数据结构与算法分析：C语言实现堆排序

"这篇资源是来自清华大学的数据结构教学PPT，主要讲解了堆排序算法的实现，以及数据结构与算法分析的学习背景和ADT（抽象数据类型）的概念。此外，还提到了C语言编程基础、离散数学的重要性，并举例说明了ADT的应用，如电话簿查询、图书馆书目检索等。" 在数据结构中，堆排序是一种高效的排序算法。堆排序的核心在于构建和调整堆。在给定的描述中，`Heap_Adjust`函数用于调整堆，确保满足堆的性质，即父节点的键值不大于（对于最大堆）或不小于（对于最小堆）其子节点的键值。`Heap_Sort`函数首先通过`Heap_Adjust`来建立初始堆，然后不断输出堆顶元素（即当前最小元素），并通过调整剩余元素重新形成堆，直至排序完成。 ADT（抽象数据类型）是数据结构理论中的重要概念，它强调的是数据类型的逻辑特性，而非具体的物理实现。ADT由三部分组成：定义、表示和实现。例如，整数作为一个ADT，它的定义包含了所有整数值，操作则包括加、减、乘、除等。用户通过ADT的接口进行操作，无需关心底层的存储和计算细节，这就是信息隐蔽。 学习数据结构与算法分析时，通常需要结合C语言进行上机实践，因为C语言能提供底层的控制，适合实现各种数据结构。同时，离散数学作为基础，提供了处理和理解算法所需的逻辑框架。例如，电话簿查询问题可以抽象为一个数据结构问题，通过设计合适的ADT，如哈希表或者二分查找树，可以高效地查找特定人员的电话号码。 在实际应用中，ADT广泛存在于各种系统中，比如图书馆的书目检索系统自动化可以通过设计和实现特定的ADT来高效查找书籍信息。线性表的顺序存储结构虽然方便访问，但插入和删除操作可能涉及大量元素的移动，效率较低。数组的大小固定，可能导致空间浪费和扩展困难，这在处理长度变化大的线性表时尤为明显。 总结来说，这篇资源涵盖了数据结构中的堆排序算法，ADT的定义与特点，以及数据结构在实际问题中的应用，是学习数据结构和算法的宝贵参考资料。