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heap sort是什么意思,heap sort的意思翻译、用法、同义词、例句

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常用词典

  • 群分类;[计] 堆分类

  • 例句

  • Heap Sort has the additional benefit of being quite consistent in its speed, so it is useful in programs where timing is crucial (i. e. networks).

    堆排序的另外一个好处是它的速度非常稳定,这让它得以在那些需要严格计时的程序中派上用场(例如网络)。

  • Use appropriate indexes to minimize the use of the sort heap.

    使用合适的索引使排序堆的使用降到最低。

  • For example, if there were an excessive amount of sorting such that the sort heap spilled to disk, performance would suffer.

    比如说,如果出现大量排序操作,导致排序堆被溢出到磁盘上,那么性能就会受到影响。

  • Sorts that start after the sort heap threshold has been reached may not receive an optimum amount of memory to execute.

    在到达排序堆阈值之后开始的排序可能不会接收到最合适的内存数量去执行。

  • The typical consumer of agent private memory is the sort heap memory that is used by the agent to sort rows during query execution.

    代理私有内存的常见消费者是排序堆内存,代理在查询执行期间使用这部分内存来对记录行进行排序。

  • 专业解析

    堆排序(Heap Sort)是一种基于二叉堆(Binary Heap) 数据结构的比较类排序算法。它利用堆这种特殊数据结构的性质来实现高效排序,具有原地排序(in-place)和空间复杂度低的优点。其核心思想是将待排序序列构造成一个大顶堆(或小顶堆),从而利用堆的特性逐步获取有序序列。

    一、核心概念解释

    1. 堆(Heap)

      堆是一种特殊的完全二叉树,满足以下性质之一:

      • 大顶堆(Max Heap):每个父节点的值 ≥ 其子节点的值(根节点为最大值)。
      • 小顶堆(Min Heap):每个父节点的值 ≤ 其子节点的值(根节点为最小值)。
    2. 堆排序原理

      算法分为两个阶段:

      • 建堆(Heapify):将无序序列构建成堆结构(通常为大顶堆)。
      • 排序:重复将堆顶元素(最大值)与末尾元素交换,并调整剩余元素为新堆,直至序列有序。

    二、算法步骤详解

    1. 构建初始堆

      从最后一个非叶子节点开始(索引 $n/2 - 1$),自底向上调用堆调整函数(Heapify),确保每个子树满足堆性质。

    2. 排序过程

      • 交换堆顶元素(最大值)与当前末尾元素。
      • 缩小堆范围,对剩余元素重新调整为大顶堆。
      • 重复直至堆大小为1。
    3. 堆调整函数(Heapify)

      对节点 $i$ 执行以下操作:

      • 比较 $i$ 与其左右子节点的值。
      • 若子节点值更大,则交换 $i$ 与最大子节点。
      • 递归调整被交换的子节点子树,确保堆性质不变。

    三、性能与特点


    四、实际应用示例

    堆排序常用于需要高效获取最值的场景,例如:

    参考资料

    1. Heap Sort - Wikipedia
    2. Heap Sort Algorithm - GeeksforGeeks
    3. Cormen, T. H. et al. Introduction to Algorithms (Chapter 6: Heapsort). MIT Press.

    网络扩展资料

    堆排序(Heap Sort)是一种基于二叉堆数据结构的比较类排序算法,具有高效的时间复杂度。以下是其核心要点解析:

    一、定义与原理

    堆排序通过将待排序序列构造成一个二叉堆(通常使用最大堆),利用堆顶元素为最大值的特点,反复提取最大值并调整堆结构,最终得到有序序列。其核心操作包括:

    二、算法步骤

    1. 构建初始堆

      • 从最后一个非叶子节点(索引n/2-1)开始逆向调整
      • 确保每个父节点都大于子节点(最大堆)
    2. 排序阶段

      • 交换堆顶与当前末尾元素
      • 堆大小减1,对新的堆顶元素进行下沉调整
      • 重复直到堆大小为1

    三、时间复杂度

    四、特性分析

    优势:

    局限性:

    五、应用场景

    常用于需要保证最坏情况性能的场合,如实时系统、内存受限环境。在编程语言标准库中(如Java的PriorityQueue)有广泛应用,但实际工程中快速排序和归并排序使用更普遍。

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