写个堆排序吧~

堆排序及复杂度分析 文章目录什么是堆?如何构建一个堆?代码实现修改大顶堆根节点的值,如何再次将其形成大顶堆?代码实现如何实现堆排序?代码实现时间复杂度分析   什么是堆? 可以理解为 堆就是一棵完全二叉树。 完全二叉树:假设一棵二叉树的深度是h,若其满足第1~(h-1)层的节点数达到最大个数,第h层的节点都连续出现在最左边,我们称其为完全二叉树。   堆又分为 大顶堆和小顶堆。 大顶堆:父节点的... 阅读详情
def tune_heap(arr, heapsize, root):
    left = 2 * root + 1
    right = left + 1
    larger = root
    if left < heapsize and arr[larger] < arr[left]:
        larger = left
    if right < heapsize and arr[larger] < arr[right]:
        larger = right
    arr[root], arr[larger] = arr[larger], arr[root]
    if larger != root:
        tune_heap(arr, heapsize, larger)


def build_max_heap(arr):
    for i in range((len(arr) - 2) // 2, -1, -1):
        tune_heap(arr, len(arr), i)


def heap_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    build_max_heap(arr)
    arr[0], arr[-1] = arr[-1], arr[0]
    for i in range(len(arr) - 2):
        tune_heap(arr, len(arr) - 1 - i, 0)
        arr[0], arr[len(arr) - 2 - i] = arr[len(arr) - 2 - i], arr[0]
    return arr

# 测试通过
arr = [2, 1, 3, 4, 5, 10, 3, 2, 9]
for i in range(len(arr) + 1):
    sorted_arr = heap_sort(arr[:i])
    print(sorted_arr)

利用堆

堆排序详解 上文提到的leetcode第215题除了快速排序的二分partition解法,还可以用堆排序来解决,小小一道medium题居然汇集了快排和堆排这两位卧龙凤雏,实属难得。 文章目录数据结构-堆完全二叉树堆堆排序思想构造大根堆代码 数据结构-堆 完全二叉树 首先,堆是一棵完全二叉树,因此其具备完全二叉树的全部特点: 除了最后一层外,其余层的节点数都达到最大值,而最后一层的节点都集中在左边。 节点的编号与其对应的满二叉树中节点编号相同 若最后一个非叶子节点的编号为i,则编号0~i的节点都是非叶子节点,编号i+1 阅读详情

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m0_66468899的博客 291
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