用java代码实现堆排序 用java代码实现堆排序的方法

请给出java几种排序方法

java常见的排序分为：

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1 插入类排序

主要就是对于一个已经有序的序列中，插入一个新的记录。它包括：直接插入排序，折半插入排序和希尔排序

2 交换类排序

这类排序的核心就是每次比较都要“交换”，在每一趟排序都会两两发生一系列的“交换”排序，但是每一趟排序都会让一个记录排序到它的最终位置上。它包括：起泡排序，快速排序

3 选择类排序

每一趟排序都从一系列数据中选择一个最大或最小的记录，将它放置到第一个或最后一个为位置交换，只有在选择后才交换，比起交换类排序，减少了交换记录的时间。属于它的排序：简单选择排序，堆排序

4 归并类排序

将两个或两个以上的有序序列合并成一个新的序列

5 基数排序

主要基于多个关键字排序的。

下面针对上面所述的算法，讲解一些常用的java代码写的算法

二 插入类排序之直接插入排序

直接插入排序,一般对于已经有序的队列排序效果好。

基本思想：每趟将一个待排序的关键字按照大小插入到已经排序好的位置上。

算法思路，从后往前先找到要插入的位置，如果小于则就交换，将元素向后移动，将要插入数据插入该位置即可。时间复杂度为O(n2),空间复杂度为O(1)

package sort.algorithm;

public class DirectInsertSort {

public static void main(String[] args) {

// TODO Auto-generated method stub

int data[] = { 2, 6, 10, 3, 9, 80, 1, 16, 27, 20 };

int temp, j;

for (int i = 1; i data.length; i++) {

temp = data[i];

j = i - 1;

// 每次比较都是对于已经有序的

while (j = 0 data[j] temp) {

data[j + 1] = data[j];

j--;

}

data[j + 1] = temp;

}

// 输出排序好的数据

for (int k = 0; k data.length; k++) {

System.out.print(data[k] + " ");

}

}

}

三 插入类排序之折半插入排序(二分法排序)

条件：在一个已经有序的队列中，插入一个新的元素

折半插入排序记录的比较次数与初始序列无关

思想：折半插入就是首先将队列中取最小位置low和最大位置high，然后算出中间位置mid

将中间位置mid与待插入的数据data进行比较，

如果mid大于data，则就表示插入的数据在mid的左边，high=mid-1;

如果mid小于data，则就表示插入的数据在mid的右边,low=mid+1

最后整体进行右移操作。

时间复杂度O(n2),空间复杂度O(1)

package sort.algorithm;

//折半插入排序

public class HalfInsertSort {

public static void main(String[] args) {

int data[] = { 2, 6, 10, 3, 9, 80, 1, 16, 27, 20 };

// 存放临时要插入的元素数据

int temp;

int low, mid, high;

for (int i = 1; i data.length; i++) {

temp = data[i];

// 在待插入排序的序号之前进行折半插入

low = 0;

high = i - 1;

while (low = high) {

mid = (low + high) / 2;

if (temp data[mid])

high = mid - 1;

else

// low=high的时候也就是找到了要插入的位置，

// 此时进入循环中，将low加1，则就是要插入的位置了

low = mid + 1;

}

// 找到了要插入的位置，从该位置一直到插入数据的位置之间数据向后移动

for (int j = i; j = low + 1; j--)

data[j] = data[j - 1];

// low已经代表了要插入的位置了

data[low] = temp;

}

for (int k = 0; k data.length; k++) {

System.out.print(data[k] + " ");

}

}

}

四 插入类排序之希尔排序

希尔排序，也叫缩小增量排序，目的就是尽可能的减少交换次数，每一个组内最后都是有序的。

将待续按照某一种规则分为几个子序列，不断缩小规则，最后用一个直接插入排序合成

空间复杂度为O(1)，时间复杂度为O(nlog2n)

算法先将要排序的一组数按某个增量d（n/2,n为要排序数的个数）分成若干组，每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行直接插入排序，然后再用一个较小的增量（d/2）对它进行分组，在每组中再进行直接插入排序。当增量减到1时，进行直接插入排序后，排序完成。

package sort.algorithm;

public class ShellSort {

public static void main(String[] args) {

int a[] = { 1, 54, 6, 3, 78, 34, 12, 45, 56, 100 };

double d1 = a.length;

int temp = 0;

while (true)

