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这篇CFSDN的博客文章Python实现堆排序的方法详解由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
本文实例讲述了Python实现堆排序的方法。分享给大家供大家参考，具体如下:
堆排序作是基本排序方法的一种，类似于合并排序而不像插入排序，它的运行时间为O(nlogn)，像插入排序而不像合并排序，它是一种原地排序算法，除了输入数组以外只占用常数个元素空间.
堆（定义）：（二叉）堆数据结构是一个数组对象，可以视为一棵完全二叉树。如果根结点的值大于（小于）其它所有结点，并且它的左右子树也满足这样的性质，那么这个堆就是大（小）根堆.
我们假设某个堆由数组A表示，A[1]为树的根，给定某个结点的下标i，其父结点、左孩子、右孩子的下标都可以计算出来:
PARENT(i): return i/2 LEFT(i): return 2i RIGHT(i): return 2i+1 。
堆排序Python实现 。
所谓堆排序的过程，就是把一些无序的对象，逐步建立起一个堆的过程。 下面是用Python实现的堆排序的代码:
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def
build_max_heap(to_build_list):
"""建立一个堆"""
# 自底向上建堆
for
i
in
range
(
len
(to_build_list)
/
2
-
1
,
-
1
,
-
1
):
max_heap(to_build_list,
len
(to_build_list), i)
def
max_heap(to_adjust_list, heap_size, index):
"""调整列表中的元素以保证以index为根的堆是一个最大堆"""
# 将当前结点与其左右子节点比较，将较大的结点与当前结点交换，然后递归地调整子树
left_child
=
2
*
index
+
1
right_child
=
left_child
+
1
if
left_child < heap_size
and
to_adjust_list[left_child] > to_adjust_list[index]:
largest
=
left_child
else
:
largest
=
index
if
right_child < heap_size
and
to_adjust_list[right_child] > to_adjust_list[largest]:
largest
=
right_child
if
largest !
=
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)
def
heap_sort(to_sort_list):
"""堆排序"""
# 先将列表调整为堆
build_max_heap(to_sort_list)
heap_size
=
len
(to_sort_list)
# 调整后列表的第一个元素就是这个列表中最大的元素，将其与最后一个元素交换，然后将剩余的列表再调整为最大堆
for
i
in
range
(
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)
print
to_sort_list
|
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助.
最后此篇关于Python实现堆排序的方法详解的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Python实现堆排序的方法详解的内容请搜索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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