第一个元素一定是最小的,如果每次只想拿到列表的最小值，不想整个列表排序，可以通过不断返回最小值的方法实现from heapq import heapify, heappop, heappush
data = [1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 0]
heapify(data) # rearrange the list into heap order
heappush(data, -5) # add a new entry
heappush(data, -66)
c=[heappop(data) for i in range(3)] # fetch the three smallest entri...
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...
#!/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 =...
本篇文章给大家带来的内容是关于python如何实现堆排序（代码示例），有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。堆排序堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点（但是不保证所有左子树比右子树小反之亦然）。堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。分为两种方...
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...
import math# 需排序个数
n = 9# 单个排序
def heap_objust(lis: list, i, n):while 2 * i <= n:max_child_index = 2 * irmax_child_index = max_child_index + 1if 2 * i < n and lis[rmax_child_index] > lis[max_child_index]:max_child_index = rmax_child_indexif lis[i] < lis[max_child_index]:lis[i], lis[max_child_index] = lis[max_child_index], lis[i]i = max_child_indexelse:breakreturn lis# 构造大顶堆
def heap(...
用Python实现堆排序:(一)利用向堆中插入数据的思想初始化堆
参考书籍：《我的第一本算法书》
实现语言：Python
（一）堆的要点：
（1）堆可以看作一颗完全二叉树，其根节点除外，其任意一个节点，总是大于或等于它的父节点(最小堆)或是小于等于它的父节点(最大堆) 。 （2）最小堆中，节点的排列顺序为从上到下，每个节点分支上的数字越往下越大，同一行顺序从左到右，但同一行兄弟节点之间没有大小关系可言，最大堆反之。
最小堆：...
# 交换
def swap(a, x, y):t = a[x]a[x] = a[y]a[y] = t# 寻找根节点
def heapify(a, n, i):c1 = 2 * i + 1c2 = 2 * i + 2max = i#找到根节点和它的两个子结点的并移动到根节点if c1 < n and a[c1] > a[max]:max = c1if c2 < n and a[c2] > a[max]:max = c2if max != i:swap(a, max, i)heapify(a, n, max)# 创建堆
def build_heap(a, n):last_node = n - 1parent = int((last_node - 1) / 2)#从最后一个节点开始创建大根堆for i in...
b站视频 文章目录
#21堆排序前传堆和堆的向下调整#22堆排序的过程演示#23向下调整函数的实现#24堆排序的实现1#25堆排序的实现2#26堆排序的时间复杂度#27堆的内置模块#28topk问题#29topk实现#30归并排序归并
博客cPen_web#21堆排序前传堆和堆的向下调整
### 堆排序——什么是堆
# 堆：一种特殊的完全二叉树结构 # 注：完全二叉树：满的，最后一排可以少
# 大根堆：一棵完全二叉树，满足任一节点都比其孩子节点大
# 小...
堆排序
??
此算法特性
此算法适用场景代码实现
def percDown(arr,start_node,end_node): # 堆下沉函数root_node = start_nodechild_node = root_node*2 + 1 # 左子节点while child_node <= end_node:if child_node + 1 <=end_node and arr[child_node+1] > arr[child_node]: # 如果右子节点大于左子节点.父节点往比较到大的子节点进行下沉child_node = child_node + 1if arr[child_node] > arr[root_node]:arr[root_node],arr[chil...
#堆排序的python版本代码#堆排序的向下调整函数#大根堆的建立方函数def sift(li,low,high): #li是指列表，low是指根节点位置，high是指最后一个元素位置 i=low #最开始跟节点的位置 j=2*i+1 #左边下一层孩子节点 tmp=li[low] #把堆顶元素存下来 while j<=high: #只要j位置有节点，有数字便可以一直循环 if j+1<high and li[j+1]>li[j]: #右边孩子有并且右边更大 j=j+1 #把j指向j+1，右边孩...
1. heapq堆排序算法
堆(heap)是一个树形数据结构，其中子节点与父节点有一种有序关系。二叉堆(binary heap)可以使用一个有组织的列表或数组表示，其中元素N的子元素位于2*N+1和2*N+2(索引从0开始)。这种布局允许原地重新组织堆，从而不必再添加或删除元素时重新分配大量内存。
最大堆(max-heap)确保父节点大于或等于其两个子节点。最小堆(min-heap)要求父节点小于或等于其子节点。Python的heapq模块实现了一个最小堆。
1.1 创建堆
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