{

//利用这个在将组内倍数减小

//这里依次为5,3,2,1

d1 = Math.ceil(d1 / 2);

//d为增量每个分组之间索引的增量

int d = (int) d1;

//每个分组内部排序

for (int x = 0; x d; x++)

{

//组内利用直接插入排序

for (int i = x + d; i a.length; i += d) {

int j = i - d;

temp = a[i];

for (; j = 0 temp a[j]; j -= d) {

a[j + d] = a[j];

}

a[j + d] = temp;

}

}

if (d == 1)

break;

}

for (int i = 0; i a.length; i++)

System.out.print(a[i]+" ");

}

}

五 交换类排序之冒泡排序

交换类排序核心就是每次比较都要进行交换

冒泡排序：是一种交换排序

每一趟比较相邻的元素，较若大小不同则就会发生交换，每一趟排序都能将一个元素放到它最终的位置！每一趟就进行比较。

时间复杂度O(n2)，空间复杂度O(1)

package sort.algorithm;

//冒泡排序：是一种交换排序

public class BubbleSort {

// 按照递增顺序排序

public static void main(String[] args) {

// TODO Auto-generated method stub

int data[] = { 2, 6, 10, 3, 9, 80, 1, 16, 27, 20, 13, 100, 37, 16 };

int temp = 0;

// 排序的比较趟数,每一趟都会将剩余最大数放在最后面

for (int i = 0; i data.length - 1; i++) {

// 每一趟从开始进行比较，将该元素与其余的元素进行比较

for (int j = 0; j data.length - 1; j++) {

if (data[j] data[j + 1]) {

temp = data[j];

data[j] = data[j + 1];

data[j + 1] = temp;

}

}

}

for (int i = 0; i data.length; i++)

System.out.print(data[i] + " ");

}

}

java快速排序简单代码

.example-btn{color:#fff;background-color:#5cb85c;border-color:#4cae4c}.example-btn:hover{color:#fff;background-color:#47a447;border-color:#398439}.example-btn:active{background-image:none}div.example{width:98%;color:#000;background-color:#f6f4f0;background-color:#d0e69c;background-color:#dcecb5;background-color:#e5eecc;margin:0 0 5px 0;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;background-image:-webkit-linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px);background-image:linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px)}div.example_code{line-height:1.4em;width:98%;background-color:#fff;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;font-size:110%;font-family:Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;word-break:break-all;word-wrap:break-word}div.example_result{background-color:#fff;padding:4px;border:1px solid #d4d4d4;width:98%}div.code{width:98%;border:1px solid #d4d4d4;background-color:#f6f4f0;color:#444;padding:5px;margin:0}div.code div{font-size:110%}div.code div,div.code p,div.example_code p{font-family:"courier new"}pre{margin:15px auto;font:12px/20px Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;white-space:pre-wrap;word-break:break-all;word-wrap:break-word;border:1px solid #ddd;border-left-width:4px;padding:10px 15px} 排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。以下是快速排序算法：

快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要 Ο(nlogn) 次比较。在最坏状况下则需要 Ο(n2) 次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他 Ο(nlogn) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。

快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。

快速排序又是一种分而治之思想在排序算法上的典型应用。本质上来看，快速排序应该算是在冒泡排序基础上的递归分治法。

快速排序的名字起的是简单粗暴，因为一听到这个名字你就知道它存在的意义，就是快，而且效率高！它是处理大数据最快的排序算法之一了。虽然 Worst Case 的时间复杂度达到了 O(n?)，但是人家就是优秀，在大多数情况下都比平均时间复杂度为 O(n logn) 的排序算法表现要更好，可是这是为什么呢，我也不知道。好在我的强迫症又犯了，查了 N 多资料终于在《算法艺术与信息学竞赛》上找到了满意的答案：

快速排序的最坏运行情况是 O(n?)，比如说顺序数列的快排。但它的平摊期望时间是 O(nlogn)，且 O(nlogn) 记号中隐含的常数因子很小，比复杂度稳定等于 O(nlogn) 的归并排序要小很多。所以，对绝大多数顺序性较弱的随机数列而言，快速排序总是优于归并排序。

1. 算法步骤

从数列中挑出一个元素，称为 "基准"（pivot）;

