常见排序算法 - 堆排序 (Heap Sort)

该排序动态演示网站
https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/HeapSort.html

图片来自维基百科

1. 不得不说说二叉树

要了解堆首先得了解一下二叉树，在计算机科学中，二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”（left subtree）和“右子树”（right subtree）。二叉树常被用于实现二叉查找树和二叉堆。

二叉树的每个结点至多只有二棵子树（不存在度大于 2 的结点），二叉树的子树有左右之分，次序不能颠倒。二叉树的第 i 层至多有 2ⁱ - 1 个结点；深度为 k 的二叉树至多有 2^k - 1 个结点；对任何一棵二叉树 T，如果其终端结点数为 n₀，度为 2 的结点数为 n₂，则n₀ = n₂ + 1。

树和二叉树的三个主要差别：

树的结点个数至少为 1，而二叉树的结点个数可以为 0
树中结点的最大度数没有限制，而二叉树结点的最大度数为 2
树的结点无左、右之分，而二叉树的结点有左、右之分

二叉树又分为完全二叉树（complete binary tree）和满二叉树（full binary tree）

满二叉树：一棵深度为 k，且有 2^k - 1 个节点称之为满二叉树

深度为 3 的满二叉树 full binary tree

完全二叉树：深度为 k，有 n 个节点的二叉树，当且仅当其每一个节点都与深度为 k 的满二叉树中序号为 1 至 n 的节点对应时，称之为完全二叉树

深度为 3 的完全二叉树 complete binary tree

2. 什么是堆？

堆（二叉堆）可以视为一棵完全的二叉树，完全二叉树的一个“优秀”的性质是，除了最底层之外，每一层都是满的，这使得堆可以利用数组来表示（普通的一般的二叉树通常用链表作为基本容器表示），每一个结点对应数组中的一个元素。

如下图，是一个堆和数组的相互关系

堆和数组的相互关系

对于给定的某个结点的下标 i，可以很容易的计算出这个结点的父结点、孩子结点的下标：

Parent(i) = floor(i/2)，i 的父节点下标
Left(i) = 2i，i 的左子节点下标
Right(i) = 2i + 1，i 的右子节点下标

二叉堆一般分为两种：最大堆和最小堆。

最大堆：

最大堆中的最大元素值出现在根结点（堆顶）
堆中每个父节点的元素值都大于等于其孩子结点（如果存在）

最大堆

最小堆：

最小堆中的最小元素值出现在根结点（堆顶）
堆中每个父节点的元素值都小于等于其孩子结点（如果存在）

最小堆

3. 堆排序原理

堆排序就是把最大堆堆顶的最大数取出，将剩余的堆继续调整为最大堆，再次将堆顶的最大数取出，这个过程持续到剩余数只有一个时结束。在堆中定义以下几种操作：

最大堆调整（Max-Heapify）：将堆的末端子节点作调整，使得子节点永远小于父节点
创建最大堆（Build-Max-Heap）：将堆所有数据重新排序，使其成为最大堆
堆排序（Heap-Sort）：移除位在第一个数据的根节点，并做最大堆调整的递归运算

继续进行下面的讨论前，需要注意的一个问题是：数组都是 Zero-Based，这就意味着我们的堆数据结构模型要发生改变

Zero-Based

相应的，几个计算公式也要作出相应调整：

Parent(i) = floor((i-1)/2)，i 的父节点下标
Left(i) = 2i + 1，i 的左子节点下标
Right(i) = 2(i + 1)，i 的右子节点下标

最大堆调整（MAX‐HEAPIFY）的作用是保持最大堆的性质，是创建最大堆的核心子程序，作用过程如图所示：

Max-Heapify

由于一次调整后，堆仍然违反堆性质，所以需要递归的测试，使得整个堆都满足堆性质，用 JavaScript 可以表示如下：

/**
 * 从 index 开始检查并保持最大堆性质
 *
 * @array
 *
 * @index 检查的起始下标
 *
 * @heapSize 堆大小
 *
 **/
function maxHeapify(array, index, heapSize) {
  var iMax = index,
      iLeft = 2 * index + 1,
      iRight = 2 * (index + 1);
  if (iLeft < heapSize && array[index] < array[iLeft]) {
    iMax = iLeft;
  }
  if (iRight < heapSize && array[iMax] < array[iRight]) {
    iMax = iRight;
  }
  if (iMax != index) {
    swap(array, iMax, index);
    maxHeapify(array, iMax, heapSize); // 递归调整
  }
}
function swap(array, i, j) {
  var temp = array[i];
  array[i] = array[j];
  array[j] = temp;
}

