欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页  >  IT编程

Python实现的堆排序算法原理与用法实例分析

程序员文章站 2022-05-21 11:59:11
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...

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实现的堆排序算法原理与用法实例分析

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。