データ構造とアルゴリズム16のスタックソート

本文はブロガーのオリジナル文章で、転載は出典を明記してください:http://blog.csdn.net/eson_15/article/details/51193399
        スタック・ソートとは、その名の通り、スタックというデータ構造を利用してデータ・アイテムをソートすることであり、前述したように、スタック・データ構造では、ノードが自分のサブノード以上である.ソートするデータ項目をスタックに順次追加し、ルートノードを順次取り出すことができます.スタックから取り出したデータ項目は、大きいものから小さいものまで並べられています.ルートノードは常に最大であり、スタック内は常にルートノードであるためです.スタックというデータ構造をよく知らない場合は、まずこのブログを見ることができます.データ構造とアルゴリズムのスタックです.ここでは説明しません.
次に、スタックソートの実装を見てみましょう(プログラムに不明な点があれば、上記のブログを参考にすることもできます).

public class HeapSort {
	private int[] array;
	private int currentIndex;
	private int maxSize;
	public HeapSort(int size) {
		maxSize = size;
		array = new int[maxSize];
		currentIndex = 0;
	}
	//     ，    
	public void insertSort(int[] source) {
		for(int i = 0; i < source.length; i++) {
			array[currentIndex] = source[i]; //      
			tickedUp(currentIndex++); //       ，        
		}
	}
	private void tickedUp(int index) {
		int parentIndex = (index - 1) / 2; //      
		int temp = array[index]; //         temp 
		while(index > 0 && array[parentIndex] < temp) {
			array[index] = array[parentIndex];
			index = parentIndex;
			parentIndex = (index - 1) / 2;
		}
		array[index] = temp;
	}
	
	//     
	public int getMax() {
		int maxNum = array[0];
		array[0] = array[--currentIndex];
		trickleDown(0);
		return maxNum;
	}
	private void trickleDown(int index) {
		int top = array[index];
		int largeChildIndex;
		while(index < currentIndex/2) { //while node has at least one child
			int leftChildIndex = 2 * index + 1;
			int rightChildIndex = leftChildIndex + 1;
			//find larger child
			if(rightChildIndex < currentIndex &&  //rightChild exists?
					array[leftChildIndex] < array[rightChildIndex]) {
				largeChildIndex = rightChildIndex;
			}
			else {
				largeChildIndex = leftChildIndex;
			}
			if(top >= array[largeChildIndex]) {
				break;
			}
			array[index] = array[largeChildIndex];
			index = largeChildIndex;
		}
		array[index] = top;
	}
}

        アルゴリズム解析:スタック内の挿入と取り出しの時間的複雑度はいずれもO(logn)であるため、スタックソートアルゴリズムの時間的複雑度はO(Nlogn)であるが、スタックソートにはソート対象シーケンスと同じサイズの追加の記憶空間が必要である.空間的複雑度はO(N)である.
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---分かち合い、共に進歩することを喜ぶ!
------詳細は以下を参照してください.http://blog.csdn.net/eson_15