start = child child *=2array[start] = tempdefheap_sort(array):# 从最后一个有孩子结点的结点开始调整最大堆first =len(array) //2-1forstartinrange(first, -1, -1): heap_adjust(array, start,len(array) -1)# 将最大的数放到堆的最后一个位置,并继续调整排序forendinrange(len(array) -1,...
此代码在堆排序中没有直接用到,但是提供了一些思路 3.按照堆排序步骤,建堆之后需要进行堆调整,接下来进行堆调整,先实现单个叉(某个节点及其子孩子)的进行排序,直接借鉴FindNode里面的代码,将当前节点分别与其左右孩子比较就行了,本文意在实现最小堆,即将小的节点作为父节点 defMinSort(arr,row,cloumn):ifrow<1...
Fibonacci堆是为了解决二叉堆在某些操作上效率低下的问题而提出的。Fibonacci堆将支持由二项堆、配对堆(Pairing Heap)和斐波那契堆(Fibonacci Heap)构成的一组堆结构。与二叉堆相比,Fibonacci堆具有更好的平摊时间复杂度,但也带来了更大的常数时间。 1.2.3 优先队列 优先队列是一种特殊的数据结构,堆是实现优先队列的...
首先,如图( a ) (a)(a)所示,自底向上,先确保以位置5为根节点的完全二叉树是一个二叉堆,此时满足最大堆的堆序性质,不涉及元素交换; 其次,确保以位置4为根节点的完全二叉树是一个二叉堆,此时违背了最大堆的堆序性质,需对位置4和位置8的元素进行交换,如结果如图( c ) (c)(c)所示; 紧接着,依次确保以...
堆顶元素为第二大元素 重复步骤3,直到堆变空。 堆排序实现(基于Python实现) #!/usr/bin/env python # -*- encoding: utf-8 -*- ''' @Author : Scoefield @File : heap_sort.py @Time : 2021/05/23 20:26:35 ''' from collections import deque import random def swap_param(L, i, j):...
堆排序算法详解+Python实现 堆排序涉及到的概念 堆排序是利用堆进行排序的 堆是一种完全二叉树 堆有两种类型:大根堆小根堆 两种类型的概念如下: 大根堆:每个结点的值都大于或等于左右孩子结点 小根堆:每个结点的值都小于或等于左右孩子结点 因为比较抽象,所以专门花了两个图表示 ...
python 堆排序的两种实现 import heapq #-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np def MakeHeap(a): for i in range(int(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) ...
Python中的heapq模块提供了堆排序算法的实现。堆排序是一种基于二叉堆的排序算法,其基本思想是将一个无序数组构建成一个大顶堆(或小顶堆),然后将堆顶元素与堆尾元素互换,之后将剩余元素重新调整为大顶堆(或小顶堆),以此类推,直到整个数组有序。要使用heapq模块实现堆排序,首先需要导入heapq模块,然后使用heapq.he...
小编给大家分享一下Python中冒泡排序、快速排序、堆排序的实现方法,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧! 1、冒泡排序 def bubble_sort(array, n):foriinrange(n):forjinrange(1, n-i): ...
算法排序图解如下 堆排序.gif python实现代码 defheapify(arr,n,i):# 构建大顶堆largest=i l=2*i+1# left = 2*i + 1r=2*i+2# right = 2*i + 2ifl<nandarr[i]<arr[l]:largest=lifr<nandarr[largest]<arr[r]:largest=riflargest!=i:arr[i],arr[largest]=arr[largest],arr[i]# 交换heapif...