMaxHeapメソッドがありますアレイ、および2番目のパラメーターは、特定のノードの位置を調整することです。実際にヒープに保存されている有効な要素。アレイの長さは、実際にヒープに保存されている要素の数ですが、必ずしも最大ヒープを構築するために必要なすべてのデータではありません。アルゴリズムの紹介では、左のサブノードは0からカウントされるため、左のサブノードは2xi+1になります2は、これらのポイントの子ノードはすべてリーフノードであるため、下から上にソートすることで最大ヒープを構築します。ヒープ内のすべてのノードが最大ヒーププロパティを満たしていることを確認してください。最後に、ヒープソートは、最初のノードを取り出し、残りのノードを再度並べ替えてから、ルートノードを取り出すことです。これにより、私たちがそれを取り出すたびに、それが最大値になることが保証されます。
コードコピーは次のとおりです。
パブリッククラスのheapsort {
private int getLeft（int i）{
2*i+1を返します。
}
Private int getRight（int i）{
2*i+2を返します。
}
public void maxheap（int [] heap、int loc、int size）{
int l = getLeft（loc）;
int r = getRight（loc）;
int ariggest = loc;
if（l <size && heap [l]> heap [loc]）{
最大= l;
}
if（r <size && heap [r]> heap [ragesgest]）{
最大= r;
}
if（最大！= loc）{
int cache = heap [loc];
heap [loc] = heap [最大];
ヒープ[最大] =キャッシュ;
Maxheap（ヒープ、大、サイズ）;
}
}
public void buildheap（int [] heap）{
for（int i = heap.length/2; i> = 0; i-）{
maxheap（heap、i、heap.length）;
}
}
public void sort（int [] heap）{
buildheap（heap）;
for（int i = heap.length-1; i> 1; i-）{
int cache = heap [0];
heap [0] = heap [i];
heap [i] = cache;
Maxheap（Heap、0、I）;
}
int cache = heap [0];
heap [0] = heap [1];
ヒープ[1] =キャッシュ;
}
public static void main（string [] args）{
int [] heap = new int [] {4,1,5,3,7,12,65,7};
heapsort hs = new Heapsort（）;
hs.sort（heap）;
for（int i = 0; i <heap.length; i ++）{
System.out.println（heap [i]）;
}
}
}