重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作；

递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序；

2. 动图演示

代码实现 JavaScript 实例 function quickSort ( arr , left , right ) {

var len = arr. length ,

    partitionIndex ,

    left = typeof left != 'number' ? 0 : left ,

    right = typeof right != 'number' ? len - 1 : right ;

if ( left

java堆排序代码

//从a[index]到a[len]除了a[index]外其它元素满足一个堆，把a[index]调整到合适位置

//这个堆满足父节点孩子结点，且要保证2*index能取到index的左孩子，

public static void adjustHeap(int[] a,int index,int len){

int scn=a[index];

for(int i=2*index;i=m;i*=2){

if(ima[i]a[i+1])i+=1;

if(!a[i]scn)break;

a[index]=a[i];index=i;

}

a[index]=scn;

}

//数组a从a[1]开始存放元素，如果想从a[0]开始则要调整adjustHeap代码，以便满足完全二叉树

//性质，代码未经测试

public static void heapSort(int[] a){

for(int i=(a.length-1)/2;i0;i--)

adjustHeap(a,i,a.length-1);

int tmp;

for(int i=a.length-1;i1;i--){

tmp=a[i];

a[i]=a[1];

a[1]=tmp;

adjustHeap(a,1,i-1);

}

}

写一个简单的JAVA排序程序

// 排序

public class Array

{

public static int[] random(int n) //产生n个随机数，返回整型数组

{

if (n0)

{

int table[] = new int[n];

for (int i=0; itable.length; i++)

table[i] = (int)(Math.random()*100); //产生一个0～100之间的随机数

return table; //返回一个数组

}

return null;

}

public static void print(int[] table) //输出数组元素

{

if (table!=null)

for (int i=0; itable.length; i++)

System.out.print(" "+table[i]);

System.out.println();

}

public static void insertSort(int[] table) //直接插入排序

{ //数组是引用类型，元素值将被改变

System.out.println("直接插入排序");

for (int i=1; itable.length; i++) //n-1趟扫描

{

int temp=table[i], j; //每趟将table[i]插入到前面已排序的序列中

// System.out.print("移动");

for (j=i-1; j-1 temptable[j]; j--) //将前面较大元素向后移动

{

// System.out.print(table[j]+", ");

table[j+1] = table[j];

}

table[j+1] = temp; //temp值到达插入位置

System.out.print("第"+i+"趟: ");

print(table);

}

}

public static void shellSort(int[] table) //希尔排序

{

System.out.println("希尔排序");

for (int delta=table.length/2; delta0; delta/=2) //控制增量，增量减半，若干趟扫描

{

for (int i=delta; itable.length; i++) //一趟中若干组，每个元素在自己所属组内进行直接插入排序

{

int temp = table[i]; //当前待插入元素

int j=i-delta; //相距delta远

while (j=0 temptable[j]) //一组中前面较大的元素向后移动

{

table[j+delta] = table[j];

j-=delta; //继续与前面的元素比较

}

table[j+delta] = temp; //插入元素位置

}

System.out.print("delta="+delta+" ");

print(table);

}

}

private static void swap(int[] table, int i, int j) //交换数组中下标为i、j的元素

{

if (i=0 itable.length j=0 jtable.length i!=j) //判断i、j是否越界

{

int temp = table[j];

table[j] = table[i];

table[i] = temp;

}

}

public static void bubbleSort(int[] table) //冒泡排序

{

System.out.println("冒泡排序");

boolean exchange=true; //是否交换的标记

for (int i=1; itable.length exchange; i++) //有交换时再进行下一趟，最多n-1趟

{

exchange=false; //假定元素未交换

for (int j=0; jtable.length-i; j++) //一次比较、交换

if (table[j]table[j+1]) //反序时，交换

{

int temp = table[j];

table[j] = table[j+1];

table[j+1] = temp;

exchange=true; //有交换

}

System.out.print("第"+i+"趟: ");

print(table);

}

}

public static void quickSort(int[] table) //快速排序

{

quickSort(table, 0, table.length-1);

}

private static void quickSort(int[] table, int low, int high) //一趟快速排序，递归算法

{ //low、high指定序列的下界和上界

if (lowhigh) //序列有效

{

int i=low, j=high;

int vot=table[i]; //第一个值作为基准值

while (i!=j) //一趟排序

{

while (ij vot=table[j]) //从后向前寻找较小值

j--;

if (ij)

