{algo} 排序算法:堆排序

什么是最大堆
最大堆就是一棵二叉树。满足两点性质:

  1. 父结点的键值大于子结点的键值。
  2. 左子树和右子树也是堆。

同理可知什么是最小堆。

一般用数组来表示堆。通过下标可以计算出父节点(i/2),子节点2×i, 2×i+1。

如何建立最大堆
从堆的一半处开始(剩下的一半是叶子)将子堆的堆顶元素下沉。循环操作直到根。

如何堆排序
建立最大堆之后,堆顶元素为最大。将他与最后的元素交换。最后的元素成为第一个元素后,在[1, count-1]范围内将他下沉,推出下一个堆顶。
重复此操作,count不断减1,直到等于2。

详细带图的流程参见这篇文章

代码:

#max heap

def BuildMaxHeap(numbers, heapCount, less):
    # form (heapCount/2) to 1, let heap down
    for startIndex in range((int)(heapCount / 2), 0 , -1):
        MaxHeapDown(numbers, startIndex, heapCount,less)
    pass

def MaxHeapDown(numbers, startIndex, heapCount,less):
    child = startIndex*2 # left child
    temp = numbers[startIndex-1]

    while startIndex <= heapCount / 2:
        # find the max child [if child == heapCount, means right child donot exist]
        if child < heapCount and less(numbers[child-1], numbers[child]):
            child = child + 1

        # if parent not less than child, no need to go down.
        if not(less(temp, numbers[child - 1])):
            break
        
        # if child bigger than parent, lift child up
        numbers[startIndex-1] = numbers[child-1]

        # parent go down
        startIndex = child
        child = startIndex*2

    numbers[startIndex-1] = temp

def ThenHeapSort(numbers, heapCount, less):
    for count in range((int)(heapCount), 1 , -1):
        RemoveHeap(numbers, 1, count-1, less)

def RemoveHeap(numbers, startIndex, heapCount, less):
    # put the biggest number(first) at the last, like removed. put the last number at first.
    numbers[startIndex-1], numbers[heapCount] = numbers[heapCount], numbers[startIndex-1]
    # let the first number go down, select the next bigget number
    MaxHeapDown(numbers, startIndex, heapCount, less)

def leftless(a,b):
    return a<b

def rightless(a,b):
    return a>b

def HeapSort(numbers, heapCount, less=leftless):
    BuildMaxHeap(numbers, len(numbers), less)
    ThenHeapSort(numbers, len(numbers), less)


def TestHeap():
    numbers = [16,32,55,61,78,34,78,11,25,64,91,88,67,120]
    print(numbers)
    
    HeapSort(numbers, len(numbers))
    print(numbers)

    HeapSort(numbers, len(numbers), rightless)
    print(numbers)

if __name__ == '__main__':
    TestHeap()

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 206,839评论 6 482
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 88,543评论 2 382
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 153,116评论 0 344
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 55,371评论 1 279
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 64,384评论 5 374
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,111评论 1 285
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,416评论 3 400
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,053评论 0 259
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,558评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,007评论 2 325
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,117评论 1 334
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,756评论 4 324
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,324评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,315评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,539评论 1 262
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,578评论 2 355
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,877评论 2 345

推荐阅读更多精彩内容

  • 概述:排序有内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部...
    每天刷两次牙阅读 3,727评论 0 15
  • 关于最大堆 什么是最大堆和最小堆?最大(小)堆是指在树中,存在一个结点而且该结点有儿子结点,该结点的data域值都...
    凌云壮志几多愁阅读 87,897评论 33 71
  • 1.插入排序—直接插入排序(Straight Insertion Sort) 基本思想: 将一个记录插入到已排序好...
    依依玖玥阅读 1,239评论 0 2
  • 数据结构与算法--优先队列和堆排序 在某些数据处理的例子中,总数据量太大,无法排序(甚至无法全部装进内存)。例如,...
    sunhaiyu阅读 1,031评论 0 2
  • 概述 排序有内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部...
    蚁前阅读 5,164评论 0 52