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Python实现的堆排序算法原理与用法实例分析

更新时间:2020-05-11 18:42:01 作者:startmvc
本文实例讲述了Python实现的堆排序算法。分享给大家供大家参考,具体如下:堆排序(Heapso

本文实例讲述了Python实现的堆排序算法。分享给大家供大家参考,具体如下:

堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。

具体代码如下:


#-*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
def MakeHeap(a):
 for i in xrange(a.size / 2 - 1, -1, -1):#对非叶子节点的子节点进行调节,构建堆
 AdjustHeap(a, i, a.size)
def AdjustHeap(a, i, n):
 j = i*2 +1 #选择节点i的左子节点
 x = a[i] #选择节点的数值
 while j < n: #循环对子节点及其子树进行调整
 if j + 1 < n and a[j+1] < a[j]: #找到节点i子节点的最小值
 j += 1
 if a[j] >= x : #若两个子节点均不小于该节点,则不同调整
 break
 a[i], a[j] = a[j], a[i] #将节点i的数值与其子节点中最小者的数值进行对调
 i = j #将i赋为改变的子节点的索引
 j = i*2 + 1 #将j赋为节点对应的左子节点
def HeapSort(a):
 MakeHeap(a) #构建小顶堆
 for i in xrange(a.size - 1,0, -1): #对堆中的元素逆向遍历
 a[i], a[0] = a[0], a[i] #将堆顶元素与堆中最后一个元素进行对调,因为小顶堆中堆顶元素永远最小,因此,输出即为最小元素
 AdjustHeap(a, 0, i) #重新调整使剩下的元素仍为一个堆
if __name__ == '__main__':
 a = np.random.randint(0, 10, size = 10)
 print "Before sorting..."
 print "---------------------------------------------------------------"
 print a
 print "---------------------------------------------------------------"
 HeapSort(a)
 print "After sorting..."
 print "---------------------------------------------------------------"
 print a[::-1] #因为堆排序按大到小进行排列,采用a[::-1]对其按从小到大进行输出
 print "---------------------------------------------------------------"

运行结果:

Python 堆排序 算法