写一个堆排序python代码

时间: 2023-08-31 20:19:03 浏览: 60
### 回答1: 这是一个堆排序的 Python 代码: ``` def heapify(arr, n, i): largest = i l = 2 * i + 1 r = 2 * i + 2 if l < n and arr[i] < arr[l]: largest = l if r < n and arr[largest] < arr[r]: largest = r if largest != i: arr[i], arr[largest] = arr[largest], arr[i] heapify(arr, n, largest) def heap_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n, -1, -1): heapify(arr, n, i) for i in range(n-1, 0, -1): arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i] heapify(arr, i, 0) arr = [12, 11, 13, 5, 6, 7] heap_sort(arr) print("排序后的数组是:") for i in range(len(arr)): print("%d" %arr[i]), ``` ### 回答2: 堆排序(Heap Sort)是一种基于二叉堆(Heap)数据结构的经典排序算法。在堆排序中,首先需要将待排序的序列构建成一个大顶堆或小顶堆,然后将堆顶元素与最后一个元素交换位置,并重新调整堆,反复执行这个过程直到所有元素有序。 以下是基于Python的堆排序实现代码: ```python def heapify(arr, n, i): largest = i # 根节点 left = 2 * i + 1 # 左子节点 right = 2 * i + 2 # 右子节点 # 判断左子节点是否存在且大于根节点 if left < n and arr[i] < arr[left]: largest = left # 判断右子节点是否存在且大于根节点和左子节点 if right < n and arr[largest] < arr[right]: largest = right # 如果最大值不是根节点,则交换根节点和最大值,并继续调整堆 if largest != i: arr[i], arr[largest] = arr[largest], arr[i] heapify(arr, n, largest) def heapSort(arr): n = len(arr) # 构建大顶堆 for i in range(n // 2 - 1, -1, -1): heapify(arr, n, i) # 依次将堆顶元素与最后一个元素交换,并调整堆 for i in range(n - 1, 0, -1): arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i] heapify(arr, i, 0) # 示例使用: arr = [4, 10, 3, 5, 1] heapSort(arr) print(arr) # 输出结果: [1, 3, 4, 5, 10] ``` 以上代码中,`heapify`函数用于调整堆,`heapSort`函数用于构建和排序堆。首先构建一个大顶堆,然后依次将堆顶元素与最后一个元素交换,并重新调整堆,最终得到有序序列。 注意:在堆排序中,为了简化代码,省略了对输入参数的合法性判断。实际使用中,可以添加相应判断来确保输入的正确性和安全性。 ### 回答3: 堆排序是一种基于二叉堆的排序算法,其基本思想是将待排序的数组构建成一个大(小)顶堆,然后依次取出堆顶元素,再调整剩余元素,重复此过程直至排序完成。 下面是一个使用Python编写的堆排序代码示例: ```python # 构建大顶堆 def heapify(arr, n, i): largest = i # 初始化最大值为根节点 left = 2 * i + 1 right = 2 * i + 2 # 左子节点比根节点大 if left < n and arr[left] > arr[largest]: largest = left # 右子节点比当前最大值大 if right < n and arr[right] > arr[largest]: largest = right # 如果最大值不是根节点,则进行交换,并继续调整子节点 if largest != i: arr[i], arr[largest] = arr[largest], arr[i] heapify(arr, n, largest) # 堆排序 def heap_sort(arr): n = len(arr) # 构建大顶堆 for i in range(n//2 - 1, -1, -1): heapify(arr, n, i) # 从堆顶依次取出元素 for i in range(n-1, 0, -1): arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i] # 将最大值放到数组末尾 heapify(arr, i, 0) # 调整剩余元素为大顶堆 # 测试代码 arr = [6, 3, 8, 2, 9, 1] heap_sort(arr) print("排序结果:", arr) ``` 以上代码中,`heapify`函数用于调整以`arr[i]`为根节点的子树为大顶堆,`heap_sort`函数则通过构建初始大顶堆和重复调整堆的过程实现堆排序。最后,通过调用`heap_sort`函数对输入的数组进行排序,并打印排序结果。

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