[硕.Love Python] HeapSort(堆排序)

def adjust(a, root, n):
    k = a[root-1]
    c = root * 2

    while c <= n:
        if c + 1 <= n and a[c] > a[c-1]:
            c += 1

        if a[c-1] <= k:
            break

        a[c/2-1] = a[c-1]
        c *= 2

    a[c/2-1] = k

def heapSort(a):
    n = len(a)

    for i in xrange(n / 2, 0, -1):
        adjust(a, i, n)

    for i in xrange(n - 1, 0, -1):
        a[0], a[i] = a[i], a[0]
        adjust(a, 1, i)

if __name__ == ‘__main__‘:
    from random import shuffle

    data = range(100)
    shuffle(data)

    print data
    heapSort(data)
    print data

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时间: 2024-10-09 23:42:20

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Heapsort 堆排序算法详解(Java实现)

Heapsort (堆排序)是最经典的排序算法之一,在google或者百度中搜一下可以搜到很多非常详细的解析.同样好的排序算法还有quicksort(快速排序)和merge sort(归并排序),选择对这个算法进行分析主要是因为它用到了一个非常有意思的算法技巧:数据结构 - 堆.而且堆排其实是一个看起来复杂其实并不复杂的排序算法,个人认为heapsort在机器学习中也有重要作用.这里重新详解下关于Heapsort的方方面面,也是为了自己巩固一下这方面知识,有可能和其他的文章有不同的入手点,如有错

python实现堆排序的三种方式

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri May 16 14:57:50 2014 @author: lifeix """ import heapq #堆排序 #第一种实现 def Heapify(a, start, end): left = 0 right = 0 maxv = 0 left = start * 2 right = start * 2 + 1 while left <= end:

[硕.Love Python] BinomialHeap(B堆 & 二项堆)

class Node(object):     def __init__(self, data):         self.data = data         self.child = None         self.left = None         self.right = None         self.degree = 0     def __str__(self):         return str(self.data)     __repr__ = __str_

[硕.Love Python] FibonacciHeap(F堆 & 斐波那契堆)

class Node(object):     __slots__ = [         'data', 'child', 'left', 'right',         'degree', 'parent', 'childCut',     ]     def __init__(self, data):         self.data = data         self.child = None         self.left = None         self.right

说说 HeapSort 堆排序思想,以及个人优化方案。(老物)

听说你要排上亿个数据之 HeapSort ? 前言 : 来来来,今天我们来说说一个用来排大量数据所用的基础比较排序吧~ 注:阅读本文学习新技能的前置要求为:了解什么是二叉树及其数组性质,如果未达到要求的同学请直接看完图默默点右上角的×就好=- =~ 在那之前我们先来看一个图 嗯,是不是很好玩?这玩意就是所谓的 HeapSort (堆排序) 而我们今天就来说说怎么像图例所示那样来进行我们的排序操作吧~ 所谓的 HeapSort 呢,就是在一直做一件事,这件事用高雅点的名词就叫: HeapAdjus

[硕.Love Python] RadixSort(基数排序)

def radixSort(a, n):     rl = [[] for _ in xrange(10)]     for i in xrange(n):         t = 10 ** i          for j in xrange(len(a)):             rl[a[j] / t % 10].append(a[j])         k = 0         for r in rl:             for x in r:                

[硕.Love Python] QuickSort(快速排序)

def partition(a, i, j):     k = -1     while True:         while k * (a[i] - a[j]) >= 0:             if i == j:                  return i             j += k         a[i], a[j] = a[j], a[i]         i, j, k = j, i - k, -k def qsort(a, i, j):     if i <

HeapSort 堆排序 基于伪代码实现

GIF 动态图 伪代码 /* From Wikipedia, the free encyclopedia */ 1.父子节点特征 iParent = floor((i-1) / 2);iLeftChild = 2*i + 1;iRightChild = 2*i + 2; 2.算法伪代码 /* 保持原汁原味就不翻译了 =.= */ procedure heapsort(a, count) is input: an unordered array a of length count (Build t

算法分析之——heap-sort堆排序

堆排序是一种原地排序排序算法,不使用额外的数组空间,运行时间为O(nlgn).本篇文章我们来介绍一下堆排序的实现过程. 要了解堆排序,我们首先来了解一个概念,完全二叉树.堆是一种完全二叉树或者近似完全二叉树.什么是完全二叉树呢?百度百科上给出定义:完全二叉树:除最后一层外,每一层上的节点数均达到最大值:在最后一层上只缺少右边的若干结点.下面用两个小图来说明完全二叉树与非完全二叉树.(图片来自百度,大家可以忽略水印-..) 二叉堆满足二个特性: 1.父结点的键值总是大于或等于(小于或等于)任何一个