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这篇CFSDN的博客文章Python实现的堆排序算法原理与用法实例分析由作者收集整理，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（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点.
具体代码如下:
|
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32
|
#-*- coding: UTF-8 -*-
import
numpy as np
def
MakeHeap(a):
for
i
in
xrange
(a.size
/
2
-
1
,
-
1
,
-
1
):
#对非叶子节点的子节点进行调节，构建堆
AdjustHeap(a, i, a.size)
def
AdjustHeap(a, i, n):
j
=
i
*
2
+
1
#选择节点i的左子节点
x
=
a[i]
#选择节点的数值
while
j < n:
#循环对子节点及其子树进行调整
if
j
+
1
< n
and
a[j
+
1
] < a[j]:
#找到节点i子节点的最小值
j
+
=
1
if
a[j] >
=
x :
#若两个子节点均不小于该节点，则不同调整
break
a[i], a[j]
=
a[j], a[i]
#将节点i的数值与其子节点中最小者的数值进行对调
i
=
j
#将i赋为改变的子节点的索引
j
=
i
*
2
+
1
#将j赋为节点对应的左子节点
def
HeapSort(a):
MakeHeap(a)
#构建小顶堆
for
i
in
xrange
(a.size
-
1
,
0
,
-
1
):
#对堆中的元素逆向遍历
a[i], a[
0
]
=
a[
0
], a[i]
#将堆顶元素与堆中最后一个元素进行对调，因为小顶堆中堆顶元素永远最小，因此，输出即为最小元素
AdjustHeap(a,
0
, i)
#重新调整使剩下的元素仍为一个堆
if
__name__
=
=
'__main__'
:
a
=
np.random.randint(
0
,
10
, size
=
10
)
print
"Before sorting..."
print
"---------------------------------------------------------------"
print
a
print
"---------------------------------------------------------------"
HeapSort(a)
print
"After sorting..."
print
"---------------------------------------------------------------"
print
a[::
-
1
]
#因为堆排序按大到小进行排列，采用a[::-1]对其按从小到大进行输出
print
"---------------------------------------------------------------"
|
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：http://www.cnblogs.com/biaoyu/p/4831640.html 。
最后此篇关于Python实现的堆排序算法原理与用法实例分析的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Python实现的堆排序算法原理与用法实例分析的内容请搜索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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