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Python实现的堆排序算法原理与用法实例分析

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[开发(python) 所属分类 开发(python) | 发布者 店小二05 | 时间 | 作者 红领巾 ] 0人收藏点击收藏

本文实例讲述了python实现的堆排序算法。分享给大家供大家参考,具体如下:

堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。

具体代码如下:

#-*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
def MakeHeap(a):
for i in xrange(a.size / 2 - 1, -1, -1):#对非叶子节点的子节点进行调节,构建堆
AdjustHeap(a, i, a.size)
def AdjustHeap(a, i, n):
j = i*2 +1 #选择节点i的左子节点
x = a[i] #选择节点的数值
while j < n: #循环对子节点及其子树进行调整
if j + 1 < n and a[j+1] < a[j]: #找到节点i子节点的最小值
j += 1
if a[j] >= x : #若两个子节点均不小于该节点,则不同调整
break
a[i], a[j] = a[j], a[i] #将节点i的数值与其子节点中最小者的数值进行对调
i = j #将i赋为改变的子节点的索引
j = i*2 + 1 #将j赋为节点对应的左子节点
def HeapSort(a):
MakeHeap(a) #构建小顶堆
for i in xrange(a.size - 1,0, -1): #对堆中的元素逆向遍历
a[i], a[0] = a[0], a[i] #将堆顶元素与堆中最后一个元素进行对调,因为小顶堆中堆顶元素永远最小,因此,输出即为最小元素
AdjustHeap(a, 0, i) #重新调整使剩下的元素仍为一个堆
if __name__ == '__main__':
a = np.random.randint(0, 10, size = 10)
print "Before sorting..."
print "---------------------------------------------------------------"
print a
print "---------------------------------------------------------------"
HeapSort(a)
print "After sorting..."
print "---------------------------------------------------------------"
print a[::-1] #因为堆排序按大到小进行排列,采用a[::-1]对其按从小到大进行输出
print "---------------------------------------------------------------"

运行结果:

Python实现的堆排序算法原理与用法实例分析

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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