通常来说，递归主要用在分治法中，而这里并不需要分治。而且递归调用需要压栈/清栈，和迭代相比，性能上有略微的劣势。当然，按照20/80法则，这是可以忽略的。但是如果你觉得用递归会让自己心里过不去的话，也可以用迭代，比如下面这样：

/**
 * 从 index 开始检查并保持最大堆性质
 *
 * @array
 *
 * @index 检查的起始下标
 *
 * @heapSize 堆大小
 *
 **/
function maxHeapify(array, index, heapSize) {
  var iMax, iLeft, iRight;
  while (true) {
    iMax = index;
    iLeft = 2 * index + 1;
    iRight = 2 * (index + 1);
    if (iLeft < heapSize && array[index] < array[iLeft]) {
      iMax = iLeft;
    }
    if (iRight < heapSize && array[iMax] < array[iRight]) {
      iMax = iRight;
    }
    if (iMax != index) {
      swap(array, iMax, index);
      index = iMax;
    } else {
      break;
    }
  }
}
function swap(array, i, j) {
  var temp = array[i];
  array[i] = array[j];
  array[j] = temp;
}

创建最大堆

创建最大堆（Build-Max-Heap）的作用是将一个数组改造成一个最大堆，接受数组和堆大小两个参数，Build-Max-Heap 将自下而上的调用 Max-Heapify 来改造数组，建立最大堆。因为 Max-Heapify 能够保证下标 i 的结点之后结点都满足最大堆的性质，所以自下而上的调用 Max-Heapify 能够在改造过程中保持这一性质。如果最大堆的数量元素是 n，那么 Build-Max-Heap 从 Parent(n) 开始，往上依次调用 Max-Heapify。流程如下：

Build-Max-Heap

用 JavaScript 描述如下：

function buildMaxHeap(array, heapSize) {
  var i,
      iParent = Math.floor((heapSize - 1) / 2);
      
  for (i = iParent; i >= 0; i--) {
    maxHeapify(array, i, heapSize);
  }
}

堆排序

堆排序（Heap-Sort）是堆排序的接口算法，Heap-Sort先调用Build-Max-Heap将数组改造为最大堆，然后将堆顶和堆底元素交换，之后将底部上升，最后重新调用Max-Heapify保持最大堆性质。由于堆顶元素必然是堆中最大的元素，所以一次操作之后，堆中存在的最大元素被分离出堆，重复n-1次之后，数组排列完毕。整个流程如下：

Heap-Sort

用 JavaScript 描述如下：

function heapSort(array, heapSize) {
  buildMaxHeap(array, heapSize);
  for (int i = heapSize - 1; i > 0; i--) {
    swap(array, 0, i);
    maxHeapify(array, 0, i);
  }  
}

JavaScript 语言实现

最后，把上面的整理为完整的 javascript 代码如下：

function heapSort(array) {
  function swap(array, i, j) {
    var temp = array[i];
    array[i] = array[j];
    array[j] = temp;
  }
  function maxHeapify(array, index, heapSize) {
    var iMax,
      iLeft,
      iRight;
    while (true) {
      iMax = index;
      iLeft = 2 * index + 1;
      iRight = 2 * (index + 1);
      if (iLeft < heapSize && array[index] < array[iLeft]) {
        iMax = iLeft;
      }
      if (iRight < heapSize && array[iMax] < array[iRight]) {
        iMax = iRight;
      }
      if (iMax != index) {
        swap(array, iMax, index);
        index = iMax;
      } else {
        break;
      }
    }
  }
  function buildMaxHeap(array) {
    var i,
      iParent = Math.floor(array.length / 2) - 1;
    for (i = iParent; i >= 0; i--) {
      maxHeapify(array, i, array.length);
    }
  }
  function sort(array) {
    buildMaxHeap(array);
    for (var i = array.length - 1; i > 0; i--) {
      swap(array, 0, i);
      maxHeapify(array, 0, i);
    }
    return array;
  }
  return sort(array);
}

转载自 http://bubkoo.com/2014/01/14/sort-algorithm/heap-sort/