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前言：
堆排序（以排升序为例）
步骤（用大根堆，倒这排，排升序）：
1.先把要排列的数组建立成大根堆
2.堆顶元素（82）和最后一个元素交换（2）
3.无视掉交换后的元素（82），对（2）进行向下调整
翻译成代码
mian方法：
heapSortUp方法：
siftDown方法：
堆排序时间复杂度分析：
前言：
本文章以升序为例进行讲解（实际上两种排列时间复杂度都一样，只是比较方式和建立大小堆恰好相反）
文章涉及：
1.向下调整算法
2.建堆的方式及其时间复杂度
3.堆排序步骤和时间复杂度分析
注意：如果1，2点还不了解，建议学习完之后在来学习堆排序，才能明白下边讲的是什么。
这里有小编自己写的链接，详细介绍了堆的创建以及向下/向上调整算法：优先级队列（堆）
堆排序（以排升序为例）
如果是排升序，要建立大根堆，反之亦然。
排降序，建立小堆
为什么？
看完他的原理，就知道了。
以数组array={
4,6, 82, 7, 8, 9, 3, 2
}
为例
步骤（用大根堆，倒这排，排升序）：
1.先把要排列的数组建立成大根堆
2.堆顶元素（82）和最后一个元素交换（2）
3.无视掉交换后的元素（82），对（2）进行向下调整
此时又变成了大根堆（无视已经排好的82）：
此时的82已经被排号了
其是堆排序的整体思路已经讲完了，接下来就是循环执行2，3点
3和9换位置，然后无视排好的82，9，对3进行向下调整：
在向下调整完之后，又是一个大根堆，我们继续，循环这个逻辑，最终的结果就变成了：
这时，就是一个升序的数组了。
翻译成代码
mian方法：
public class Test {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[]{4,6, 82, 7, 8, 9, 3, 2};//要排的数组
BigHeap bigHeap = new BigHeap();//这个是我自己写的大根堆
bigHeap.init(arr);//把数组传入对象
bigHeap.creatHeap();//先建立起大堆
bigHeap.heapSortUp();//进行堆排序
}
}heapSortUp方法：
1.我的堆，底层使用elem的数组实现的！！！！！
2.useSize是堆的容量
3.swap的两个参数都是数组的下标
public int[] heapSortUp() {
int endIndex = useSize - 1;//最后一个下标的位置(也就是容量减1)
while (endIndex > 0) {//如果等于零，就不用交换了
swap(0, endIndex);//顶元素和最后一个元素交换
endIndex--;//最后一个下标--，就可以起到无视排号数，的作用
siftDown(0, endIndex);
}
return elem;
}siftDown方法：
public void siftDown(int parent, int end) {//parent end都是有效下标
int child = 2 * parent + 1;//默认是左孩子
while (child <= end) {//调整到最后一个子节点，为止
//先判断是否有右孩子
if (child + 1 <= end) {//如果有判断谁大，大的当左孩子
if (elem[child] < elem[child + 1]) {
child++;
}
}
//左孩子在和父节点进行比较
if (elem[child] > elem[parent]) {//如果孩子节点大，那么父子交换位置
swap(child, parent);
} else {
break;//如果父节点已经是最大的就不用调整了，这棵树就是大根堆
//因为我们会从后往前，把这棵树（数组）一次遍历调整完
}
//下面继续往往下面调整
parent = child;//当前的父亲，变成自己的孩子
child = parent * 2 + 1;//孩子变成孩子的孩子
}
}堆排序时间复杂度分析：
其实很简单，上面我们一共说了三个方法：
1.main
2.heapSortUp
3.siftDown
我们从main方法切入，实际上执行堆排序的程序就是这两步：
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[]{4,6, 82, 7, 8, 9, 3, 2};
BigHeap bigHeap = new BigHeap();
bigHeap.init(arr);
//这两步：
bigHeap.creatHeap();//先创建大根堆
bigHeap.heapSortUp();//堆排序，内部实现等一下看
}学了堆我们都直到，建堆的时间复杂度是O(N)
然后在加上heapSortUp的时间复杂度，不就是堆排序的时间复杂度了吗？
具体看一下，heapSortUp:
public int[] heapSortUp() {
int endIndex = useSize - 1;
while (endIndex > 0) {
swap(0, endIndex);
endIndex--;
siftDown(0, endIndex);
}
return elem;
}useSize和siftDown是我们要计算的时间复杂度，其他都是常量不用管
useSize实际上就是所给数组的长度嘛，就是N咯，
学了siftDown就是向下调整算法，向下调整算法和向上调整算法的时间复杂度都是logN(以2为底)-----》至于怎么算的，可以看小编文章前言部分的链接
所以堆排序的时间复杂度==O(useSize)+O(siftDown)*O(creatHeap)=N+N*logN文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-857270.html
然后取得最高阶，则时间复杂度就是O（N*logN）文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-857270.html
到了这里，关于为什么堆排序的时间复杂度是O(N*logN)?的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