{

table[i]=table[j]; //较小元素向前移动

i++;

}

while (ij table[i]vot) //从前向后寻找较大值

i++;

if (ij)

{

table[j]=table[i]; //较大元素向后移动

j--;

}

}

table[i]=vot; //基准值的最终位置

System.out.print(low+".."+high+", vot="+vot+" ");

print(table);

quickSort(table, low, j-1); //前端子序列再排序

quickSort(table, i+1, high); //后端子序列再排序

}

}

public static void selectSort(int[] table) //直接选择排序

{

System.out.println("直接选择排序");

for (int i=0; itable.length-1; i++) //n-1趟排序

{ //每趟在从table[i]开始的子序列中寻找最小元素

int min=i; //设第i个数据元素最小

for (int j=i+1; jtable.length; j++) //在子序列中查找最小值

if (table[j]table[min])

min = j; //记住最小元素下标

if (min!=i) //将本趟最小元素交换到前边

{

int temp = table[i];

table[i] = table[min];

table[min] = temp;

}

System.out.print("第"+i+"趟: ");

print(table);

}

}

private static void sift(int[] table, int low, int high) //将以low为根的子树调整成最小堆

{ //low、high是序列下界和上界

int i=low; //子树的根

int j=2*i+1; //j为i结点的左孩子

int temp=table[i]; //获得第i个元素的值

while (j=high) //沿较小值孩子结点向下筛选

{

if (jhigh table[j]table[j+1]) //数组元素比较（改成为最大堆）

j++; //j为左右孩子的较小者

if (temptable[j]) //若父母结点值较大（改成为最大堆）

{

table[i]=table[j]; //孩子结点中的较小值上移

i=j; //i、j向下一层

j=2*i+1;

}

else

j=high+1; //退出循环

}

table[i]=temp; //当前子树的原根值调整后的位置

System.out.print("sift "+low+".."+high+" ");

print(table);

}

public static void heapSort(int[] table)

{

System.out.println("堆排序");

int n=table.length;

for (int j=n/2-1; j=0; j--) //创建最小堆

sift(table, j, n-1);

// System.out.println("最小堆？ "+isMinHeap(table));

for (int j=n-1; j0; j--) //每趟将最小值交换到后面，再调整成堆

{

int temp = table[0];

table[0] = table[j];

table[j] = temp;

sift(table, 0, j-1);

}

}

public static void mergeSort(int[] X) //归并排序

{

System.out.println("归并排序");

int n=1; //已排序的子序列长度，初值为1

int[] Y = new int[X.length]; //Y数组长度同X数组

do

{

mergepass(X, Y, n); //一趟归并，将X数组中各子序列归并到Y中

print(Y);

n*=2; //子序列长度加倍

if (nX.length)

{

mergepass(Y, X, n); //将Y数组中各子序列再归并到X中

print(X);

n*=2;

}

} while (nX.length);

}

private static void mergepass(int[] X, int[] Y, int n) //一趟归并

{

System.out.print("子序列长度n="+n+" ");

int i=0;

while (iX.length-2*n+1)

{

merge(X,Y,i,i+n,n);

i += 2*n;

}

if (i+nX.length)

merge(X,Y,i,i+n,n); //再一次归并

else

for (int j=i; jX.length; j++) //将X剩余元素复制到Y中

Y[j]=X[j];

}

private static void merge(int[] X, int[] Y, int m, int r, int n) //一次归并

{

int i=m, j=r, k=m;

while (ir jr+n jX.length) //将X中两个相邻子序列归并到Y中

if (X[i]X[j]) //较小值复制到Y中

Y[k++]=X[i++];

else

Y[k++]=X[j++];

while (ir) //将前一个子序列剩余元素复制到Y中

Y[k++]=X[i++];

while (jr+n jX.length) //将后一个子序列剩余元素复制到Y中

Y[k++]=X[j++];

}

public static void main(String[] args)

{

// int[] table = {52,26,97,19,66,8,49};//Array.random(9);{49,65,13,81,76,97,38,49};////{85,12,36,24,47,30,53,91,76};//;//{4,5,8,1,2,7,3,6};// {32,26,87,72,26,17};//

int[] table = {13,27,38,49,97,76,49,81}; //最小堆

System.out.print("关键字序列: ");

Array.print(table);

// Array.insertSort(table);

