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?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的二叉树,调整它们的存储序,使之成为一个 堆,这时堆的根节点的数最大。然后将根节点与堆的最后一个节点交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使之成为堆。依此类推,直到只有两个节点的堆,并对 它们作交换,最后得到有n个节点的有序序列。从算法描述来看,堆排序需要两个过程,一是建立堆,二是堆顶与堆的最后一个元素交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数,二是反复调用渗透函数实现排序的函数。
算法实现:
#coding: utf-8 #!/usr/bin/python import random import math #随机生成0~100之间的数值 def get_andomNumber(num): lists=[] i=0 while i<num: lists.append(random.randint(0,100)) i+=1 return lists # 调整堆 def adjust_heap(lists, i, size): lchild = 2 * i + 1 rchild = 2 * i + 2 max = i if i < size / 2: if lchild < size and lists[lchild] > lists[max]: max = lchild if rchild < size and lists[rchild] > lists[max]: max = rchild if max != i: lists[max], lists[i] = lists[i], lists[max] adjust_heap(lists, max, size) # 创建堆 def build_heap(lists, size): for i in range(0, (int(size/2)))[::-1]: adjust_heap(lists, i, size) # 堆排序 def heap_sort(lists): size = len(lists) build_heap(lists, size) for i in range(0, size)[::-1]: lists[0], lists[i] = lists[i], lists[0] adjust_heap(lists, 0, i) return lists a = get_andomNumber(10) print("排序之前:%s" %a) b = heap_sort(a) print("排序之后:%s" %b)
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原文地址:http://www.cnblogs.com/w2218/p/6155244.html