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四种声音一个时代

这里收藏周杰伦、王力宏、陶喆与林俊杰的专辑,也把四位创作者放回完整唱片的语境。陶喆以松弛的律动重塑华语 R&B,周杰伦把说唱、古典与中国式旋律带进流行音乐,王力宏在抒情、摇滚和东方元素之间拓宽制作边界,林俊杰则用细密旋律与宽阔声线记录城市情绪。这里不打乱曲序,也不把专辑压缩成热门单曲;挑一张封面,从第一首听到最后一首,感受开场、中段与尾声如何共同完成一段叙事。

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    堆排序

    2025年10月10日 · 5 min
    ChatGPTClaude

    堆排序包含 3 个步骤:

    1. 用数组创建一个最大堆用作源数据。
    2. 在创建最大堆后,最大的值会被存储在堆的第一个位置。我们要将它替换为堆的最后一个值,将堆的大小减 1.
    3. 最后,我们将堆的根节点下移并重复步骤 2 直到堆的的大小为 1
    utils.js
    function defaultCompare(a, b) {
    if (a === b) return Compare.EQUALS
    return a < b ? Compare.LESS_THAN : Compare.BIGGER_THAN
    }
    function swap(array, a, b) {
    ;[array[a], array[b]] = [array[b], array[a]]
    }
    // 引入默认比较函数和交换函数
    // defaultCompare(a, b): 比较函数,返回 1, 0 或 -1
    // swap(array, i, j): 交换数组 array 中下标 i 和 j 位置的元素
    const { defaultCompare, swap } = require('./utils.js')
    /**
    * 将给定节点 (index) 以及它的左右子节点维护在最大堆的状态。
    *
    * @param {Array} array - 待维护堆的数组
    * @param {number} index - 当前要维护堆性质的节点下标
    * @param {number} heapSize - 当前堆中有效元素的数量(或边界)
    * @param {Function} compareFn - 比较函数,用于比较两个元素大小
    */
    function heapify(array, index, heapSize, compareFn) {
    let largest = index // 先假设当前的节点就是最大节点的索引
    // 根据当前节点的索引计算左子节点和右子节点的下标
    const left = 2 * index + 1
    const right = 2 * index + 2
    // 接下来就需要和左右的子节点进行比较,如果比左右的子节点小,那么就要更新 largest
    // 如果左子节点存在,并且左子节点的值比当前的节点值大,就更新 largest
    if (left < heapSize && compareFn(array[left], array[index]) > 0) {
    largest = left
    }
    // 如果右子节点存在,并且右子节点的值比当前的节点值大,就更新 largest
    if (right < heapSize && compareFn(array[right], array[largest]) > 0) {
    largest = right
    }
    if (largest !== index) {
    // 如果进入此分支,说明 largest 被更新过,也就是说,子节点中有更大的值
    swap(array, index, largest)
    // 接下来继续递归的进行调整
    heapify(array, largest, heapSize, compareFn)
    }
    }
    /**
    * 构建最大堆。
    *
    * 原理:从最后一个非叶子节点开始,向前(即从底部到顶部)逐个调用 heapify,
    * 这样能保证堆的所有子树都满足最大堆的性质。
    *
    * @param {Array} array - 待构建最大堆的数组
    * @param {Function} compareFn - 比较函数
    * @returns {Array} 构建好的最大堆(实际上仍旧是传入的那个数组)
    * 0~ Math.floor(array.length / 2)
    */
    function buildMaxHeap(array, compareFn) {
    // 从最后一个非叶子节点开始,调整结构,使其成为一个最大堆
    for (let i = Math.floor(array.length / 2); i >= 0; i--) {
    heapify(array, i, array.length, compareFn)
    }
    }
    /**
    * 堆排序函数。
    * 1. 先构建一个最大堆
    * 2. 不断将堆顶元素(最大值)和末尾元素互换
    * 3. 交换后减小堆的范围,重新维护堆顶,以保持最大堆性质
    *
    * 时间复杂度:
    * - 构建最大堆 O(n)
    * - 交换并维护堆 O(n log n)
    *
    * @param {Array} array - 待排序的数组
    * @param {Function} compareFn - 比较函数,默认为 defaultCompare
    * @returns {Array} - 已完成排序的数组(原地排序)
    */
    function heapSort(array, compareFn = defaultCompare) {
    let heapSize = array.length // 获取堆的大小
    // 构建最大堆
    buildMaxHeap(array, compareFn)
    // 目前就已经形成了最大堆 [5, 3, 4, 1, 2]
    // 形成的最大堆,能够保证的是数组的第一个一定是最大的
    while (heapSize > 1) {
    // 1. 交换堆顶元素(数组第一个元素)和数组末尾元素
    swap(array, 0, --heapSize) // [2, 3, 4, 1, 5]
    // 2. 缩小堆的范围,重新形成最大堆
    // 注意,这里在形成新的最大堆结构的时候,最大堆的范围就已经缩小了
    // 也就是说,目前是针对 [2, 3, 4, 1] 这几个元素来形成新的最大堆
    heapify(array, 0, heapSize, compareFn)
    }
    return array
    }

    另外一种方式:直接构建最小堆,不断从最小堆中提取第一个元素

    const { MinHeap } = require('./heap.js')
    const array = [36, 27, 20, 60, 55, 7, 28, 39, 67, 44, 16]
    const heap = new MinHeap() // 首先构建一个最小堆
    heap.heapify(array)
    const sortedArray = [] // 存储排好序后的元素
    while (!heap.isEmpty()) {
    sortedArray.push(heap.extract())
    }
    // 上面的 while 出来之后,排序就排好了
    console.log(sortedArray)

    -EOF-

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