Python實現(xiàn)堆排序的方法詳解
本文實例講述了Python實現(xiàn)堆排序的方法。分享給大家供大家參考，具體如下：
堆排序作是基本排序方法的一種，類似于合并排序而不像插入排序，它的運行時間為O(nlogn)，像插入排序而不像合并排序，它是一種原地排序算法，除了輸入數(shù)組以外只占用常數(shù)個元素空間。
堆（定義）：（二叉）堆數(shù)據(jù)結構是一個數(shù)組對象，可以視為一棵完全二叉樹。如果根結點的值大于（小于）其它所有結點，并且它的左右子樹也滿足這樣的性質(zhì)，那么這個堆就是大（?。└?。
我們假設某個堆由數(shù)組A表示，A[1]為樹的根，給定某個結點的下標i，其父結點、左孩子、右孩子的下標都可以計算出來：
PARENT(i):
return i/2
LEFT(i):
return 2i
RIGHT(i):
return 2i+1
堆排序Python實現(xiàn)
所謂堆排序的過程，就是把一些無序的對象，逐步建立起一個堆的過程。
下面是用Python實現(xiàn)的堆排序的代碼：
def build_max_heap(to_build_list):
"""建立一個堆"""
# 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):
"""調(diào)整列表中的元素以保證以index為根的堆是一個最大堆"""
# 將當前結點與其左右子節(jié)點比較，將較大的結點與當前結點交換，然后遞歸地調(diào)整子樹
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, heap_size, largest)
def heap_sort(to_sort_list):
"""堆排序"""
# 先將列表調(diào)整為堆
build_max_heap(to_sort_list)
heap_size = len(to_sort_list)
# 調(diào)整后列表的第一個元素就是這個列表中最大的元素，將其與最后一個元素交換，然后將剩余的列表再調(diào)整為最大堆
for i in range(len(to_sort_list) - 1, 0, -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, heap_size, 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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希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。
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