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这篇CFSDN的博客文章Python实现的堆排序算法示例由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
本文实例讲述了Python实现的堆排序算法。分享给大家供大家参考,具体如下:
堆排序的思想: 堆是一种数据结构,可以将堆看作一棵完全二叉树,这棵二叉树满足,任何一个非叶节点的值都不大于(或不小于)其左右孩子节点的值。 将一个无序序列调整为一个堆,就可以找出这个序列的最大值(或最小值),然后将找出的这个值交换到序列的最后一个,这样有序序列就元素就增加一个,无序序列元素就减少一个,对新的无序序列重复这样的操作,就实现了排序.
堆排序的执行过程:
1.从无序序列所确定的完全二叉树的第一个非叶子节点开始,从右至左,从下至上,对每个节点进行调整,最终将得到一个大顶堆.
对节点的调整方法:将当前节点(假设为a)的值与其孩子节点进行比较,如果存在大于a的值的孩子节点,则从中选出最大的一个与a交换。当a来到下一层的时候重复上述过程,直到a的孩子节点的值都小于a为止 。
2.将当前无序序列中的第一个元素(反映在数中是根节点b),与无序序列中的最后一个元素交换(假设为c),b进入有序序列,到达最终位置。无序序列元素减少1个,有序序列元素增加1个,此时只有节点c可能不满足堆的定义,对其进行调整.
3.重复2 的过程,直到无序序列的元素剩下一个时排序结束.
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46
47
48
49
|
# -*- coding:utf-8 -*-
# 堆排序适用于记录数很多的情况
from
collections
import
deque
# 这里需要说明元素的存储必须要从1开始
# 涉及到左右节点的定位,和堆排序开始调整节点的定位
# 在下标0处插入0,它不参与排序
L
=
deque([
49
,
38
,
65
,
97
,
76
,
13
,
27
,
49
])
L.appendleft(
0
)
#L = [0,49,38,65,97,76,13,27,49]
def
element_exchange(numbers,low,high):
temp
=
numbers[low]
# j 是low的左孩子节点(cheer!)
i
=
low
j
=
2
*
i
while
j<
=
high:
# 如果右节点较大,则把j指向右节点
if
j<high
and
numbers[j]<numbers[j
+
1
]:
j
=
j
+
1
if
temp<numbers[j]:
# 将numbers[j]调整到双亲节点的位置上
numbers[i]
=
numbers[j]
i
=
j
j
=
2
*
i
else
:
break
# 被调整节点放入最终位置
numbers[i]
=
temp
def
top_heap_sort(numbers):
length
=
len
(numbers)
-
1
# 指定第一个进行调整的元素的下标
# 它即该无序序列完全二叉树的第一个非叶子节点
# 它之前的元素均要进行调整
# cheer up!
first_exchange_element
=
length
/
2
#建立初始堆
print
first_exchange_element
for
x
in
range
(first_exchange_element):
element_exchange(numbers,first_exchange_element
-
x,length)
# 将根节点放到最终位置,剩余无序序列继续堆排序
# length-1 次循环完成堆排序
for
y
in
range
(length
-
1
):
temp
=
numbers[
1
]
numbers[
1
]
=
numbers[length
-
y]
numbers[length
-
y]
=
temp
element_exchange(numbers,
1
,length
-
y
-
1
)
if
__name__
=
=
'__main__'
:
top_heap_sort(L)
for
x
in
range
(
1
,
len
(L)):
print
L[x],
|
运行结果:
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助.
原文链接:https://www.cnblogs.com/hoog/p/4205623.html 。
最后此篇关于Python实现的堆排序算法示例的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Python实现的堆排序算法示例的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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