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堆排序怎么写
首先把所有数据填进一个完全二叉树中。然后对非终端结点n/2向下进行调整。建小根堆的时候方法是：元素下调。比较它与两个孩子的大小。哪个孩子比它小也比兄弟小则把它调到那个孩子的位置。
第一次用增量为4排序(即第1，5，9个排序，第2，6，10个排序。。
写一个pushdown和heapsort函数，按照建立完全二叉树的思想，建立最大堆时，结点值必须大于其左右儿子的值，以堆（的数量）不断扩大的方式进行初始建堆。以堆的规模逐渐缩小的方式进行堆排序。
...堆排序方法从小到大排序是什么意思?是要用小顶堆么?②重建堆是什么...
【概念】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。
堆排序的写法是：根据拿到的数组构建大顶堆/小顶堆；从堆顶取走元素，放到其应该存在的位置中去。从堆底拿到堆中最后一个元素，放到堆顶，此时这个堆很可能不再合法也就是说不再是一个堆。
堆排序是一种原地的、时间复杂度为 O(nlogn) 的排序算法。堆是一种特殊的树。 只要满足这两点，它就是一个堆：对于每个节点的值都大于等于子树中每个节点值的堆，我们叫做 “大顶堆” 。
堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。
堆中每个节点的值都大于等于（或者小于等于）其左右子节点的值。3，对于每个节点的值都大于等于子树中每个节点值的堆，叫作“大顶堆”。对于每个节点的值都小于等于子树中每个节点值的堆，叫“小顶堆”。
堆和堆排序
整个堆排序的过程，都只需要极个别临时存储空间，所以堆排序是原地排序算法。
堆排序的写法是：根据拿到的数组构建大顶堆/小顶堆；从堆顶取走元素，放到其应该存在的位置中去。从堆底拿到堆中最后一个元素，放到堆顶，此时这个堆很可能不再合法也就是说不再是一个堆。
堆排序是原地排序。整个堆排序的过程，都只需要极个别临时存储空间，所以堆排序是原地排序算法。原地排序就是指不申请多余的空间来进行的排序，就是在原来的排序数据中比较和交换的排序。
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。
变成了堆序的性质。从这点上分析，堆排序是一个非常稳定的算法。
谈谈堆排序,大顶堆,小顶堆?
，对于每个节点的值都大于等于子树中每个节点值的堆，叫作“大顶堆”。对于每个节点的值都小于等于子树中每个节点值的堆，叫“小顶堆”。要实现一个堆，要先知道堆都支持哪些操作，已及如何存储一个堆。
对于每个节点的值都大于等于子树中每个节点值的堆，我们叫做 “大顶堆” 。对于每个节点的值都小于等于子树中每个节点值的堆，我们叫做 “小顶堆” 。完全二叉树比较适合用数组来存储。
分为两种方法：大顶堆：每个节点的值都大于或等于其子节点的值，在堆排序算法中用于升序排列；小顶堆：每个节点的值都小于或等于其子节点的值，在堆排序算法中用于降序排列；堆排序的平均时间复杂度为 Ο(nlogn)。
建大顶，小顶都可以，假如建大顶堆，每次选出来的都是最大的，如果要求从小到大排，就把选来的元素放到最后就好了，如果要求从大到小排，就放到最前。不过习惯上，还是大顶堆，从大到小排，小顶堆，从小到大排。
堆排序的写法是：根据拿到的数组构建大顶堆/小顶堆；从堆顶取走元素，放到其应该存在的位置中去。从堆底拿到堆中最后一个元素，放到堆顶，此时这个堆很可能不再合法也就是说不再是一个堆。
数据结构与算法--堆和堆排序
1、插入数据和删除堆顶元素的主要逻辑就是堆化，所以，往堆中插入一个元素和删除堆顶元素的时间复杂度都是 O(logn)。这里我们借助于堆这种数据结构实现的排序算法，就叫做堆排序。
2、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。
3、（1）排序方法有时间复杂度是O(n^2)的冒泡排序，插入排序，选择排序，有时间复杂度是O（nlogn）的归并排序，快速排序，线性排序。
4、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)，它也是不稳定排序。堆排序的应用场景主要有：topk问题，优先级队列等。
5、【概念】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。
6、堆排序就是将所有待排序的元素组成一个堆，然后不断弹出堆顶的元素并调用函数维持堆序，直到所有元素均被弹出后，排序完成。被弹出的元素序列即一个有序数列。
到此，以上就是小编对于构建大顶堆的时间复杂度的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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