八大排序算法的python实现(五)堆排序

时间:2023-12-20 15:57:26

代码

#coding:utf-8
#author:徐卜灵
# 堆排序适用于记录数很多的情况
#与快速排序,归并排序 时间复杂一样都是n*log(n) ####################################################
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#################################################### # from collections import deque
#
# # 这里需要说明元素的存储必须要从1开始
# # 涉及到左右节点的定位,和堆排序开始调整节点的定位
# # 在下标0处插入0,它不参与排序
# L = deque([49,38,65,97,76,13,27,49])
# L.appendleft(0)
#
# #L = [0,49,38,65,97,76,13,27,49]
#
# def element_exchange(numbers,low,high):
#
# temp = numbers[low]
#
# # j 是low的左孩子节点(cheer!)
# i = low
# j = 2*i
#
# while j<=high:
# # 如果右节点较大,则把j指向右节点
# if j<high and numbers[j]<numbers[j+1]:
# j = j+1
# if temp<numbers[j]:
# # 将numbers[j]调整到双亲节点的位置上
# numbers[i] = numbers[j]
# i = j
# j = 2*i
# else:
# break
# # 被调整节点放入最终位置
# numbers[i] = temp
#
# def top_heap_sort(numbers):
#
# length = len(numbers)-1
#
# # 指定第一个进行调整的元素的下标
# # 它即该无序序列完全二叉树的第一个非叶子节点
# # 它之前的元素均要进行调整
# # cheer up!
# first_exchange_element = length/2
#
# #建立初始堆
# print first_exchange_element
# for x in range(first_exchange_element):
# element_exchange(numbers,first_exchange_element-x,length)
#
# # 将根节点放到最终位置,剩余无序序列继续堆排序
# # length-1 次循环完成堆排序
# for y in range(length-1):
# temp = numbers[1]
# numbers[1] = numbers[length-y]
# numbers[length-y] = temp
# element_exchange(numbers,1,length-y-1)
#
# if __name__=='__main__':
# top_heap_sort(L)
# LL = []
# for x in range(1,len(L)):
# # print L[x],
# LL.append(L[x])
# print LL
##############################################
##############################################
##############################################
def build_maxheap(L,len):
for i in range(len/2,0,-1):
# print i
adjustdown(L,i,len)
return L def adjustdown(L,low,high): #这里只是把一个位于low位置上的数向下移动。
temp = L[low]
i = low
j = 2 * i
while j <= high:
# if j <= high and L[j] < L[j+1]:#z这里的L[j+1]可能不存在,所有会有out of index 报错.
# j+=1
if j <= high and j + 1 <= high:
if L[j] < L[j+1]:
j+=1
if L[j]>temp:
L[i] = L[j]
i = j
j = 2 * i
else:
break
L[i] = temp
# return L #由于这里是中间列表,不要输出。
# print L
# L = [0,49,38,65,97,76,13,67,47]
# L = build_maxheap(L,8)
# del L[0]
# # print type(L)
# print "大根堆第一次:",L len = len(L)-1
def Heap_sort(L,len):
build_maxheap(L,len)
for i in range(len,1,-1):
L[i],L[1] = L[1],L[i]
# print i
# print L[len],L[1]
adjustdown(L,1,i-1)
return L
L = [49,38,65,97,76,13,67,47]
print "原列表:" ,L
L.insert(0,0)
L = Heap_sort(L,len)
del L[0]
print "堆排序:",L #基本思路是:
# 1先从后到前进行小数下移的操作。这个后是指len(L)/2
#2.第一步完成后,最大的那个数就上移到了根节点。把这个根节点与最后一个元素交换位置,这时最后一个元素就在有序区里。则只需要将第一个元素再进行下移操作即可。
#3.循环第二步,直到只剩下根节点。

堆排序真的是排序算法中我花费时间最多的算法了,最开始是理解原理上出了问题。理解了之后写代码又出了问题。

对于二叉树不是很熟的最好复习一下树的知识。

理解了之后就能很好的写代码了。

思路:

1.从len(L)/2 到1开始,建立大根堆。这里需要注意的是:这里的元素并不是一次就能移动到最终的位置的。只有迭代到第一个元素,才能建立一个大根堆。

2.将堆顶元素与无序区最后一个元素交换位置,破坏了大根堆,则重新建立大根堆。

3.迭代第二步,直到只剩下一个元素。

时间复杂度:O(nlogn)

空间复杂读:O(nlogn)

跟快排是一样的。

堆排序也是不稳定的排序方法,这一定要搞清楚。