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  • 用 python 实现各种排序算法(4)

不稳定,时间复杂度 平均时间 O(nlogn) 最差时间O(n^s)1<s<2

堆排序 ( Heap Sort )

"堆”的定义:在起始索引为 0 的“堆”中:

节点 i 的右子节点在位置 2 * i + 24) 节点 i 的父节点在位置 floor( (i - 1) / 2 )   : 注 floor 表示“取整”操作

 堆的特性:

 每个节点的键值一定总是大于(或小于)它的父节点

“最大堆”:

“堆”的根节点保存的是键值最大的节点。即“堆”中每个节点的键值都总是大于它的子节点。

 上移,下移 :

当某节点的键值大于它的父节点时,这时我们就要进行“上移”操作,即我们把该节点移动到它的父节点的位置,

而让它的父节点到它的位置上,然后我们继续判断该节点,直到该节点不再大于它的父节点为止才停止“上移”。

现在我们再来了解一下“下移”操作。当我们把某节点的键值改小了之后,我们就要对其进行“下移”操作。

方法:

我们首先建立一个最大堆(时间复杂度O(n)),然后每次我们只需要把根节点与最后一个位置的节点交换,然后把最后一个位置排除之外,然后把交换后根节点的堆进行调整(时间复杂度 O(lgn) ),即对根节点进行“下移”操作即可。 堆排序的总的时间复杂度为O(nlgn).

代码如下:

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#!/usr/bin env python  
  
# 数组编号从 0开始  
def left(i):  
    return 2*+1  
def right(i):  
    return 2*i+2  
  
#保持最大堆性质 使以i为根的子树成为最大堆  
def max_heapify(A, i, heap_size):  
    if heap_size <= 0:  
        return   
    = left(i)  
    = right(i)  
    largest = # 选出子节点中较大的节点  
    if l  A[largest]:  
        largest = l  
    if r  A[largest]:  
        largest = r  
    if i != largest :#说明当前节点不是最大的,下移  
        A[i], A[largest] = A[largest], A[i] #交换  
        max_heapify(A, largest, heap_size)#继续追踪下移的点  
    #print A  
# 建堆    
def bulid_max_heap(A):  
    heap_size = len(A)  
    if heap_size >1:  
        node = heap_size/2 -1  
        while node >= 0:  
           max_heapify(A, node, heap_size)  
           node -=1  
  
# 堆排序 下标从0开始  
def heap_sort(A):  
    bulid_max_heap(A)  
    heap_size = len(A)  
    = heap_size - 1   
    while i > 0 :  
        A[0],A[i] = A[i], A[0# 堆中的最大值存入数组适当的位置,并且进行交换  
        heap_size -=1 # heap 大小 递减 1  
        -= 1 # 存放堆中最大值的下标递减 1  
        max_heapify(A, 0, heap_size)  
  
if __name__ == '__main__' :  
  
    = [10-357137]  
    print 'Before sort:',A  
    heap_sort(A)  
    print 'After sort:',A

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