标签:style blog http color ar os 使用 for sp
今天看Python CookBook中关于“求list中最大(最小)的N个元素”的内容,介绍了直接使用python的heapq模块的nlargest和nsmallest函数的解决方式,记得学习数据结构的时候有个堆排序算法,所以顺便研究了一下“堆”结构(这里特指二叉堆)。
所谓二叉堆(binary heap)实际上就是一颗特殊的完全二叉树,其特殊性在于:
父节点值不大于子节点且根节点值最小称为最小堆,反之称为最大堆。最大堆和最小堆没有本质上的区别。如下图是一个典型的最小堆:
现在实现一个对给定list完成初始建堆的算法。(以最小堆为例)
假设 list = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]
先记录一个自己当时看堆结构时琢磨出来的算法,后来查了查资料发现不是最优的。
直接根据list中元素的index构建二叉树,这里我们不使用链表,完全以列表实现并以0为基(根节点index为0):
根据完全二叉树的特点(节点如果存在右子节点,则必存在左子节点且如果右子节点存在子节点,则左子节点必存在左右子节点),元素个数为N的完全二叉树的最后一个拥有子节点的节点的index为N//2 -1 。
为了实现二叉树中所有父节点的值不大于其子节点(特性1),只需要从根节点(index = 0)遍历到最后一个拥有子节点的节点(index = N//2 -1),将父节点与其子节点值作比较,必要时进行交换即可。完成一次上述过程后就能完成最底层节点的归位了。元素个数为N的二叉树层数为ceil(log2n),因此一共执行floor(log2n)次上述过程就能实现最小堆的建堆了。算法如下:
#!/usr/bin/env python import os import sys import math def heap(list): n = len(list) for i in range(0,int(math.log(n,2))): #每循环依次就完成了一层的建堆 for j in range(0,n//2): k = 2*j+2 if 2*j+2 < n and list[2*j+2] < list[2*j+1] else 2*j+1 #让k成为较小的子节点的index if list[j] > list[k]: (list[j],list[k]) = (list[k],list[j]) #交换值
def main(argv): list = [int(arg) for arg in argv] heap(list) print(list) if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) > 1: main(sys.argv[1:])
这是自顶向下的遍历方式,还可以自底向上遍历,则首先归位的是根节点。
很明显,这个算法的复杂度为O(nlogn), 但实际上,最优的建堆算法的复杂度是O(n),而且这个算法还使用了数学函数。。。
下面贴一个使用递归的最优算法:
思路还是一样,直接根据list构建二叉树,然后从最后一个拥有子节点的节点向上遍历,使用下沉算法将遍历到的每一个子树变成二叉堆。最终整个二叉树就成为一个二叉堆。
#!/usr/bin/env python import os import sys def sink(list,root): if 2*root+1 < len(list): k = 2*root+2 if 2*root+2 < len(list) and list[2*root+2] < list[2*root+1] else 2*root+1 #让k成为较小的子节点的index if list[root] > list[k]: (list[root],list[k]) = (list[k],list[root]) #交换值 sink(list,k) #对子节点为根节点的子树建堆 def main(argv): list = [int(arg) for arg in argv] for i in range(len(list)//2-1,-1,-1): sink(list,i) print(list) if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) > 1: main(sys.argv[1:])
两种算法运行截图:
最后说一下堆排序,建堆完成后,排序就简单了:
将根节点(即list[0])弹出:list.pop(0),然后将最后一个节点放到根节点位置,对剩下的list再次进行建堆(针对算法1,算法2则是直接调用sink方法即可)。反复此过程就能输出排序结果。
想要直接在list内排序的话,则不弹出根节点,而是直接将根节点和最后一个节点交换位置,反复调用sink方法(但是不能再用len(list),而是给定一个从len(list)依次递减的参数,避免让已排序好的节点继续参与建堆)
标签:style blog http color ar os 使用 for sp
原文地址:http://www.cnblogs.com/itmaple/p/4077394.html