数组中前缀范围与完全二叉树的对应

数组的前缀范围可以与完全二叉树基本对应,以额外变量size来控制范围:
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堆结构

堆可以认为是在数组上的,规定好组织方式的完全二叉树。

  • 大根堆:任何一个子结构都应满足最大值在顶部
  • 小根堆:任何一个子结构都应满足最小值在顶部

heapInsert(向上调整)

heapInsert是将新插入元素做调整以保证大根堆特性的过程。

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public static void heapInsert(int i) {
        while (arr[i] > arr[(i - 1) / 2]) {
            swap(i, (i - 1) / 2);
            i = (i - 1) / 2;
        }
    }

heapify(向下调整)

heapify是将新变动元素做调整以保证大根堆特性的过程。

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public static void heapify(int i, int size) {
        int l = i * 2 + 1;
        while (l < size) {
            int best = l + 1 < size && arr[l + 1] > arr[l] ? l + 1 : l;
            best = arr[best] > arr[i] ? best : i;
            if (best == i) {
                break;
            }
            swap(best, i);
            i = best;
            l = i * 2 + 1;
        }
    }

若只有单侧孩子且值大于当前值,则直接认为单侧孩子是最大的,与当前元素做交换。

时间复杂度分析

不管一个结点怎么调整,都只与自己所在的那一条树枝有关,节点数为N的完全二叉树高度为image-20240722105348555向上取整,所以以上两个过程的时间复杂度均为这与完全二叉树本身结构也有关。

堆排序

堆排序的过程如下:

  1. 按照构建大根堆的方式,将待排序数组中的每个元素加入大根堆,每次size++
  2. 大数归位阶段:将上面步骤中的根节点(最大元素)与最后一个(数组)下标的元素交换,size--,即之后这个最大元素被排除出堆的范围,不参与堆调整
  3. 由于最小元素被移至堆顶,需要执行heapify过程将其向下移动,保证大根堆特征
  4. 循环执行上述过程,直至size==0
public static void heapSort1() {
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            heapInsert(i);
        }
        int size = n;
        while (size > 1) {
            swap(0, --size);
            heapify(0, size);
        }
    }

时间复杂度分析

从顶到底建堆,时间复杂度:image-20240722155604715(分析:倍增分析法)

时间复杂度O(n * log n),不管以什么方式建堆,调整阶段的时间复杂度都是这个,所以整体复杂度也是这个。

额外空间复杂度是O(1),因为堆直接建立在了要排序的数组上,所以没有什么额外空间。

倍增分析法

设想有一 n *m大小的矩阵,请求出内部不同则矩阵(矩形)的个数。

两点就可以确定一个矩形,但对于同一个矩形,不同的点选法一共有四种。所以求个数的算法的时间复杂度是O(n^2^ * m^2^),对应能找到的不同矩形的个数是(n^2^ * m^2^)/4,这是普通分析的思路。

现在,我们将原n*m矩阵扩张成2n、2m的规模,原矩阵是以O(n^2^ * m^2^)作为其时间复杂度上限,扩张之后,则是以O(n^2^ * m^2^)作为其下限,因为同一个矩形这时就有四种不同构造方法了,即(4n^2^ * m^2^)/4=O(n^2^ * m^2^)。

我们知道,常数项在时间复杂度计算中是可以忽略不记的,那么在一倍面积下以O(n^2^ * m^2^)做上限,在四倍面积下以O(n^2^ * m^2^)做下限,说明该算法的时间复杂度就是O(n^2^ * m^2^)。

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最后更新于 2024-08-14