python heap sort

最新推荐文章于 2024-10-18 09:40:40 发布
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#python #insert #import

本文介绍了一个使用Python实现的简单堆排序算法。通过heapq模块的heappush和heappop函数，可以轻松地将列表转换为堆，并进行排序。文章详细解释了如何将新元素插入堆中并保持堆的性质，以及如何从堆中移除最小元素。 

#!/usr/bin/env python

from heapq import heappush, heappop

if __name__ == "__main__":
    # Simple sanity test
    heap = []
    data = [1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 0]
    for item in data:
        heappush(heap, item)
    sort = []
    while heap:
        sort.append(heappop(heap))
    print sort

一个heap要满足paren < leaf, root是最小的

heappush

1、append新的值在数组的结尾

2、再把结尾处的节点放到合适的位置，这个位置是通过跟heap里parent节点比较得来

      

heappop

1、把root(最小值)pop

2、把结尾节点的值insert到第一个root节点的位置

3、再调整这个root节点的位置，这个位置是通过跟heap里child节点比较得来

python:实现heap堆算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
07-19 441
python:实现heap堆算法(附完整源码)
Python高级数据结构——堆（Heap）
Echo_Wish
11-30 5164
堆是一种重要的数据结构，通过支持高效的插入和删除操作，在实际应用中发挥着重要作用。在Python中，可以使用heapq模块轻松实现堆。堆的应用场景包括优先队列和堆排序等。通过理解堆的基本概念、实现方式和应用场景，您将能够更好地运用堆解决实际问题。
Python 堆
dta0502的博客
06-28 5543
堆是一类特殊的树，堆的通用特点就是父节点会大于或小于所有子节点（儿子不分左右）。一个最小堆（min-heap）就是其中的每一个节点都小于或等于其两个子节点的一个二叉树。一个最大堆（max-heap）将最大的节点放置到最靠近根节点的位置。注意：不能把这种类型的堆和计算机用于管理动态内存的堆搞混了。下面是区别：数据结构中：栈是一种具有后进先出的数据结构，堆是一种经过排序的树形数据结构，每个节点都有一个...
[硕.Love Python] Heap(堆)
weixin_34161083的博客
02-07 136
classMinHeap(object): def__init__(self,iterable=()): self.array=[None] self.array.extend(iterable) self.build() defbuild(self): a,size=self...
Python——heap
u010480899的博客
10-19 4971
通过优先队列可以构造堆，堆是一种实用的数据结构。尽管Python中没有独立的堆类型，但是包含了一些对操作函数的模块，这个模块叫heapq，主要的操作包含如下几个： heappush(heap,x):x元素插入堆 heappop(heap):弹出对中最小元素 heapify(heap):将heap属性强制应用到任意一个列表 hrapreplace(heap,x):将heap中最小
Python heap sort堆排序算法详解及源码
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
08-13 1120
堆排序（Heap Sort）是一种基于二叉堆（Binary Heap）数据结构的排序算法。它将数组视为一个完全二叉树，并构建一个最大堆（或最小堆）。最大堆要求父节点的键值大于或等于其子节点的键值，最小堆要求父节点的键值小于或等于其子节点的键值。堆排序的基本思想是将最大（或最小）堆的根节点与数组末尾的元素进行交换，然后将剩余元素重新调整为最大堆，然后再将堆顶元素与数组的倒数第二个元素进行交换，以此类推，直到整个数组都排序完成。
python 实现heap sort堆排序算法
luthane的博客
08-16 417
