花钱月下酒

对序列原地建堆(heapify)重复执行以下操作,指导堆元素的数量为1[]交换堆顶和堆尾元素[]堆的元素减1[]对堆顶元素进行一次下滤总结:堆排序时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(1)

选择排序的交换次数远远少于冒泡排序（我的之前文章冒泡排序），平均性能优于冒泡排序。 其实选择排序还可以优化，使用二叉堆来查找最大值。

很明显我们可以用二叉堆来解决，对于二叉堆不熟悉的可以参考我之前的文章：数据结构与算法-二叉堆解决思路：新建一个小顶堆扫描N个整数--把前K个数放入堆中--从第K+1个元素开始，如果大于堆顶元素，则删除

上面的siftUp(int index) 方法中,我们判断如果父节点的值小,我们就进行交换操作,其实这里可以进行优化,我们可以先把要添加的元素的值保存起来,等到最后确定了要添加元素的最终位置,才把要添加的元素放上去. 由大顶堆的性质,可以看出,删除最大值,其实就是把数组头元素删…

软件下载下载地址：https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=rocketmq/4.7.1/rocketmq-all-4.7.1-bin-release.zi

执行流程(升序)代码1.0.最简单最暴力1.1.优化一1.2.优化二每一轮排序,记录下来最后一次交换元素的位置,比如上图,我们只要记录下1元素的坐标,下次只要比较到1元素的位置就行了,不需要在往下比较