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heap sort是什麼意思,heap sort的意思翻譯、用法、同義詞、例句

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常用詞典

  • 群分類;[計] 堆分類

  • 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).

    堆排序的另外一個好處是它的速度非常穩定,這讓它得以在那些需要嚴格計時的程式中派上用場(例如網絡)。

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

    使用合適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.

    比如說,如果出現大量排序操作,導緻排序堆被溢出到磁盤上,那麼性能就會受到影響。

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

    在到達排序堆阈值之後開始的排序可能不會接收到最合適的内存數量去執行。

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

    代理私有内存的常見消費者是排序堆内存,代理在查詢執行期間使用這部分内存來對記錄行進行排序。

  • 專業解析

    堆排序(Heap Sort)是一種基于二叉堆(Binary Heap) 數據結構的比較類排序算法。它利用堆這種特殊數據結構的性質來實現高效排序,具有原地排序(in-place)和空間複雜度低的優點。其核心思想是将待排序序列構造成一個大頂堆(或小頂堆),從而利用堆的特性逐步獲取有序序列。

    一、核心概念解釋

    1. 堆(Heap)

      堆是一種特殊的完全二叉樹,滿足以下性質之一:

      • 大頂堆(Max Heap):每個父節點的值 ≥ 其子節點的值(根節點為最大值)。
      • 小頂堆(Min Heap):每個父節點的值 ≤ 其子節點的值(根節點為最小值)。
    2. 堆排序原理

      算法分為兩個階段:

      • 建堆(Heapify):将無序序列構建成堆結構(通常為大頂堆)。
      • 排序:重複将堆頂元素(最大值)與末尾元素交換,并調整剩餘元素為新堆,直至序列有序。

    二、算法步驟詳解

    1. 構建初始堆

      從最後一個非葉子節點開始(索引 $n/2 - 1$),自底向上調用堆調整函數(Heapify),确保每個子樹滿足堆性質。

    2. 排序過程

      • 交換堆頂元素(最大值)與當前末尾元素。
      • 縮小堆範圍,對剩餘元素重新調整為大頂堆。
      • 重複直至堆大小為1。
    3. 堆調整函數(Heapify)

      對節點 $i$ 執行以下操作:

      • 比較 $i$ 與其左右子節點的值。
      • 若子節點值更大,則交換 $i$ 與最大子節點。
      • 遞歸調整被交換的子節點子樹,确保堆性質不變。

    三、性能與特點


    四、實際應用示例

    堆排序常用于需要高效獲取最值的場景,例如:

    參考資料

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

    網絡擴展資料

    堆排序(Heap Sort)是一種基于二叉堆數據結構的比較類排序算法,具有高效的時間複雜度。以下是其核心要點解析:

    一、定義與原理

    堆排序通過将待排序序列構造成一個二叉堆(通常使用最大堆),利用堆頂元素為最大值的特點,反複提取最大值并調整堆結構,最終得到有序序列。其核心操作包括:

    二、算法步驟

    1. 構建初始堆

      • 從最後一個非葉子節點(索引n/2-1)開始逆向調整
      • 确保每個父節點都大于子節點(最大堆)
    2. 排序階段

      • 交換堆頂與當前末尾元素
      • 堆大小減1,對新的堆頂元素進行下沉調整
      • 重複直到堆大小為1

    三、時間複雜度

    四、特性分析

    優勢:

    局限性:

    五、應用場景

    常用于需要保證最壞情況性能的場合,如實時系統、内存受限環境。在編程語言标準庫中(如Java的PriorityQueue)有廣泛應用,但實際工程中快速排序和歸并排序使用更普遍。

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