理论知识:

  

  二叉树:度不超过2的树(节点最多有两个叉)

  满二叉树:一个二叉树,如果每一个层的节点数都达到最大值,则这个二叉树就是满二叉树。

  完全二叉树:叶节点只能出现在最下层和次下层,并且最下面一层的节点都集中在该层最左边的若干位置的二叉树。

  大顶堆:一颗完全二叉树,满足任一节点都比其孩子节点大。

  小顶堆:一颗完全二叉树,满足任一节点都比其孩子节点小。
建堆过程
  1.建立堆
  2.得到堆顶元素,将堆最后一个元素放到堆顶,此时可通过一次调整重新使堆有序
  3.堆顶元素为第二大元素
  4.重复步骤3,知道堆变空
import random

def sift(li, low, high):
tmp = li[low]
i = low
j = 2 * i + 1
while j <= high: # 情况2:i已经是最后一层了
if j + 1 <= high and li[j+1] > li[j]: # 右孩子存在并且大于左孩子
j += 1
if tmp < li[j]:
li[i] = li[j]
i = j
j = 2 * i + 1
else:
break # 情况1:j位置比tmp小
li[i] = tmp def heap_sort(li):
# 1.建堆
n = len(li)
for low in range(n//2-1, -1, -1):
sift(li, low, n-1)
# 2. 挨个输出 退休-棋子-调整 重复n次或n-1次
for high in range(n-1, -1, -1):
li[0], li[high] = li[high], li[0]
sift(li, 0, high-1) li = list(range(100000))
random.shuffle(li)
heap_sort(li)

python自带模块

import heapq
# priority queue # li = [5,7,9,8,4,1,6,2,3]
# heapq.heapify(li)
# heapq.heappush(li, 0)
# print(heapq.heappop(li))
#
# print(li) # print(heapq.nlargest(5, [1,2,5,4,7,8,9,6,3]))

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