算法学习_python-9_python -9-优快云博客

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本文详细介绍了一种高效的排序算法——堆排序。通过实例演示了如何利用Python实现堆排序，并解释了堆排序的基本原理及其应用场景。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

堆排序：

# -*- coding:utf-8 -*-
# 堆排序适用于记录数很多的情况
from collections import deque
# 这里需要说明元素的存储必须要从1开始
# 涉及到左右节点的定位，和堆排序开始调整节点的定位
# 在下标0处插入0，它不参与排序
#L = deque([1,3,2])

def element_exchange(numbers,low,high):
temp = numbers[low]
# j 是low的左孩子节点(cheer!)
i = low
j = 2*i
while j<=high:
# 如果右节点较大，则把j指向右节点
if j<high and numbers[j]<numbers[j+1]:
j = j+1
if temp<numbers[j]:
# 将numbers[j]调整到双亲节点的位置上
numbers[i] = numbers[j]
i = j
j = 2*i
else:
break
# 被调整节点放入最终位置
numbers[i] = temp
def top_heap_sort(numbers):
length = len(numbers)-1
# 指定第一个进行调整的元素的下标
# 它即该无序序列完全二叉树的第一个非叶子节点
# 它之前的元素均要进行调整
# cheer up！
first_exchange_element = length//2
#建立初始堆

for x in range(first_exchange_element):
element_exchange(numbers,first_exchange_element-x,length)
# 将根节点放到最终位置，剩余无序序列继续堆排序
# length-1 次循环完成堆排序
for y in range(length-1):
temp = numbers[1]
numbers[length-y],numbers[1] = temp,numbers[length-y]

element_exchange(numbers,1,length-y-1)
if __name__=='__main__':
L = deque([3,2])
L.appendleft(0)

top_heap_sort(L)

print([L[x] for x in range(1,len(L))])