下面小编就为大家带来一篇python下实现二叉堆以及堆排序的示例。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧堆是一种特殊的树形结构， 堆中的数据存储满足一定的堆序。堆排序是一种选择排序， 其算法复杂度， 时间复杂度相对于其他的排序算法都有很大的优势。堆分为大头堆和小头堆， 正如其名， 大头堆的第一个元素是最大的， 每个有子结点的父结点， 其数据值都比其子结点的值要大。小头堆则相...
python 实现堆排序算法代码，需要的朋友可以参考下代码如下:#!/usr/bin/python import sys def left_child(node): returnnode * 2 + 1 def right _child(node): return node * 2 + 2 def parent(node): if (node % 2): return (i - 1) / 2 else: return (i - 2) / 2 def max_heapify( array , i, heap_size): l = left_child(i) r = right_child(i) largest = i if l < heap_size and array[l] > array[i]: large...
代码如下: #!/usr/bin/python import sys def left_child(node): return node * 2 + 1 def right_child(node): return node * 2 + 2 def parent(node): if (node % 2): return (i - 1) / 2 else: return (i - 2) / 2 def max_heapify(array, i, heap_size): l = left_child(i) r = right_child(i) largest = i if l < heap_size and array[l] > array[i]: largest = l if r < heap_size and array[r] > array[largest]: largest = ...
本文实例讲述了Python实现堆排序的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 堆排序作是基本排序方法的一种，类似于合并排序而不像插入排序，它的运行时间为O(nlogn)，像插入排序而不像合并排序，它是一种原地排序算法，除了输入数组以外只占用常数个元素空间。 堆（定义）：（二叉）堆数据结构是一个数组对象，可以视为一棵完全二叉树。如果根结点的值大于（小于）其它所有结点，并且它的左右子树也满足这样的性质，那么这个堆就是...
关注下方公众号，分享硬核知识 01 演进 结点和边，构成一个图。不含环的连通图，便成了一棵树。每个结点拥有的子结点数称为结点的度。多棵树便构成了一个森林。结点的度最大为2的树便是二叉树；最大度为N的是N叉树，或多叉树。除叶子结点，每个结点的度都为2，称为满二叉树。除去最后一层之后的子树为满二叉树，且最后一层结点依次从左到右分布，则称为完全二叉树。如果在完全二叉树上再加一个限制条件：如结点都大于等于其子结点，...
文章首先于微信公众号：小K算法，关注第一时间获取更新信息1 演进 结点和边，构成一个图。不含环的连通图，便成了一棵树。每个结点拥有的子结点数称为结点的度。多棵树便构成了一个森林。结点的度最大为2的树便是二叉树；最大度为N的是N叉树，或多叉树。除叶子结点，每个结点的度都为2，称为满二叉树。 除去最后一层之后的子树为满二叉树，且最后一层结点依次从左到右分布，则称为完全二叉树。如果在完全二叉树上再加一个限制条件：...
预备知识 堆排序堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法，堆排序是一种选择排序，它的最坏，最好，平均时间复杂度均为O(nlogn)，它也是不稳定排序。首先简单了解下堆结构。 堆堆是具有以下性质的完全二叉树：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；或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值，称为小顶堆。如下图：同时，我们对堆中的结点按层进行编号，将这种逻辑结构映射到数组中就是下面这个...
堆排序 通过将无序表转化为堆，可以直接找到表中最大值或者最小值，然后将其提取出来，令剩余的记录再重建一个堆， 取出次大值或者次小值，如此反复执行就可以得到一个有序序列，此过程为堆排序。 思路： 1.创建一个堆 H[0……n-1]； 2.把堆首（最大值）和堆尾互换； 3.把堆的尺寸缩小 1，并调用 shift_down(0)，目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置； 4.重复步骤 2，直到堆的尺寸为 1。 代码实现： #include <iostream> #incl...
原始数据:array[]={49,38,65,97,76,13,27,49,10} 1.原始堆排序2.创建大顶堆3.开始排序（从小到大），交换根节点和最后一个结点。 4.重新创建大顶堆，进行下一结点的排序。循环即可。 5.五个函数 交换函数：void swap(int array[],int x,int y) 初始化大顶堆函数：void BuildHeap(int array[],int size) 生成大顶堆函数：void Down(int array[],int i,int n) 排序函数：void heapSort(int array[],int size) 主函数：int main() #in...
现在前端对于算法的要求是越来越高了，以下简单归纳下前端的几种基本的排序算法与二分查找相关的内容 二分查找 二分查找也称折半查找（Binary Search），它是一种效率较高的查找方法。但是，折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。 在有序的数组中查询一个元素用二分查找法是非常高效的，在应用中可以简单的分为三种情况，即：查找目标值，查找比目标值大的第一个元素，查找比目标值小的第一个元...
堆排序的思路 堆排序是采用堆这种数据结构来得到的一种排序算法，其中堆是一种完全二叉树，且分为大顶堆和小顶堆。 大顶堆：每个结点的值都大于或等于其左右子结点的值；小顶堆：每个结点的值都小于或等于其左右子结点的值。 在利用堆排序进行排序时，升序一般采用大顶堆，降序采用小顶堆。 接下来以升序为例，讲一下堆排序的思路： 1、将待排序的序列(含n个数)构造成一个大顶堆； 2、构造之后，大顶堆的根结点就是整个序列的最大值...
算法-排序-堆排序首先引入堆的数据结构的概念 堆是一个特殊的完全二叉树1、其根结点的值小于两个子结点的值，其余任何一个结点的值都小于其子结点的值——小顶堆。2、其根结点的值大于两个子结点的值，其余任何一个结点的值都大于其子结点的值——大顶堆 这就是他的特殊点，它不仅是一个完全二叉树还得有附带属性 还有就是因为它是一个完全二叉树，所以根节点的子节点也特殊，假设根节点下标为i，那么子节点的下标就为 2i和2i+1,一...
它的最坏，最好，平均时间复杂度均为O(nlogn)，它也是不稳定排序。首先简单了解下堆结构。 一、什么是堆【1】堆是一个完全二叉树，特点是从上往下，从左往右以次排列的； 【2】在堆的数据结构中，堆中的最大值总是位于根节点，所有父节点都满足大于等于其子节点； 二、创建堆【需求】：将下面的二叉树，变成一个平衡二叉树。 【思路】：【1】先创建一个 heapfiy() 方法，从4号节点开始判断是否大于其孩子节点，如果否，则进行...
在大量数据中找最大或最小一些元素时，使用堆排序往往会很高效，那么堆排序是如何实现的呢？首先通过堆进行排序必须得建一个堆，其次得明白升序，降序该建大堆还是小堆？ 对于堆排序，我们必须得清楚以下几点： 1.通常我们采用升序建大堆，降序建小堆的方法； 2.建好堆之后，下来就要对堆进行排序了； 以升序为例：首先将这组数据建一个大堆，建好之后交换堆顶与最后一个元素(堆顶元素肯定是堆中最大的数)，这会儿最大的那个数就调...
什么是堆？ 堆是一个完全二叉树；堆中每一个节点的值都必须大于等于（或小于等于）其子树中每个节点的值。那如果从 0 开始存储，节点的下标是 i，那左子节点的下标就是 2?i+1，右子节点的下标就是 2?i+2，父节点的下标就是 （i?1?）/2。（会多一次加法运算）堆的操作 插入一个元素 我们可以让新插入的节点与父节点对比大小。如果不满足子节点小于等于父节点的大小关系，我们就互换两个节点。一直重复这个过程，直到父子节点之间满足...