内部排序：详解筛选过程算法及堆调整函数

第十章内部排序中的筛选过程算法详解 筛选过程是内部排序算法中的一个重要步骤，其主要目的是维护或构建一个满足特定性质的数据结构，如堆，以支持后续的排序操作。在给定的代码`HeapAdjust`函数中，其核心功能是调整数组`R`中的一个元素（记录），使其所在子树符合大根堆的定义，即父节点的值大于或等于其所有子节点的值。 首先，函数接收三个参数：元素数组`R`、当前筛选的起始索引`s`以及当前范围的结束索引`m`。假设已知`R[s..m]`区间内的记录（除了`R[s]`）已经满足堆的定义。该函数通过以下步骤进行操作： 1. 将当前根节点`R[s]`的值暂存为`rc`。 2. 从根节点开始，循环查找其两个子节点中较大的那个，即`j = 2*s`，并检查`R[j]`是否小于`R[j+1]`。如果是，则递增`j`，直到找到较大的子节点或者`j`超过`m-1`。 3. 如果`rc`大于或等于找到的较大子节点`R[j]`，则退出循环，因为`R[s]`无需再向下调整。 4. 如果`rc`小于`R[j]`，则将`R[s]`的值更新为`R[j]`，并将`s`更新为`j`，继续向下搜索。 5. 当找到合适的位置后，将`rc`放回原位`R[s]`。 这个过程确保了`R[s]`及其子树满足大根堆的性质，即`R[s]`的值大于或等于其所有子节点的值。筛选过程在内部排序中通常用于优化插入排序、堆排序等算法，它们需要维护一个有序子集，以便快速插入新元素或处理已排序部分的元素。 筛选过程是内部排序算法中不可或缺的一环，它确保了数据结构的高效性，尤其是在涉及大量数据的情况下。通过筛选，我们可以不断扩展有序区，使得每次操作都能尽可能地接近最终的有序状态。这在内存有限的环境中尤其重要，因为外部排序往往涉及到大规模的数据，需要通过多轮的磁盘I/O来完成排序，而每一轮内部排序都力求减少需要交换到磁盘的数据量。在排序算法中，稳定性和效率是筛选过程需要考虑的重要因素，因为它们直接影响到整个排序过程的性能。