堆排序（Heap Sort）是一种基于比较的排序算法，利用堆这种数据结构所设计。堆是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子节点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。堆排序算法可以分为两个主要的过程：建堆（Heapify）：将无序序列构造成一个堆，根据升序或降序需求选择最大堆或最小堆。排序：将堆顶元素（最大或最小值）与堆的最后一个元素交换，然后将剩余的n-1个序列重新构造成一个堆，这样会得到n个元素的次小值。如此反复执行，便能得到一个有序序列了。堆排序的步骤。
python 实现heap堆算法
luthane的博客
10-18 1184
Heap（堆）算法是计算机科学中一类特殊的数据结构算法，主要用于实现优先级队列。堆通常可以被看作是一棵完全二叉树，其中每个节点的值都遵循特定的堆属性：在大顶堆（Max Heap）中，每个节点的值都大于或等于其子节点的值；在小顶堆（Min Heap）中，每个节点的值都小于或等于其子节点的值。
Python:实现heap sort堆排序算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
08-05 345
Python:实现heap sort堆排序算法(附完整源码)
Heap Sort 的原理及Python实现
weixin_37621790的博客
01-29 1780
1.Heap表示方法 满足以下性质的二叉树Binary Tree可以成为Binary Heap： Complete Tree：所有的层都是完全的，除了最后一层，且最后一层的叶子靠左。 Min Heap or Max Heap：根节点是最大值或者最小值，而且这个性质对于任何递归得到的子树都成立。 Binary Heap通常使用array表示： 根节点在array[0]; array[(i-1)...
【python】堆heap
小白水手的博客
11-25 330
记录序列的前5大 import heapq list_o = [1,6,4,9,10,8,4] list_s = [] for num in list_o: heapq.heappush(list_s, num) if(len(list_s) > 5): heapq.heappop(list_s) print(list_s) ...
【S-排序】python实现八大排序算法之6-堆排序（Heap Sort）
小狐狸
08-18 1521
堆排序（Heap Sort） 堆排序 由二叉堆的定义可知，堆顶元素（即二叉堆的根节点）一定为堆中的最大值或最小值，因此如果我们输出堆顶元素后，将剩余的元素再调整为二叉堆，继而再次输出堆顶元素，再将剩余的元素调整为二叉堆，反复执行该过程，这样便可输出一个有序序列，这个过程我们就叫做堆排序。 ''' Creat by HuangDandan 2018-08-15 dandanhuang@...
python heap_Python堆
weixin_39753747的博客
12-10 310
堆是一种特殊的树结构，其中每个父节点小于或等于其子节点。 然后它被称为最小堆(Min Heap)。 如果每个父节点大于或等于其子节点，则称它为最大堆(Max Heap)。 实施优先级队列是非常有用的，在该队列中，具有较高权重的队列项目在处理中具有更高的优先级。在本章中，我们将学习使用python实现堆数据结构。创建一个堆堆是通过使用python内建的名称为heapq的库创建的。 该库具有对堆数据结...
python中的堆（Heap）
jakelihua
06-20 4750
堆（Heap）是一种特殊的完全二叉树数据结构，有两种类型：大顶堆和小顶堆。在大顶堆中，父节点的值大于或等于其子节点的值，而在小顶堆中，父节点的值小于或等于其子节点的值。堆作为一种重要的数据结构，在很多场景下提供了高效的解决方案。它具有良好的时间复杂度和灵活的应用性，因此在算法和软件开发中被广泛使用。库可以方便地进行堆的相关操作。除此之外，还可以自定义比较函数来实现大顶堆或特定要求的堆。库提供了一些函数来操作堆，如插入、删除和构建等。在Python中，可以使用。
python heap_堆(python)
weixin_39908082的博客
12-10 120
# -*- coding:utf-8 -*- class Array(object): def __init__(self, size=32): self._size = size self._items = [None] * size def __getitem__(self, index): return self._ite...
python 堆
sinat_38195894的博客
05-05 291
基本把论文搞好啦 加上出去玩了玩 重新开始学习~！ 1、leetcode215 数组中第k大元素 （最小堆） import heapq class Solution(object): def findKthLargest(self, nums, k): """ :type nums: List[int] :type k: int ...
Python——堆
cxy666
07-31 899
