heapq模块实现了python中的堆排序，并提供了有关方法。让用Python实现排序算法有了简单快捷的方式。 heapq的官方文档和源码：8.4.heapq-Heap queue algorithm下面通过举例的方式说明heapq的应用方法实现堆排序#! /usr/bin/evn python #coding:utf-8from heapq import *def heapsort(iterable):h = []for value in iterable:heappush(h,value)return [heappop(h) for i in range(len(h))]if __name__=="__main__":print heapsort([1...
[算法说明]堆排序是对简单选择排序的改进简单选择排序是从n个记录中找出一个最小的记录，需要比较n-1次。但是这样的操作并没有把每一趟的比较结果保存下来，在后一趟的比较中，有许多比较在前一趟已经做过了，但由于前一趟排序时未保存这些比较结果，所以后一趟排序时又重复执行了这些比较操作，因而记录的比较次数较多。堆是具有下列性质的完全二叉树：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值，称为大顶堆；或者每个结点的值...
堆排序概念：第一个非叶子节点: 小于size/2的部分;非叶子节点的区间: [0, size/2); (注意是左闭右开)最大堆:满足父节点head, arr[head]<=arr[2*head+1] && arr[head]<=arr[2*head+2]非叶子节点的子树才需要调整(没有子节点的树何谈调整) ps: 全文使用的下标均是从0开始堆排序过程初始化堆: 从size/2到0调整堆, 使得堆满足条件;调整堆: 如果head在非叶子节点的区间, 即head 属于[0,size/2), 则需要检查是否需要调整, 从head, 2head+...
堆排序与快速排序，归并排序一样都是时间复杂度为O(N*logN)的几种常见排序方法。堆排序有点类似选择排序，都是每次选出最大的数或最小的数。对于堆，由于其根节点为堆中最大的节点，因此每次只需取出其根节点，然后重新建堆，再重复前面操作故按如下步骤： 首先可以看到堆建好之后堆中第0个数据是堆中最大的数据。取出这个数据再执行下堆的删除操作。这样堆中第0个数据又是堆中最大的数据，重复上述步骤直至堆中只有一个数据时就...
今天自己研究了堆排序，发现个问题，你认证他就很简单你不认真就很难。用心去看任何算法都是很有魅力的，以前复习的时候感觉所有的算法都是背会的，这次复习感觉很爽所有的都是靠理解来处理；下面我就把自己简单的理解写写做个小记录方便后续巩固1.先把数据构建一个堆，这里我们选用大根堆（就是每个节点的值都不大于其父节点的值）。 处理的具体步骤是从树的第一个非叶子节点开始，一般都是从n/2节点开始，如果2*n<=n 则2*n是其左...
1. 题目描述 堆排序import java.util.Arrays;publicclass HeapSort {publicstaticvoid main(String[] args) {int [] array = newint[]{2,3,5,6,7,8,23,1,9};array = heapSort(array);for (int i = 0; i < array.length; i++) {System.out.print(array[i]+" ");}}// 堆排序（HeapSort）：移除位在第一个数据的根节点，并做最大堆调整的递归运算publicstaticint[] heapSort(int[] sourceArray) {// 对 arr 进行拷贝，不改变参数内容i...
堆：堆是具有特殊性质的二叉树每个结点都大于其左右儿子的的二叉树叫大顶堆每个结点都小于其左右儿子的二叉树叫做小顶堆堆排序图解： 给定一个整形数组a[]={16,7,3,20,17,8}，对其进行堆排序。 首先根据该数组元素构建一个完全二叉树，得到 然后需要构造初始堆，则从最后一个非叶节点开始调整，调整过程如下：20和16交换后导致16不满足堆的性质，因此需重新调整这样就得到了初始堆。即每次调整都是从父节点、左孩子节点、右孩...
