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堆排序就是把堆顶的最大数取出, 将剩余的堆继续调整为最大堆,具体过程在第二块有介绍,以递归实现 剩余部分调整为最大堆后,再次将堆顶的最大数取出,再将剩余部分调整为最大堆,这个过程持续到剩余数只有一个时结束 dataset = [16,9,21,3,13,14,23,6,4,11,3,15,99,8,22] for i in range(len(dataset)-1,0,-1): print("-------",dataset[0:i+1],len(dataset),i) #for in…
堆是完全二叉树 子树是不相交的 度 节点拥有子树的个数 满二叉树: 每个节点上都有子节点(除了叶子节点) 完全二叉树: 叶子结点在倒数第一层和第二层,最下层的叶子结点集中在树的左部 ,在右边的话,左子树不能为空 二叉搜索树: 左边子节点小于父节点,右边子节点大于父节点 堆: 也叫队列,在堆尾插入,在堆头取出 最大堆: 最上边比下边的两个数都大,所有的节点都满足这个规则 最小堆: 父节点一定比两个子节点要小 特征: 堆起始坐标从1开始 如果用列表表示一个堆: 堆的坐标从1开始算 当前坐标是i 左节…
# 构建小顶堆跳转def sift(li, low, higt): tmp = li[low] i = low j = 2 * i + 1 while j <= higt: # 情况2:i已经是最后一层 if j + 1 <= higt and li[j + 1] < li[j]: # 右孩子存在并且小于左孩子 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…
python内置的数据结构包括:列表(list).集合(set).字典(dictionary),一般情况下我们可以直接使用这些数据结构,但通常我们还需要考虑比如搜索.排序.排列以及赛选等一些常见的问题. 如何巧妙的使用数据结构和同数据有关的算法,在collections模块中包含了针对各种数据结构的解决方法. 1.序列分解为变量 In [5]: a = (4,5,6) In [6]: x,y,z = a In [7]: x Out[7]: 4 In [8]: z Out[8]: 6 In [9]…
排序NB三人组 快速排序,堆排序,归并排序 1.快速排序 方法其实很简单:分别从初始序列“6  1  2 7  9  3  4  5 10  8”两端开始“探测”.先从右往左找一个小于6的数,再从左往右找一个大于6的数,然后交换他们. 这里可以用两个变量i和j,分别指向序列最左边和最右边.我们为这两个变量起个好听的名字“哨兵i”和“哨兵j”.刚开始的时候让哨兵i指向序列的最左边(即i=1) 指向数字6.让哨兵j指向序列的最右边(即j=10),指向数字8. 首先哨兵j开始出动.因为此处设置的基准数…
一直以来,总想写些什么,但不知从何处落笔. 今儿个仓促,也不知道怎么写,就把手里练习过的例子,整理了一下. 希望对初学者有用,都是非常基础的例子,很适合初练. 好了,Follow me. 一.Python Hello World 实例 以下实例为学习Python的第一个实例,即如何输出"Hello World!": # -*- coding: UTF-8 -*- # Filename : helloworld.py # author by : www.runoob.com # 该实例输…
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- ''' Author: Minion-Xu 小堆序实现从大到小排序,大堆序实现从小到大排序 重点的地方:小堆序堆顶的元素一定是堆里最小的,大堆序堆顶的元素一定是堆里最大的 小堆序:满足任何从上到下的线路依次增长 大堆序:满足任何从上到下的线路依次减小 效率:时间效率O(nlogn) 空间效率O(1) ''' #堆排序:因为队列里的元素是不满足小堆序的,所以首先要构建小堆序 #构建完小堆序后,从堆顶弹出元素(…
六.堆排序 ​堆排序是一种树形选择排序,是对直接选择排序的有效改进. ​堆的定义下:具有n个元素的序列 (h1,h2,...,hn),当且仅当满足(hi>=h2i,hi>=2i+1)或(hi<=h2i,hi<=2i+1) (i=1,2,...,n/2)时称之为堆.在这里只讨论满足前者条件的堆.由堆的定义可以看出,堆顶元素(即第一个元素)必为最大项(大顶堆).完全二 叉树可以很直观地表示堆的结构.堆顶为根,其它为左子树.右子树. ​基本思想:初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储…
python下实现二叉堆以及堆排序 堆是一种特殊的树形结构, 堆中的数据存储满足一定的堆序.堆排序是一种选择排序, 其算法复杂度, 时间复杂度相对于其他的排序算法都有很大的优势. 堆分为大头堆和小头堆, 正如其名, 大头堆的第一个元素是最大的, 每个有子结点的父结点, 其数据值都比其子结点的值要大.小头堆则相反. 我大概讲解下建一个树形堆的算法过程:找到N/2 位置的数组数据, 从这个位置开始, 找到该节点的左子结点的索引, 先比较这个结点的下的子结点, 找到最大的那个, 将最大的子结点的索引赋…
高速排序的时间复杂度最好情况下为O(n*logn),最坏情况下为O(n^2),平均情况下为O(n*logn),是不稳定的排序 归并排序的时间复杂度最好情况下为O(n*logn),最坏情况下为O(n*logn),平均情况下为O(n*logn),是稳定的排序 堆排序的时间复杂度最好情况下为O(n*logn),最坏情况下为O(n*logn),平均情况下为O(n*logn),是不稳定的排序 1.高速排序 高速排序的介绍以及C语言实如今这里:高速排序C语言实现 本文介绍的是高速排序python实现: de…