1、堆排序的时间，主要由建立初始堆和反复重建堆这两部分的时间开销构成，它们均是通过调用Heapify实现的。堆排序的最坏时间复杂度为O(nlgn)。堆排序的平均性能较接近于最坏性能。
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2、1根据初始输入数据，利用堆的调整算法形成初始堆；2通过一系列的元素交换和重新调整堆进行排序。（3）堆排序的排序思路 1前提，我们是要对n个数据进行递增排序，也就是说拥有最大排序码的元素应该在数组的末端。
3、(1)因此起始堆的情况如下：1415 3028 5 10 (2)假设是打算得到一个从小到大的c，所以需要建大顶堆，起始状态从下向上建堆：第一步： 第二步：14 3028 30 28 1425 5 10 25 5 10 (3)此时已经建立完了初始的堆。
4、首先把所有数据填进一个完全二叉树中。然后对非终端结点n/2向下进行调整。建小根堆的时候方法是：元素下调。比较它与两个孩子的大小。哪个孩子比它小也比兄弟小则把它调到那个孩子的位置。
MergePass(a， b， s， n)； // 从a归并到b s += s；MergePass(b， a， s， n)； // 从b 归并到a s += s；} } 为了完成排序代码，首先需要完成函数M e rg e P a s s。
归并就是将多个有序的数列合成一个有序的数列。将两个有序序列合并为一个有序序列叫二路归并(merge).归并排序就是n长度为1的子序列，两两归并最后变为有序的序列。
归并排序 是最高效的排序算法之一。该排序算法的时间复杂度是 O(log n) ，归并排序是由分割和合并组成的。将一个比较大的问题分割成若干容易解决的小问题，然后进行合并，得到一个最终的结果。
归并排序。这里，在把数组暂时复制到临时数组时，将第二个子数组中的顺序颠倒了一下。这样，两个子数组从两端开始处理，使得他们互相成为另一个数组的“检查哨”。 这个方法是由R.Sedgewick发明的归并排序的优化。
这里面关键的一点就是使用了3个临时变量，用于标志每个数组对应的位置，这样子可以极大简化我们的代码设计。下面是对应的图示过程：有了这个方法之后，我们就可以开始写归并排序的主体方法了。
阶段一：Python开发基础 Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段一：Python开发基础 Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
Python培训内容主要包括七个方面的知识。