Python排序搜索基本算法之堆排序实例详解

Rosalba ·
更新时间:2024-11-10
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本文实例讲述了Python排序搜索基本算法之堆排序。分享给大家供大家参考,具体如下:

堆是一种完全二叉树,堆排序是一种树形选择排序,利用了大顶堆堆顶元素最大的特点,不断取出最大元素,并调整使剩下的元素还是大顶堆,依次取出最大元素就是排好序的列表。举例如下,把序列[26,5,77,1,61,11,59,15,48,19]排序,如下:

基于堆的优先队列算法代码如下:

def fixUp(a): #在堆尾加入新元素,fixUp恢复堆的条件 k=len(a)-1 while k>1 and a[k//2]<a[k]: a[k//2],a[k]=a[k],a[k//2] k=k//2 def fixDown(a): #取a[1]返回的值,然后把a[N]移到a[1],fixDown来恢复堆的条件 k=1 N=len(a)-1 while 2*k<=N: j=2*k if j<N and a[j]<a[j+1]: j+=1 if a[k]<a[j]: a[k],a[j]=a[j],a[k] k=j else: break def insert(a,elem): a.append(elem) fixUp(a) def delMax(a): maxElem=a[1] N=len(a) if N<=1: print('There\'s none element in the list') return -1 if N==2: return a[1] else: a[1]=a.pop() fixDown(a) return maxElem data=[-1,] #第一个元素不用,占位 insert(data,26) insert(data,5) insert(data,77) insert(data,1) insert(data,61) insert(data,11) insert(data,59) insert(data,15) insert(data,48) insert(data,19) result=[] N=len(data)-1 for i in range(N): print(data) result.append(delMax(data)) print(result)

fixUp函数用于向列表的尾部添加一个新的元素,然后调整成大顶堆;fixDown函数用于取出大顶堆最大的元素后,把列表尾部的元素放到堆顶位置,然后再调整成大顶堆;insert函数是每次插入一个新的元素并调整成为大顶堆;delMax函数把最大的元素返回出来并把剩下的元素调整成为大顶堆。

输出如下:

[-1, 77, 61, 59, 48, 19, 11, 26, 1, 15, 5] [-1, 61, 48, 59, 15, 19, 11, 26, 1, 5] [-1, 59, 48, 26, 15, 19, 11, 5, 1] [-1, 48, 19, 26, 15, 1, 11, 5] [-1, 26, 19, 11, 15, 1, 5] [-1, 19, 15, 11, 5, 1] [-1, 15, 5, 11, 1] [-1, 11, 5, 1] [-1, 5, 1] [-1, 1] [77, 61, 59, 48, 26, 19, 15, 11, 5, 1]

前面的输出是不断取出最大元素后的大顶堆,由于是完全二叉树,根据列表可以自己写出大顶堆的树形结构,就不在这里赘述,最后一行是排好序的列表。

下面是堆排序算法,代码如下:

def fixDown(a,k,n): #自顶向下堆化,从k开始堆化 N=n-1 while 2*k<=N: j=2*k if j<N and a[j]<a[j+1]: #选出左右孩子节点中更大的那个 j+=1 if a[k]<a[j]: a[k],a[j]=a[j],a[k] k=j else: break def heapSort(l): n=len(l)-1 for i in range(n//2,0,-1): fixDown(l,i,len(l)) while n>1: l[1],l[n]=l[n],l[1] fixDown(l,1,n) n-=1 return l[1:] l=[-1,26,5,77,1,61,11,59,15,48,19] #第一个元素不用,占位 res=heapSort(l) print(res)

输出如下:

[1, 5, 11, 15, 19, 26, 48, 59, 61, 77]

PS:这里再为大家推荐一款关于排序的演示工具供大家参考:

在线动画演示插入/选择/冒泡/归并/希尔/快速排序算法过程工具:
http://tools.jb51.net/aideddesign/paixu_ys

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python加密解密算法与技巧总结》、《Python编码操作技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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