heapsort是什麼意思，heapsort的意思翻譯、用法、同義詞、例句

常用詞典

n. 堆排序

例句

I mainly responsible for sequencing and HEAPSORT Hill.

我主要負責的是希爾排序和堆排序。

Heapsort: why not use Soft Heap to boost the performance?

堆排序：為什麼不使用“軟堆”來提高性能？

A standard way to implement a normal binary heap is to use an array and then fill it from left to right with an implicit binary heap (this is the way heapsort is usually implemented).

一種标準的方式來實現一個正常的二進制堆是使用一個數組，然後從左到右填充與隱式二進制堆(這是堆排序的方式通常是實現)。

網絡擴展資料

Heapsort（堆排序）是一種基于堆（Heap）數據結構的比較類排序算法，結合了插入排序和歸并排序的優點，具有高效且穩定的時間複雜度。以下是詳細解釋：

核心原理

堆的定義
堆是一種完全二叉樹，滿足以下性質：
- 最大堆：每個父節點的值 ≥ 子節點的值（根節點為最大值）。
- 最小堆：每個父節點的值 ≤ 子節點的值（根節點為最小值）。
  堆排序通常使用最大堆。
核心思想
通過構建堆結構，反複将堆頂元素（最大值）與末尾元素交換，縮小堆範圍并重新調整堆，直到所有元素有序。

步驟詳解

構建最大堆（Heapify）
将無序數組轉換為最大堆：
- 從最後一個非葉子節點開始，向前遍曆每個節點。
- 對每個節點執行“下沉（Sink）”操作，确保其子樹滿足堆性質。
排序階段
- 交換：将堆頂元素（最大值）與當前堆末尾元素交換。
- 調整：縮小堆範圍，對新的堆頂元素執行下沉操作，恢複堆性質。
- 重複：直到堆中僅剩一個元素。

時間複雜度

構建堆：$O(n)$
排序階段：每次調整堆需 $O(log n)$，共 $n-1$ 次 → $O(n log n)$
總時間複雜度：$O(n log n)$（所有情況下均成立）

優缺點

優點
- 原地排序，無需額外内存（空間複雜度 $O(1)$）。
- 時間複雜度穩定，無最壞情況退化風險。
缺點
- 緩存不友好：數據訪問跳躍式，可能影響實際性能。
- 不穩定排序：相同值元素的相對位置可能改變。

應用場景

内存受限環境（如嵌入式系統）。
需要避免快速排序最壞情況（如實時系統）。
部分編程語言的基礎排序算法（如 Java 的 PriorityQueue）。

對比其他算法

算法	平均時間複雜度	空間複雜度	穩定性	適用場景
堆排序	$O(n log n)$	$O(1)$	不穩定	内存受限、需穩定複雜度
快速排序	$O(n log n)$	$O(log n)$	不穩定	通用排序、數據局部性好
歸并排序	$O(n log n)$	$O(n)$	穩定	外部排序、穩定性要求高

通過以上分析，堆排序在理論性能和内存效率上表現優異，但實際應用中需根據數據特性權衡選擇。

網絡擴展資料二

詞性： 名詞

發音： /hiːp.sɔːt/

定義： 堆排序是一種基于堆數據結構的排序算法。它的時間複雜度為O(nlogn)，其中n表示要排序的元素個數。

例句：

英文例句：Heapsort is a comparison-based sorting algorithm that uses a binary heap data structure.
中文例句：堆排序是一種基于二叉堆數據結構的比較排序算法。

用法： 堆排序的主要思想是先将要排序的數據構建成一個二叉堆，然後将堆頂元素與堆底元素交換位置，再将剩餘的元素重新構建成一個二叉堆，重複該過程直到所有元素都有序排列。

解釋： 堆是一種完全二叉樹，其中每個節點的值都不大于（或不小于）其左右子節點的值。在堆排序中，我們需要維護一個最大（或最小）堆，即根節點的值最大（或最小），然後将堆頂元素與堆底元素交換位置，并重新構建最大（或最小）堆，不斷重複該過程，直到所有元素都有序排列。

近義詞： 堆排序的近義詞包括堆積排序和堆堆排序。

反義詞： 堆排序的反義詞是不基于堆數據結構的排序算法，如快速排序、歸并排序等。

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