خوراکی های کلیدی
- در مورد پیاده سازی مرتب سازی هیپ با پیچیدگی زمانی O(n log n) بحث کنید
- ساختارهای داده هیپ و فرآیند heapify را درک کنید
- بیاموزید که چه زمانی باید مرتب‌سازی هیپ را نسبت به سایر الگوریتم‌های مرتب‌سازی انتخاب کنید
- نمونه های کد عملی را در پایتون و جاوا اسکریپت دریافت کنید
- برنامه های کاربردی دنیای واقعی و تکنیک های بهینه سازی را کاوش کنید
مقدمه ای بر مرتب سازی هیپ
Heap Sort یک الگوریتم مرتب‌سازی کارآمد و مبتنی بر مقایسه است که از ساختار داده‌های پشته‌ای باینری برای مرتب‌سازی عناصر استفاده می‌کند. این سرعت مرتب‌سازی سریع را با عملکرد ثابت Merge Sort ترکیب می‌کند و آن را به یک انتخاب عالی برای سیستم‌هایی تبدیل می‌کند که به پیچیدگی زمانی تضمین شده O(n log n) نیاز دارند. در این راهنما، من شما را در مورد نحوه عملکرد مرتب سازی هیپ، جایی که می درخشد، و نمونه کدهایی را ارائه می کنم پایتون و جاوا اسکریپت تا به شما کمک کند تئوری را عملی کنید.
چرا مرتب سازی هیپ را یاد بگیریم؟
- پیچیدگی زمانی O(n log n) تضمین شده
- الگوریتم مرتب سازی در محل
- هیچ بدترین سناریو مانند Quick Sort وجود ندارد
- برای درک صف های اولویت ضروری است
- رایج در مصاحبه های فنی
درک Heaps
قبل از غواصی در مرتب سازی هیپ، بیایید ساختار داده های پشته را درک کنیم:
90 Max Heap Example
/ \
80 70
/ \ /
50 60 65
Heap Properties
- درخت دودویی کامل
- گره های والد بزرگتر (max-heap) یا کوچکتر (min-heap) از …