Python实现堆排序的方法详解

发布时间：2020-12-16 20:43:17 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：本篇章节讲解Python实现堆排序的方法。供大家参考研究具体如下：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

本篇章节讲解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，那么这个堆就是大（小）根堆。

我们假设某个堆由数组A表示，A[1]为树的根，给定某个结点的下标i，其父结点、左孩子、右孩子的下标都可以计算出来：

PARENT(i):
return i/2
LEFT(i):
return 2i
RIGHT(i):
return 2i+1

堆排序Python实现

所谓堆排序的过程，就是把一些无序的对象，逐步建立起一个堆的过程。
下面是用Python实现的堆排序的代码：

def build_max_heap(to_build_list):
  """建立一个堆"""
  # 自底向上建堆
  for i in range(len(to_build_list)/2 - 1,-1,-1):
    max_heap(to_build_list,len(to_build_list),i)
def max_heap(to_adjust_list,heap_size,index):
  """调整列表中的元素以保证以index为根的堆是一个最大堆"""
  # 将当前结点与其左右子节点比较，将较大的结点与当前结点交换，然后递归地调整子树
  left_child = 2 * index + 1
  right_child = left_child + 1
  if left_child < heap_size and to_adjust_list[left_child] > to_adjust_list[index]:
    largest = left_child
  else:
    largest = index
  if right_child < heap_size and to_adjust_list[right_child] > to_adjust_list[largest]:
    largest = right_child
  if largest != index:
    to_adjust_list[index],to_adjust_list[largest] = 

    to_adjust_list[largest],to_adjust_list[index]
    max_heap(to_adjust_list,largest)
def heap_sort(to_sort_list):
  """堆排序"""
  # 先将列表调整为堆
  build_max_heap(to_sort_list)
  heap_size = len(to_sort_list)
  # 调整后列表的第一个元素就是这个列表中最大的元素，将其与最后一个元素交换，然后将剩余的列表再调整为最大堆
  for i in range(len(to_sort_list) - 1,-1):
    to_sort_list[i],to_sort_list[0] = to_sort_list[0],to_sort_list[i]
    heap_size -= 1
    max_heap(to_sort_list,0)
if __name__ == '__main__':
  to_sort_list = [4,1,3,2,16,9,10,14,8,7]
  heap_sort(to_sort_list)
  print to_sort_list

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

（编辑：李大同）

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