堆是一種特殊的樹(shù)形結(jié)構(gòu)， 堆中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)滿足一定的堆序。堆排序是一種選擇排序， 其算法復(fù)雜度， 時(shí)間復(fù)雜度相對(duì)于其他的排序算法都有很大的優(yōu)勢(shì)。
堆分為大頭堆和小頭堆， 正如其名， 大頭堆的第一個(gè)元素是最大的， 每個(gè)有子結(jié)點(diǎn)的父結(jié)點(diǎn)， 其數(shù)據(jù)值都比其子結(jié)點(diǎn)的值要大。小頭堆則相反。
我大概講解下建一個(gè)樹(shù)形堆的算法過(guò)程:
找到N/2 位置的數(shù)組數(shù)據(jù)， 從這個(gè)位置開(kāi)始， 找到該節(jié)點(diǎn)的左子結(jié)點(diǎn)的索引， 先比較這個(gè)結(jié)點(diǎn)的下的子結(jié)點(diǎn)， 找到最大的那個(gè)， 將最大的子結(jié)點(diǎn)的索引賦值給左子結(jié)點(diǎn)， 然后將最大的子結(jié)點(diǎn)和父結(jié)點(diǎn)進(jìn)行對(duì)比， 如果比父結(jié)點(diǎn)大， 與父節(jié)點(diǎn)交換數(shù)據(jù)。當(dāng)然， 我只是大概說(shuō)了下實(shí)現(xiàn)， 在此過(guò)程中， 還需要考慮結(jié)點(diǎn)不存在的情況。
看下代碼：
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# 構(gòu)建二叉堆 def binaryHeap(arr, lenth, m): temp = arr[m] # 當(dāng)前結(jié)點(diǎn)的值 while(2*m+1 < lenth): lchild = 2*m+1 if lchild != lenth - 1 and arr[lchild] < arr[lchild + 1]: lchild = lchild + 1 if temp < arr[lchild]: arr[m] = arr[lchild] else: break m = lchild arr[m] = temp def heapsort(arr, length): i = int(len(arr)/2) while(i >= 0): binaryHeap(arr, len(arr), i) i = i - 1 print("二叉堆的物理順序?yàn)?") print(arr) # 輸出二叉堆的物理順序 if __name__ == '__main__': arr = [2, 87, 39, 49, 34, 62, 53, 6, 44, 98] heapsort(arr, len(arr)) |
堆排序過(guò)程就是依次將最后的結(jié)點(diǎn)與首個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行對(duì)比交換：
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# 構(gòu)建二叉堆def binaryHeap(arr, lenth, m): temp = arr[m] # 當(dāng)前結(jié)點(diǎn)的值 while(2*m+1 < lenth): lchild = 2*m+1 if lchild != lenth - 1 and arr[lchild] < arr[lchild + 1]: lchild = lchild + 1 if temp < arr[lchild]: arr[m] = arr[lchild] else: break m = lchild arr[m] = tempdef heapsort(arr, length): i = int(len(arr)/2) while(i >= 0): binaryHeap(arr, len(arr), i) i = i - 1 print("二叉堆的物理順序?yàn)?") print(arr) # 輸出二叉堆的物理順序 i = length-1 while(i > 0): arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i] # 變量交換 binaryHeap(arr, i, 0) i = i - 1560def pop(arr): first = arr.pop(0) return firstif __name__ == '__main__': arr = [2, 87, 39, 49, 34, 62, 53, 6, 44, 98] heapsort(arr, len(arr)) print("堆排序后的物理順序") print(arr) # 輸出經(jīng)過(guò)堆排序之后的物理順序 data = pop(arr) print(data) print(arr) |
python封裝了一個(gè)堆模塊, 我們使用該模塊可以很高效的實(shí)現(xiàn)一個(gè)優(yōu)先隊(duì)列
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import heapqclass Item: def __init__(self, name): self.name = name def __repr__(self): return 'Item({!r})'.format(self.name)class PriorityQueue: def __init__(self): self._queue = [] self._index = 0 def push(self, item, priority): heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._index, item)) # 存入一個(gè)三元組 self._index += 1 def pop(self): return heapq.heappop(self._queue)[-1] # 逆序輸出if __name__ == '__main__': p = PriorityQueue() p.push(Item('foo'), 1) p.push(Item('bar'), 5) p.push(Item('spam'), 4) p.push(Item('grok'), 1) print(p.pop()) print(p.pop()) |
具體請(qǐng)看heapq官網(wǎng)
以上這篇python下實(shí)現(xiàn)二叉堆以及堆排序的示例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持服務(wù)器之家。
原文鏈接：http://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/archive/2017/09/28/7608330.html
