topK 最大K最小堆，最小K最大堆

最新推荐文章于 2025-06-26 15:53:37 发布

亲手毁了一切

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分类专栏：数据结构与算法

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本文介绍了一种基于最小堆的数据结构实现及其堆排序算法。通过定义min_heapify函数维护堆性质，并通过build_min_heap函数建立最小堆。此外，还实现了heapsort函数完成排序过程。适用于需要高效查找或排序的场景。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

# -*- coding: utf-8 -*-
__date__ = "2018/5/22"


def min_heapify(data, heap_size, i):
    """
    :param data:输入列表
    :param i:节点序号
    :return:返回最小堆,找topk用最小堆
    """
    left = 2*i + 1
    right = 2*i + 2
    if left <= heap_size - 1 and data[left] < data[i]:
        smallest = left
    else:
        smallest = i
    if right <= heap_size - 1 and data[right] < data[smallest]:
        smallest = right
    if smallest != i:
        data[i], data[smallest] = data[smallest], data[i]
        min_heapify(data, heap_size, smallest)


def build_min_heap(data):
    """
    :param data: 输入数据
    :return:返回最小堆数据结构
    """
    lens = len(data)
    node = (lens - 1)//2
    for k in range(node, -1, -1):
        min_heapify(data, lens, k)


def heapsort(data):
    """
    :param data:
    :return:
    """
    # 建堆
    build_min_heap(data)
    for i in range(len(data)):
        data[0], data[len(data) - i - 1] = data[len(data) - i - 1], data[0]
        min_heapify(data, len(data) - i - 1, 0)


if __name__ == "__main__":
    N = 1024
    data_sort = list(range(N))
    data_heap = data_sort[0:10]
    data_heap = data_heap[::-1]
    build_min_heap(data_heap)
    for i in range(10, N):
        if i > data_heap[0]:
            data_heap[0] = i
            build_min_heap(data_heap)
    heapsort(data_heap)
    print(data_heap)