#ifndef HEAP_H #define HEAP_H #include <iostream> #include <vector> usingnamespace std;template <typename T> class Heap { public:Heap(vector<T> &_vec) : vec(_vec){}~Heap(){vec.~vector();}Heap(const Heap& rhs){this->vec = rhs.vec;}Heap &operator =(const Heap&rhs){if(this == &rhs) return *this;vec.clear();this->vec = rhs.vec;return *this;}void heapify(bool isMax,int index,int size){int l = left(inde...
以下是自己写的堆排序源码，已经测试通过，以后有时间总结，#include<stdio.h> //堆a，存储在数组a[len]中，根节点下标为i,len为数组长度 //该函数的作用是保持最大堆的性质 void Keep(int *a,int len,int i); void Build(int* a,int len); void Sort(int* a,int len); void Keep(int *a,int len,int i) {int left=2*i+1;int right=2*i+2;int largest=i,temp;if(left<len&&a[left]>a[i])largest=left;if(right<len&&a[right]>a[l...
一.堆的介绍 动态效果图 堆有如下特点的二叉树： 1.他是完全的二叉树。也就是说，除了树的最后一层布需要时满的，其他的每一层从左到右都是满的.(如下图的完全二叉树跟不完全二叉树) 2.它常常用一个数组在实现。（如下图显示了堆它与数组之间的关系。堆在存储器中的表示是数组；堆只是概念上的表示。注意树是完全二叉树，并且所有的节点满足堆的条件） ...
二叉堆的概念二叉堆，BinaryHeap，是二叉树中的常见的一种结构。通常以最大堆和最小堆的形式呈现。最大堆指的是父节点大于等于孩子节点的value值，也就是说对于最大堆而言，根元素是二叉堆最大的元素。最小堆的概念是与最大堆的概念是相似的。下图是最大堆的示意图：二叉堆和排序之间的联系二叉堆最显著的特征就是根元素是二叉树元素间最大的或者最小的。因此每次将二叉树最大或者最小的元素取出来，同时保证每次进行这样的操作后，...
DescriptionGiven m sequences, each contains n non-negative integer. Now we may select one number from each sequence to form a sequence with m integers. It‘s clear that we may get n ^ m this kind of sequences. Then we can calculate the sum of numbers in each sequence, and get n ^ m values. What we need is the smallest n sums. Could you help us?InputThe first line is an integer T, which shows t...
# 堆排序def max_heap(heap,heapsize,i):# 构造最大堆(内部构建）left=2*i+1right=2*i+2larger=iif left<heapsize and heap[left]>heap[larger]:larger=leftif right<heapsize and heap[right]>heap[larger]:larger=rightif larger!=i:heap[i],heap[larger]=heap[larger],heap[i]max_heap(heap,heapsize,larger)def build_max_heap(heap):heapsize=len(heap)for i in range((heapsize-1)//2,-1,-1):max_heap(heap,heapsize,i)def h...
#!/usr/bin/python #coding=UTF-8 # i 指的是父节点 求一个父节点的左节点 是i*2+1 右节点 i*2+2 # i 指的是孩子节点 求父节点的方式是 (i-2)//2 #思路：先进行堆的调整或构造成一个大堆，然后在进行堆的排序 #sift函数思路：循环将父节点和左右孩子节点进行比较，孩子节点大于父节点就进行交换，直到循环的孩子节点大于堆的高度，表示构造完成 def sift(li,low,high): # 堆的调整函数#li:列表#low:堆顶#high:堆的高度（长度）i =...
package org.rev.algorithm;/** * 堆排序，时间复杂度为O(nlogn)，是利用堆的性质进行的一种选择排序。 * * 大顶堆是一个完全二叉树，所有的父节点都大于或等于它的左右子节点，即a[i]>=a[2i+1]&&a[i]>=a[2i+2]。 *(小顶堆是父节点<=子节点) * * 对于完全二叉树，任意节点a[i]的父节点的索引值是(i-1) / 2 向下取整。 * * 1.对于序列a[0]-a[n-1]，构建大顶堆，堆顶a[0]为最大值。 * * 2. 交换堆顶a[0]和最后一个元素...