def _heapify(self): start = (len(self._elems)-2) // 2 for i in range(start,-1,-1): self._shift_down(i) def _shift_down(self,p_idx): l_idx = p_idx * 2 + 1 if l_idx >= len(self._elems):return mi = p_idx if self._elems[l_idx] < self._elems[mi]: mi = l_idx if l_idx + 1 < len(self._elems) and \ self._elems[l_idx+1] < self._elems[mi]: mi = l_idx + 1 if mi == p_idx:return self._elems[p_idx],self._elems[mi] = \ self._elems[mi],self._elems[p_idx] self._shift_down(mi)翻译一下这段代码

这段代码实现了二叉堆的初始化操作。具体来说，_heapify方法先计算出最后一个非叶子节点的位置start（即len(self._elems)//2-1），然后从start开始，依次向上调整每个节点，使得以该节点为根的子树满足堆的性质。具体实现是通过调用_shift_down方法来实现的。

_shift_down方法实现了向下调整的过程。具体来说，对于位于p_idx位置的元素，我们需要比较其与左右子节点的大小关系，找到其中最小（或最大）的节点的位置mi，然后如果mi等于p_idx，则说明该节点已经满足堆的性质，不需要再调整了；否则，交换p_idx位置和mi位置上的元素，并继续向下调整mi位置上的元素，以使其满足堆的性质。

相关问题

def __init__(self,ls = None): self._elems = [] if ls == None else ls.copy() self._heapify def _heapify(self): start = (len(self._elems)-2) // 2 for i in range(start,-1,-1): self._shift_down(i) def insert(self,value): self._elems.append(value) self._shift_up(len(self._elems)-1) def _shift_up(self,c_idx): if c_idx < 1:return p_idx = (c_idx - 1) // 2 if self._elems[c_idx] >= self._elems[p_idx]:return self._elems[c_idx],self._elems[p_idx] = self._elems[p_idx],self._elems[c_idx] self._shift_up(p_idx) def remove(self): value = self._elems[-1] del self._elems[-1] self._shift_down(0) return value def _shift_down(self,p_idx): l_idx = p_idx * 2 + 1 if l_idx >= len(self._elems):return mi = p_idx if self._elems[l_idx] < self._elems[mi]: mi = l_idx if l_idx + 1 < len(self._elems) and \ self._elems[l_idx+1] < self._elems[mi]: mi = l_idx + 1 if mi == p_idx:return self._elems[p_idx],self._elems[mi] = \ self._elems[mi],self._elems[p_idx] self._shift_down(mi) def level_order(self): return self._elems 解释一下这段代码

这段代码是实现了一个二叉堆类，具有以下方法：

1. `__init__(self,ls = None)`：初始化方法，如果传入一个列表ls，则将其复制到self._elems中，否则创建一个空列表。

2. `_heapify(self)`：将self._elems列表调整为一个二叉堆，从最后一个非叶子节点开始，依次向上调整。

3. `insert(self,value)`：将一个元素value插入到二叉堆中，并保持堆的性质。

4. `_shift_up(self,c_idx)`：将位于c_idx位置的元素向上移动，直到堆的性质被满足。

5. `remove(self)`：删除堆顶元素，并返回其值。

6. `_shift_down(self,p_idx)`：将位于p_idx位置的元素向下移动，直到堆的性质被满足。

7. `level_order(self)`：返回一个列表，表示二叉堆的层次遍历结果。

其中，使用了递归的方式实现了_shift_up和_shift_down方法，使得代码更加简洁易读。代码中还定义了一个_heapify方法，在初始化时自动调用，以便将传入的列表调整为一个二叉堆。

def build_heap(nums): length = len(nums) for i in range((length-1)//2,-1,-1): max_heapify(nums, i, length)

这段代码实现了堆的建立操作，输入参数为一个列表 nums，函数名为 build_heap。

在堆的数据结构中，有两种堆：最大堆和最小堆。最大堆指的是每个节点的值都大于等于它的子节点的值，而最小堆则是每个节点的值都小于等于它的子节点的值。这里我们实现的是最大堆。

该函数的具体实现如下：

1. 首先计算列表的长度 length。
2. 从最后一个非叶子节点开始，到根节点为止，依次进行堆调整操作。这里的最后一个非叶子节点指的是索引为 (length-1)//2 的节点，因为最后一层节点都是叶子节点，不需要进行堆调整操作。
3. 在每次堆调整操作中，对于当前节点 i，分别比较其左右两个子节点和该节点的值大小，如果左右子节点中存在比该节点大的节点，则将该节点和左右子节点中值最大的节点进行交换，并且对交换后的子节点继续进行堆调整操作，直到满足最大堆的性质。

最终，该函数会返回一个最大堆的列表。