// Array.shellSort(table);

// Array.bubbleSort(table);

// Array.quickSort(table);

// Array.selectSort(table);

// Array.heapSort(table);

// Array.mergeSort(table);

System.out.println("最小堆序列? "+Array.isMinHeap(table));

}

//第9章习题

public static boolean isMinHeap(int[] table) //判断一个数据序列是否为最小堆

{

if (table==null)

return false;

int i = table.length/2 -1; //最深一棵子树的根结点

while (i=0)

{

int j=2*i+1; //左孩子

if (jtable.length)

if (table[i]table[j])

return false;

else

if (j+1table.length table[i]table[j+1]) //右孩子

return false;

i--;

}

return true;

}

}

/*

程序运行结果如下：

关键字序列: 32 26 87 72 26 17 8 40

直接插入排序

第1趟排序: 26 32 87 72 26 17 8 40

第2趟排序: 26 32 87 72 26 17 8 40

第3趟排序: 26 32 72 87 26 17 8 40

第4趟排序: 26 26 32 72 87 17 8 40 //排序算法稳定

第5趟排序: 17 26 26 32 72 87 8 40

第6趟排序: 8 17 26 26 32 72 87 40

第7趟排序: 8 17 26 26 32 40 72 87

关键字序列: 42 1 74 25 45 29 87 53

直接插入排序

第1趟排序: 1 42 74 25 45 29 87 53

第2趟排序: 1 42 74 25 45 29 87 53

第3趟排序: 1 25 42 74 45 29 87 53

第4趟排序: 1 25 42 45 74 29 87 53

第5趟排序: 1 25 29 42 45 74 87 53

第6趟排序: 1 25 29 42 45 74 87 53

第7趟排序: 1 25 29 42 45 53 74 87

关键字序列: 21 12 2 40 99 97 68 57

直接插入排序

第1趟排序: 12 21 2 40 99 97 68 57

第2趟排序: 2 12 21 40 99 97 68 57

第3趟排序: 2 12 21 40 99 97 68 57

第4趟排序: 2 12 21 40 99 97 68 57

第5趟排序: 2 12 21 40 97 99 68 57

第6趟排序: 2 12 21 40 68 97 99 57

第7趟排序: 2 12 21 40 57 68 97 99

关键字序列: 27 38 65 97 76 13 27 49 55 4

希尔排序

delta=5 13 27 49 55 4 27 38 65 97 76

delta=2 4 27 13 27 38 55 49 65 97 76

delta=1 4 13 27 27 38 49 55 65 76 97

关键字序列: 49 38 65 97 76 13 27 49 55 4 //严书

希尔排序

delta=5 13 27 49 55 4 49 38 65 97 76

delta=2 4 27 13 49 38 55 49 65 97 76 //与严书不同

delta=1 4 13 27 38 49 49 55 65 76 97

关键字序列: 65 34 25 87 12 38 56 46 14 77 92 23

希尔排序

delta=6 56 34 14 77 12 23 65 46 25 87 92 38

delta=3 56 12 14 65 34 23 77 46 25 87 92 38

delta=1 12 14 23 25 34 38 46 56 65 77 87 92

关键字序列: 84 12 43 62 86 7 90 91

希尔排序

delta=4 84 7 43 62 86 12 90 91

delta=2 43 7 84 12 86 62 90 91

delta=1 7 12 43 62 84 86 90 91

关键字序列: 32 26 87 72 26 17

冒泡排序

第1趟排序: 26 32 72 26 17 87

第2趟排序: 26 32 26 17 72 87

第3趟排序: 26 26 17 32 72 87

第4趟排序: 26 17 26 32 72 87

第5趟排序: 17 26 26 32 72 87

关键字序列: 1 2 3 4 5 6 7 8

冒泡排序

第1趟排序: 1 2 3 4 5 6 7 8

关键字序列: 1 3 2 4 5 8 6 7

冒泡排序

第1趟排序: 1 2 3 4 5 6 7 8

第2趟排序: 1 2 3 4 5 6 7 8

关键字序列: 4 5 8 1 2 7 3 6

冒泡排序

第1趟排序: 4 5 1 2 7 3 6 8

第2趟排序: 4 1 2 5 3 6 7 8

第3趟排序: 1 2 4 3 5 6 7 8

第4趟排序: 1 2 3 4 5 6 7 8

第5趟排序: 1 2 3 4 5 6 7 8

