算法二之树形选择排序

一、树形选择排序的基本思想

(1) 树形选择排序又称锦标赛排序(Tournament Sort),是一种按照锦标赛的思想进行选择排序的方法。首先对n个记录的关键字进行两两比较,然后在n/2个较小者之间再进行两两比较,如此重复,直至选出最小的记录为止。

 

(2) 树形选择排序(Tree Selection Sort),这个过程可用一棵有n个叶子结点的完全二叉树表示。

     例如,图表中的二叉树表示从8个数中选出最小数的过程。

8个叶子结点到根接点中的关键字,每个非终端结点中的数均等于其左右孩子结点中较小的数值,则根结点中的数即为叶子结点的最小数。在输出最小数之后,割据关系的可传递性,欲选出次小数,仅需将叶子结点中的最小数(13)改为“最大值”,然后从该叶子接点开始,和其左(或右)兄弟的数值进行比较,修改从叶子结点到根的路径上各结点的数,则根结点的数值即为最小值。同理,可依次选出从小到大的所有数。

(3) 由于含有n个子结点的完全二叉树的深度为log2n+1,则在树形选择排序中,除了最小数值之外,每选择一个次小数仅需要进行log2n次比较,因此,它的时间复杂度为O(nlogn)。但是,这种排序方法尚辅助存储空间较多、和“最大值”进行多余比较等缺点。为了弥补,威洛姆斯(J. willioms)在1964年提出了另一种形式的选择排序——堆排序。

 

 二、算法实现

算法从叶子节点中选出最大值,逆向存储在数据队列中,形成升序排序。

 public static void treeSelectionSort(int[] data) {//长度小于2,无需排序if(data.length<2){return;}int leafCount = 1;    //满二叉树的叶子节点数,非完全二叉树叶子节点数//计算出满二叉树的叶子节点数,节点数大于等于数据队列的长度while (leafCount < data.length) {leafCount *= 2;}int[] tree = new int[leafCount * 2];  //树,tree[0]不存储数据//data里面的值赋值到树叶子节点for (int i = 0; i < data.length; i++) {tree[tree.length - i - 1] = data[i];}//初始化还没有赋值的树叶子结点,赋值叶子节点最小值for (int i = data.length; i < leafCount; i++) {tree[tree.length - i - 1] = Integer.MIN_VALUE;}//初始化,构建整棵树for (int i = tree.length - 1; i > 1; i -= 2) {tree[i / 2] = Math.max(tree[i], tree[i - 1]);}data[data.length-1] = tree[1];   //将树根节点赋值于dataint maxIndex;   //堆最大值所对应的叶子节点的下标//继续寻找剩下的最大值,逆向存储,升序排序for (int i = data.length-2; i >=0; i--) {maxIndex = tree.length - 1;  //默认堆最后一个位置//寻找树根值所在的叶子节点的位置while (tree[maxIndex] != tree[1]) {maxIndex--;}tree[maxIndex]=Integer.MIN_VALUE; //该叶子节点赋值最小值//调整树,根节点值最大while(maxIndex>1){//左叶子结点if (maxIndex % 2 == 0) {tree[maxIndex / 2] = Math.max(tree[maxIndex] ,tree[maxIndex + 1]);} else {tree[maxIndex / 2] = Math.max(tree[maxIndex] ,tree[maxIndex - 1]);}maxIndex/=2;//指向父节点
            }data[i] = tree[1];   //将树根节点赋值于data
        }}

 

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