C语言实现基于最大堆和最小堆的堆排序算法示例

// 初始化堆void initHeap(int a[], int len) { // 从完全二叉树最后一个非子节点开始 // 在数组中第一个元素的索引是0 // 第n个元素的左孩子为2n+1，右孩子为2n+2， // 最后一个非子节点位置在(n - 1) / 2 for (int i = (len - 1) / 2; i >= 0; --i) {  adjustMaxHeap(a, len, i); }} void adjustMaxHeap(int a[], int len, int parentNodeIndex) { // 若只有一个元素，那么只能是堆顶元素，也没有必要再排序了 if (len <= 1) {  return; }  // 记录比父节点大的左孩子或者右孩子的索引 int targetIndex = -1;  // 获取左、右孩子的索引 int leftChildIndex = 2 * parentNodeIndex + 1; int rightChildIndex = 2 * parentNodeIndex + 2;  // 没有左孩子 if (leftChildIndex >= len) {  return; }  // 有左孩子，但是没有右孩子 if (rightChildIndex >= len) {  targetIndex = leftChildIndex; } // 有左孩子和右孩子 else {  // 取左、右孩子两者中最大的一个  targetIndex = a[leftChildIndex] > a[rightChildIndex] ? leftChildIndex : rightChildIndex; }  // 只有孩子比父节点的值还要大，才需要交换 if (a[targetIndex] > a[parentNodeIndex]) {  int temp = a[targetIndex];    a[targetIndex] = a[parentNodeIndex];  a[parentNodeIndex] = temp;      // 交换完成后，有可能会导致a[targetIndex]结点所形成的子树不满足堆的条件，  // 若不满足堆的条件，则调整之使之也成为堆  adjustMaxHeap(a, len, targetIndex); }} void heapSort(int a[], int len) { if (len <= 1) {  return; }  // 初始堆成无序最大堆 initHeap(a, len);  for (int i = len - 1; i > 0; --i) {  // 将当前堆顶元素与最后一个元素交换，保证这一趟所查找到的堆顶元素与最后一个元素交换  // 注意：这里所说的最后不是a[len - 1]，而是每一趟的范围中最后一个元素  // 为什么要加上>0判断？每次不是说堆顶一定是最大值吗？没错，每一趟调整后，堆顶是最大值的  // 但是，由于len的范围不断地缩小，导致某些特殊的序列出现异常  // 比如说，5, 3, 8, 6, 4序列，当调整i=1时，已经调整为3,4,5,6,8序列，已经有序了  // 但是导致了a[i]与a[0]交换，由于变成了4,3,5,6,8反而变成无序了!  if (a[0] > a[i]) {   int temp = a[0];   a[0] = a[i];   a[i] = temp;  }    // 范围变成为：  // 0...len-1  // 0...len-1-1  // 0...1 // 结束  // 其中，0是堆顶，每次都是找出在指定的范围内比堆顶还大的元素，然后与堆顶元素交换  adjustMaxHeap(a, i - 1, 0); }}

// 初始化堆void initHeap(int a[], int len) { // 从完全二叉树最后一个非子节点开始 // 在数组中第一个元素的索引是0 // 第n个元素的左孩子为2n+1，右孩子为2n+2， // 最后一个非子节点位置在(n - 1) / 2 for (int i = (len - 1) / 2; i >= 0; --i) {  adjustMinHeap(a, len, i); }} void adjustMinHeap(int a[], int len, int parentNodeIndex) { // 若只有一个元素，那么只能是堆顶元素，也没有必要再排序了 if (len <= 1) {  return; }  // 记录比父节点大的左孩子或者右孩子的索引 int targetIndex = -1;  // 获取左、右孩子的索引 int leftChildIndex = 2 * parentNodeIndex + 1; int rightChildIndex = 2 * parentNodeIndex + 2;  // 没有左孩子 if (leftChildIndex >= len) {  return; }  // 有左孩子，但是没有右孩子 if (rightChildIndex >= len) {  targetIndex = leftChildIndex; } // 有左孩子和右孩子 else {  // 取左、右孩子两者中最上的一个  targetIndex = a[leftChildIndex] < a[rightChildIndex] ? leftChildIndex : rightChildIndex; }  // 只有孩子比父节点的值还要小，才需要交换 if (a[targetIndex] < a[parentNodeIndex]) {  int temp = a[targetIndex];    a[targetIndex] = a[parentNodeIndex];  a[parentNodeIndex] = temp;      // 交换完成后，有可能会导致a[targetIndex]结点所形成的子树不满足堆的条件，  // 若不满足堆的条件，则调整之使之也成为堆  adjustMinHeap(a, len, targetIndex); }} void heapSort(int a[], int len) { if (len <= 1) {  return; }  // 初始堆成无序最小堆 initHeap(a, len);  for (int i = len - 1; i > 0; --i) {  // 将当前堆顶元素与最后一个元素交换，保证这一趟所查找到的堆顶元素与最后一个元素交换  // 注意：这里所说的最后不是a[len - 1]，而是每一趟的范围中最后一个元素  // 为什么要加上>0判断？每次不是说堆顶一定是最小值吗？没错，每一趟调整后，堆顶是最小值的  // 但是，由于len的范围不断地缩小，导致某些特殊的序列出现异常  // 比如说，5, 3, 8, 6, 4序列，当调整i=1时，已经调整为3,4,5,6,8序列，已经有序了  // 但是导致了a[i]与a[0]交换，由于变成了4,3,5,6,8反而变成无序了!  if (a[0] < a[i]) {   int temp = a[0];   a[0] = a[i];   a[i] = temp;  }    // 范围变成为：  // 0...len-1  // 0...len-1-1  // 0...1 // 结束  // 其中，0是堆顶，每次都是找出在指定的范围内比堆顶还小的元素，然后与堆顶元素交换  adjustMinHeap(a, i - 1, 0); }}

// int a[] = {5, 3, 8, 6, 4};int a[] = {89,-7,999,-89,7,0,-888,7,-7};heapSort(a, sizeof(a) / sizeof(int)); for (int i = 0; i < sizeof(a) / sizeof(int); ++i) {  NSLog(@"%d", a[i]);}