堆排序算法详解及实战练习

堆排序是本实验的主要内容，实验十一专注于堆排序算法的理解和实践。堆排序是一种高效的排序算法，它基于二叉堆的数据结构来实现。在实验中，学生被要求熟悉堆排序的基本原理和步骤，包括如何构建最大或最小堆，以及如何利用堆的性质进行排序。 实验目的强调了几个关键点： 1. **理解多种排序方法**：堆排序是众多排序算法之一，通过学习堆排序，学生能够扩展排序算法的知识库，认识到每种算法的特点和适用场景。 2. **快速排序理解**：虽然实验重点是堆排序，但快速排序作为参考，帮助学生理解一趟排序的思路，快速排序的平均时间复杂度为O(n log n)，但堆排序在此处有助于学生比较两种排序的性能差异。 3. **算法设计与实现**：实验要求学生设计堆排序算法，这包括构建堆（即调整堆），主函数调用堆排序函数，以及处理输入和输出数据。 数据输入与输出规范详细规定了用户输入和期望的输出格式，例如，输入数据由若干组整数组成，每组数据数量在8到10万之间，以0结尾表示数据输入结束。输出则是按照升序排列后的数字，每组数据之间用空行分隔，同一组数据内部用空格分隔。 数据结构设计部分可能涉及创建一个数组来存储输入数据，并可能包括堆的数据结构定义。程序模板展示了堆排序的函数`HeapSort`和`HeapAdjust`，其中`HeapSort`负责整体排序，而`HeapAdjust`用于维护堆的性质。 在`main`函数中，首先读取输入的整数数量`m`，然后循环读取并排序数据，接着输出结果，再读取下一组数据，直到所有数据都被处理完毕。这部分体现了堆排序的实际应用和性能测试。 最后，教师评阅部分包括调试情况的记录和教师的签字，这表明了实验过程中学生提交的代码是否符合要求，以及教师对实验成果的评估。 这个实验不仅让学生掌握了堆排序的具体实现，还锻炼了他们设计、实现和调试算法的能力，同时通过对不同排序算法的比较，加深了他们对时间复杂度和数据特性的理解。