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,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3,4,5,8序列，已经有序了
  // 但是导致了a[i]与a[0]交换，由于变成了4,8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,i);
 }
}
 
void adjustMinHeap(int a[],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,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，5,8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,0);
 }
}

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