关键字序列: 38 26 97 19 66 1 5 49

0..7, vot=38 5 26 1 19 38 66 97 49

0..3, vot=5 1 5 26 19 38 66 97 49

2..3, vot=26 1 5 19 26 38 66 97 49

5..7, vot=66 1 5 19 26 38 49 66 97

关键字序列: 38 5 49 26 19 97 1 66

0..7, vot=38 1 5 19 26 38 97 49 66

0..3, vot=1 1 5 19 26 38 97 49 66

1..3, vot=5 1 5 19 26 38 97 49 66

2..3, vot=19 1 5 19 26 38 97 49 66

5..7, vot=97 1 5 19 26 38 66 49 97

5..6, vot=66 1 5 19 26 38 49 66 97

关键字序列: 49 38 65 97 76 13 27 49

0..7, vot=49 49 38 27 13 49 76 97 65

0..3, vot=49 13 38 27 49 49 76 97 65

0..2, vot=13 13 38 27 49 49 76 97 65

1..2, vot=38 13 27 38 49 49 76 97 65

5..7, vot=76 13 27 38 49 49 65 76 97

关键字序列: 27 38 65 97 76 13 27 49 55 4

low=0 high=9 vot=27 4 27 13 27 76 97 65 49 55 38

low=0 high=2 vot=4 4 27 13 27 76 97 65 49 55 38

low=1 high=2 vot=27 4 13 27 27 76 97 65 49 55 38

low=4 high=9 vot=76 4 13 27 27 38 55 65 49 76 97

low=4 high=7 vot=38 4 13 27 27 38 55 65 49 76 97

low=5 high=7 vot=55 4 13 27 27 38 49 55 65 76 97

关键字序列: 38 26 97 19 66 1 5 49

直接选择排序

第0趟排序: 1 26 97 19 66 38 5 49

第1趟排序: 1 5 97 19 66 38 26 49

第2趟排序: 1 5 19 97 66 38 26 49

第3趟排序: 1 5 19 26 66 38 97 49

第4趟排序: 1 5 19 26 38 66 97 49

第5趟排序: 1 5 19 26 38 49 97 66

第6趟排序: 1 5 19 26 38 49 66 97

最小堆

关键字序列: 81 49 76 27 97 38 49 13 65

sift 3..8 81 49 76 13 97 38 49 27 65

sift 2..8 81 49 38 13 97 76 49 27 65

sift 1..8 81 13 38 27 97 76 49 49 65

sift 0..8 13 27 38 49 97 76 49 81 65

13 27 38 49 97 76 49 81 65

sift 0..7 27 49 38 65 97 76 49 81 13

sift 0..6 38 49 49 65 97 76 81 27 13

sift 0..5 49 65 49 81 97 76 38 27 13

sift 0..4 49 65 76 81 97 49 38 27 13

sift 0..3 65 81 76 97 49 49 38 27 13

sift 0..2 76 81 97 65 49 49 38 27 13

sift 0..1 81 97 76 65 49 49 38 27 13

sift 0..0 97 81 76 65 49 49 38 27 13

最大堆

关键字序列: 49 65 13 81 76 27 97 38 49

sift 3..8 49 65 13 81 76 27 97 38 49

sift 2..8 49 65 97 81 76 27 13 38 49

sift 1..8 49 81 97 65 76 27 13 38 49

sift 0..8 97 81 49 65 76 27 13 38 49

97 81 49 65 76 27 13 38 49

sift 0..7 81 76 49 65 49 27 13 38 97

sift 0..6 76 65 49 38 49 27 13 81 97

sift 0..5 65 49 49 38 13 27 76 81 97

sift 0..4 49 38 49 27 13 65 76 81 97

sift 0..3 49 38 13 27 49 65 76 81 97

sift 0..2 38 27 13 49 49 65 76 81 97

sift 0..1 27 13 38 49 49 65 76 81 97

sift 0..0 13 27 38 49 49 65 76 81 97

关键字序列: 52 26 97 19 66 8 49

归并排序

子序列长度n=1 26 52 19 97 8 66 49

子序列长度n=2 19 26 52 97 8 49 66

子序列长度n=4 8 19 26 49 52 66 97

关键字序列: 13 27 38 49 97 76 49 81 65

最小堆序列? true

*/