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 ...
归并排序 使用分治法：分而治之 分：递归地拆分数组,直到它被分成两对单个元素数组为止. 然后,将这些单个元素中的每一个与它的对合并,然后将这些对与它们的对等合并，直到整个列表按照排序顺序合并为止.治：将2个排序列表合并为另一个排序列表是很简单的. 简单地通过比较每个列表的头,删除最小的,以加入新排序的列表. O(n) 操作图示：动图：实现# 合并 def merge(a, b):c = []while len(a) > 0 and len(b) > 0:if a[0] < b[0]:c.ap...
直接放代码，对堆概念模糊者请自行查询！ #python实现堆排序 def heapify(arr,n,i):largest=ileft=2*i+1right=2*i+2if left<n and arr[largest]<arr[left]:largest=leftif right<n and arr[largest]<arr[right]:largest=rightif largest!=i:arr[largest],arr[i]=arr[i],arr[largest] #python是地址引用，交换heapify(arr,n,largest) #下沉式调整def heapsort(arr):n=len(arr)for i in range(n-1,-1,-1):heapify(arr,n,i) #将序列...
堆排序涉及到的概念 堆排序是利用 堆进行排序的 堆是一种完全二叉树 堆有两种类型: 大根堆 小根堆 两种类型的概念如下： 大根堆：每个结点的值都大于或等于左右孩子结点 小根堆：每个结点的值都小于或等于左右孩子结点 因为比较抽象，所以专门花了两个图表示那么，什么是完全二叉树呢？ 完全二叉树 是 一种除了最后一层之外的其他每一层都被完全填充，并且所有结点都保持向左对齐的树，向左对齐指的是：像这样的树就不是完全二叉树...
算法思想 ：堆排序利用堆数据结构设计的一种排序算法，堆是一种近似完全二叉树的结构，同时满足堆积的性质，即对于任意的i均有ki>=k(2i+1),ki>=k(2i+2) 步骤： 将数组转化为最大堆 将当前堆的根结点和最后一个结点交换，然后将前n-1个元素转化为最大堆 重复上一过程 为什么要是最大堆呢，因为这样方便再第二步交换的时候可以将最大的放在最后，得到最后升序的结果 算法实现：堆排序的主要复杂的地方就是在于生成最大堆的算法，而...
Task5 【二叉树】实现一个二叉查找树，并且支持插入、删除、查找操作 实现查找二叉查找树中某个节点的后继、前驱节点 实现二叉树前、中、后序以及按层遍历【堆】实现一个小顶堆、大顶堆、优先级队列 实现堆排序 利用优先级队列合并 K 个有序数组 求一组动态数据集合的最大 Top K二叉查找树(内部函数已实现BFS与三种DFS算法)： class Node(object):def __init__(self, value):self.value = valueself.lchild = Noneself.rchild = No...
# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-03-26 16:46 # @Author : Jayce Wong # @ProjectName : leetcode # @FileName : sorting.py # @Blog : https://blog.51cto.com/jayce1111 # @Github : https://github.com/SysuJayceimport randomdef quick_sort(data):"""对于每一轮排序，先随机选取范围内的一个下标，该下标对应的值称为主元，然后将小于主元的值挪到主元的左边，大于主元的值挪到主元...
origin = [31, 72, 83, 42, 59, 13, 61, 25, 92] origin = [0] + origin # 后面用索引 方便对应规则 count_point = len(origin) - 1 def print_tree(array,unit_width=2): #打印出二叉树的样子，方便观察'''depth = 4 （深度） 每层满个数（2的（层数-1）次方） 打印出儿叉树的样子 每层前后补空格 空格规律前空格 7310 间隔空格07311 3 7 02 2 3 73 1 1 34 0 0 1:param array::param unit_width::return:''...
堆排序（Heap Sort）堆是一棵具有以下性质的完全二叉树：大顶堆：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值 小顶堆：每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值堆排序的主要思想：将待排序列构造成一个大顶堆，此时堆顶元素就是整个序列的最大值，将堆顶元素与堆数组的末尾元素进行交换。然后将剩余的n-1个元素重新构造成一个堆，并得到整个序列的次大值。如此反复执行，得到一个有序的序列。复杂度分析时间复杂度：最好、最坏...
【数据结构】最大堆排序-python实现堆排序介绍时间复杂度代码实现运行示例 堆排序介绍（二叉）堆数据结构是一种数组对象。可以被视为一棵完全二叉树。数中每个节点与数组中存放该节点值的那个元素对应。树的每一层都是填满的。最后一层可能除外（最后一层从一个节点的左子树开始填） -引用自《算法导论》 再抄一遍复习一下时间复杂度 从无序的数组构建一个完整的堆，最好及最坏的情况下，建立堆时间复杂度均为o(nlgn) （建堆o(n)，...