在Python 中,heapify函数是一个非常实用的工具,尤其是对于那些需要高效优先级队列或排序算法的场景来说。heapify函数将一个普通的列表转化为一个堆(heap),这是一个特殊的完全二叉树,具有优先级的特性。堆通常用于实现优先级队列,其根节点的值总是最大(大堆)或最小(小堆)。 什么是堆? 堆是一种特殊的树形数据结...
在Python中,heapify是一个非常重要的函数,它的主要作用是将一个无序的列表转化为堆(heap)结构。堆是一种特殊的二叉树,满足以下条件:在最大堆中,父节点的值总是大于或等于其子节点的值;在最小堆中,则是小于或等于。Python的heapq模块提供了heapify函数,使得这种转换变得非常简单。 什么是堆? 堆是一种被广泛应用...
foriinrange(n //2-1, -1, -1): heapify(arr, n, i) # 排序过程,每次交换第一个元素(最大元素)和最后一个元素 # 然后重新堆化,重复直到数组完全排序 foriinrange(n -1,0, -1): arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i] heapify(arr, i,0) 8、计数排序(Counting Sort) 计数排序不是基于比...
1nums=[5,7,9,1,3]2heapq.heapify(nums)3print(nums)# 输出: [1,3,9,7,5] heapify() 函数将普通的列表转换为堆 当你对列表nums = [5, 7, 9, 1, 3]使用heapq.heapify(nums)时,heapq并不是像常规排序算法那样对整个列表进行升序排列,而是将列表转化为最小堆。在最小堆中,堆顶(第一个元素)是...
堆排序的时间复杂度为O(n*logn)，其中n是列表中元素的个数。这是因为该heapify函数需要O(logn)时间来堆化单个节点，并且它被调用了O(n)次（堆中的每个节点一次）。该heappop函数还需要O(logn)时间从堆中提取根元素并恢复堆属性，它被调用O(n)times（对列表中的每个元素一次）。堆排序的空间复杂度为O(1)，...
heapify 函数用于将节点 i 下沉,以维护最大堆的性质。 heap_sort 函数用于构建最大堆和执行堆排序。 示例代码 下面是一个使用Python进行堆排序的示例代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defheapify(arr,n,i):largest=i left=2*i+1right=2*i+2ifleft<n and arr[left]>arr[largest...
heapify(arr,0) returnarr 8、计数排序 计数排序的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。作为一种线性时间复杂度的排序,计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。 (1)动图演示 (2)Python 代码defcountingSort(arr, maxValue): ...
defheap_sort(arr):heapq.heapify(arr)sorted_arr=[heapq.heappop(arr)for_inrange(len(arr))]returnsorted_arr # 示例 unsorted_array=[3,1,4,1,5,9,2,6,5,3,5]sorted_array=heap_sort(unsorted_array)print("Unsorted Array:",unsorted_array)print("Sorted Array:",sorted_array) ...
函数方法 要创建一个堆,可以使用初始化为空列表的方式,或者通过函数heapify() 将已经存在的列表转换为堆。 提供了以下函数: heapq.heappush(heap, item):将值 item 推入堆中,同时保持堆的特性。 heapq.heappop(heap):从堆中弹出并返回最小的元素,同时保持堆的特性。如果堆为空,则引发 IndexError。要访问最小...