        之前写代码用到堆的时候一直在用 C++ STL 的 priority_queue ，这段时间学习 python 顺便实现一下。同时也学习了使用 python 自带的 heapq。堆可以用来写堆排序也可用作优先队列等，虽然现在已经有封装好的模块可供我们调用，但是掌握其实现更有助于我们理解这种数据结构。 堆（heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一...
python中结构分析_python数据结构之堆(heap)
weixin_39813574的博客
12-08 577
本篇学习内容为堆的性质、python实现插入与删除操作、堆复杂度表、python内置方法生成堆。区分堆(heap)与栈(stack)：堆与二叉树有关，像一堆金字塔型泥沙；而栈像一个直立垃圾桶，一列下来。堆(heap)又被为优先队列(priority queue)。尽管名为优先队列，但堆并不是队列。回忆一下，在队列中，我们可以进行的限定操作是dequeue和enqueue。dequeue是按照进入队...
Python Heap：全面指南
canduecho的专栏
02-18 706
在Python编程中，堆（Heap）是一种非常重要的数据结构。它是一种特殊的树形数据结构，其每个父节点的值都小于或等于其子节点的值。这种数据结构常用于实现优先队列（Priority Queue），它是一种支持优先级操作的队列，可以用于实现排序算法和其他算法中。可以这样讲：堆是一种特殊的列表，它总是保持一个特性：列表中任何一个元素（除了最后一个），都比它的后一个元素要小。在Python中，我们可以使用一个名为heapq的库来创建和操作堆。现在，您应该对堆有一个更全面的理解。如果您有其他问题，请随时提问。
Heap sort 解釋 python 跟 java
最新发布
03-23
<think>好的，我现在需要帮用户解释堆排序在Python和Java中的实现。首先，我得回忆一下堆排序的基本原理，确保自己理解正确。堆排序是一种基于二叉堆（通常是最大堆）的排序算法，主要步骤包括构建堆、然后反复取出堆顶元素（最大值），再调整剩余部分维持堆结构，直到所有元素排序完成。时间复杂度是O(n log n)，属于不稳定排序。 接下来，用户要求用Python和Java分别展示实现，我需要考虑两种语言的不同语法特性。比如在Python中，列表（list）是动态数组，而Java中使用数组。然后，我要确定如何表示堆结构。通常在数组中，父节点和子节点的索引关系是：对于节点i，左子节点在2i+1，右子节点在2i+2，父节点在(i-1)//2。这个部分需要正确应用，避免出错。 对于Python的实现，首先需要写一个heapify函数，用来调整某个节点及其子树，使其满足最大堆的性质。然后构建最大堆，从最后一个非叶子节点开始向前遍历，对每个节点调用heapify。之后进行排序，每次将堆顶元素（最大值）与当前末尾元素交换，缩小堆的大小，再调整堆顶元素。需要注意的是Python中的列表索引是从0开始的，所以在计算父节点和子节点时要准确。 Java的实现逻辑类似，但因为Java是静态类型语言，需要明确数组的类型，比如int[]。同样需要heapify方法，但Java中参数传递是值传递，所以需要传递数组、堆的大小和当前节点索引。构建堆的过程同样是从最后一个非叶子节点开始，循环调用heapify。排序阶段同样是交换元素，调整堆结构。这里要注意数组索引的处理，和Python类似，都是从0开始。 在编写示例代码时，需要确保语法正确，比如Python中的缩进，Java中的大括号和分号。同时，要提供测试用例，展示代码的正确性。比如在Python中用示例数组进行排序，输出结果；在Java中同样创建数组，调用堆排序方法后打印结果。 需要检查是否有常见的错误，比如在heapify函数中，比较左右子节点时是否越界，递归或循环终止条件是否正确。例如，在heapify过程中，需要找到左右子节点中的最大值，然后与父节点交换，并继续向下调整。这一步容易出错，尤其是在处理索引时。 另外，要考虑用户可能的疑问，比如为什么堆排序是不稳定的？例如，相同元素在排序后的相对位置可能改变，因为堆的结构调整过程中可能会交换不相邻的元素。这一点是否需要解释？但用户可能更关注实现，暂时可以不深入，除非用户后续提问。 最后，要确保解释清晰，分步骤说明堆排序的过程，让用户能够理解代码的逻辑。同时比较Python和Java实现的异同，指出语法上的差异，比如Java的类型声明和数组处理，而Python的简洁性。可能用户想了解两种语言在实现同一算法时的不同之处，所以需要明确对比。 总结下来，我需要分步骤解释堆排序的流程，给出两种语言的代码示例，并确保代码正确无误，语法正确，注释清晰。同时，验证代码的正确性，通过示例数组测试，确保输出正确排序的结果。这整个过程需要逻辑严谨，避免遗漏关键步骤或出现语法错误。</think>堆排序（Heap Sort）是一种基于二叉堆数据结构的排序算法，其核心思想是通过构建最大堆（或最小堆）来实现排序。以下是分步解释及Python和Java的实现对比： --- ### **一、堆排序原理** 1. **构建堆**：将无序数组调整为最大堆（父节点 ≥ 子节点）。 