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Python實現堆排序的方法詳解
2018-06-06
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Python實現堆排序的方法詳解

本文實例講述了Python實現堆排序的方法。分享給大家供大家參考，具體如下：

堆排序作是基本排序方法的一種，類似于合并排序而不像插入排序，它的運行時間為O(nlogn)，像插入排序而不像合并排序，它是一種原地排序算法，除了輸入數組以外只占用常數個元素空間。

堆（定義）：（二叉）堆數據結構是一個數組對象，可以視為一棵完全二叉樹。如果根結點的值大于（小于）其它所有結點，并且它的左右子樹也滿足這樣的性質，那么這個堆就是大（?。└?。

我們假設某個堆由數組A表示，A[1]為樹的根，給定某個結點的下標i，其父結點、左孩子、右孩子的下標都可以計算出來：

PARENT(i):
    return i/2
LEFT(i):
    return 2i
RIGHT(i):
    return 2i+1

堆排序Python實現

所謂堆排序的過程，就是把一些無序的對象，逐步建立起一個堆的過程。
下面是用Python實現的堆排序的代碼：


defbuild_max_heap(to_build_list):
  """建立一個堆"""
  # 自底向上建堆
  foriinrange(len(to_build_list)/2-1,-1,-1):
    max_heap(to_build_list,len(to_build_list), i)
defmax_heap(to_adjust_list, heap_size, index):
  """調整列表中的元素以保證以index為根的堆是一個最大堆"""
  # 將當前結點與其左右子節點比較，將較大的結點與當前結點交換，然后遞歸地調整子樹
  left_child=2*index+1
  right_child=left_child+1
  ifleft_child < heap_sizeandto_adjust_list[left_child] > to_adjust_list[index]:
    largest=left_child
  else:
    largest=index
  ifright_child < heap_sizeandto_adjust_list[right_child] > to_adjust_list[largest]:
    largest=right_child
  iflargest !=index:
    to_adjust_list[index], to_adjust_list[largest]=\
    to_adjust_list[largest], to_adjust_list[index]
    max_heap(to_adjust_list, heap_size, largest)
defheap_sort(to_sort_list):
  """堆排序"""
  # 先將列表調整為堆
  build_max_heap(to_sort_list)
  heap_size=len(to_sort_list)
  # 調整后列表的第一個元素就是這個列表中最大的元素，將其與最后一個元素交換，然后將剩余的列表再調整為最大堆
  foriinrange(len(to_sort_list)-1,0,-1):
    to_sort_list[i], to_sort_list[0]=to_sort_list[0], to_sort_list[i]
    heap_size-=1
    max_heap(to_sort_list, heap_size,0)
if__name__=='__main__':
  to_sort_list=[4,1,3,2,16,9,10,14,8,7]
  heap_sort(to_sort_list)
  printto_sort_list




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