2. **排序阶段**： - 交换堆顶（最大值）与末尾元素 - 缩小堆范围，重新调整剩余元素为最大堆 - 重复直到所有元素有序 时间复杂度：$O(n \log n)$，空间复杂度：$O(1)$（原地排序） --- ### **二、Python实现** ```python def heapify(arr, n, i): largest = i left = 2 * i + 1 right = 2 * i + 2 if left < n and arr[left] > arr[largest]: largest = left if right < n and arr[right] > arr[largest]: largest = right if largest != i: arr[i], arr[largest] = arr[largest], arr[i] heapify(arr, n, largest) def heap_sort(arr): n = len(arr) # 构建最大堆（从最后一个非叶子节点开始） for i in range(n // 2 - 1, -1, -1): heapify(arr, n, i) # 逐个提取最大值 for i in range(n - 1, 0, -1): arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i] # 交换 heapify(arr, i, 0) return arr # 示例 arr = [12, 11, 13, 5, 6, 7] print(heap_sort(arr)) # 输出 [5, 6, 7, 11, 12, 13] ``` --- ### **三、Java实现** ```java public class HeapSort { public static void heapify(int[] arr, int n, int i) { int largest = i; int left = 2 * i + 1; int right = 2 * i + 2; if (left < n && arr[left] > arr[largest]) { largest = left; } if (right < n && arr[right] > arr[largest]) { largest = right; } if (largest != i) { int swap = arr[i]; arr[i] = arr[largest]; arr[largest] = swap; heapify(arr, n, largest); } } public static void heapSort(int[] arr) { int n = arr.length; // 构建最大堆 for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) { heapify(arr, n, i); } // 逐个提取最大值 for (int i = n - 1; i > 0; i--) { int temp = arr[0]; arr[0] = arr[i]; arr[i] = temp; heapify(arr, i, 0); } } public static void main(String[] args) { int[] arr = {12, 11, 13, 5, 6, 7}; heapSort(arr); System.out.println(Arrays.toString(arr)); // 输出 [5, 6, 7, 11, 12, 13] } } ``` --- ### **四、Python与Java的关键差异** | 特性 | Python | Java | |--------------------|-------------------------------------|-------------------------------------| | 数组操作 | 动态列表（灵活大小） | 静态数组（需预先定义长度） | | 类型系统 | 动态类型 | 静态类型（需声明变量类型） | | 递归实现 | 更简洁的语法 | 需显式传递数组和参数 | | 交换元素 | 直接使用元组交换 `a, b = b, a` | 需临时变量辅助交换 | --- ### **五、核心步骤对比** 1. **`heapify`函数**： - 作用：调整子树为最大堆 - 逻辑：比较父节点与子节点，递归调整 2. **构建堆**： - 起点：最后一个非叶子节点（索引为 `n//2 - 1` 或 `n/2 - 1`） 3. **排序阶段**： - 每次将堆顶元素交换到末尾，缩小堆范围后重新调整 --- 通过以上实现可以看出，堆排序的核心逻辑在两种语言中高度一致，差异主要体现在语法细节和数据类型处理上。
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