堆排序python代码

以下是堆排序的Python代码示例：

def heapify(arr, n, i):
    largest = i
    left = 2 * i + 1
    right = 2 * i + 2

    if left < n and arr[i] < arr[left]:
        largest = left

    if right < n and arr[largest] < arr[right]:
        largest = right

    if largest != i:
        arr[i], arr[largest] = arr[largest], arr[i]
        heapify(arr, n, largest)

def heapSort(arr):
    n = len(arr)

    for i in range(n // 2, -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)

    return arr

# 测试示例
arr = [12, 11, 13, 5, 6, 7]
sorted_arr = heapSort(arr)
print(sorted_arr)

相关问题

写一个堆排序python代码

### 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：

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：

# 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。

python堆排序代码

### 回答1：

很高兴回答您的问题。Python堆排序的代码如下：def heapify(arr, n, i):
largest = i # 初始化最大值
l = 2 * i + 1 # 左子节点
r = 2 * i + 2 # 右子节点

# 找出最大的节点
if l < n and arr[i] < arr[l]:
largest = l

if r < n and arr[largest] < arr[r]:
largest = r

# 如果最大值不等于父节点，则交换最大值与父节点
if largest != i:
arr[i],arr[largest] = arr[largest],arr[i] # 交换

# 递归
heapify(arr, n, largest)

# 主函数
def heapSort(arr):
n = len(arr)

# 构建最大堆
for i in range(n//2 - 1, -1, -1):
heapify(arr, n, i)

# 一个个交换元素
for i in range(n-1, 0, -1):
arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i] # 交换
heapify(arr, i, 0)

arr = [ 12, 11, 13, 5, 6, 7]
heapSort(arr)
n = len(arr)
print ("排序后:")
for i in range(n):
print ("%d" %arr[i]),

### 回答2：
堆排序（Heap Sort）是一种基于二叉堆数据结构的排序算法。它的基本思想是将待排序的序列构建成一个大顶堆（或小顶堆），然后将根节点与最后一个节点交换位置，再对剩下的n-1个节点重新构建堆，依此类推，直到完成排序。

以下是Python实现堆排序的代码：

# 调整堆，使其满足大顶堆的性质
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

    # 如果左子节点存在且大于根节点，则更新最大值
    if left < n and arr[i] < arr[left]:
        largest = left

    # 如果右子节点存在且大于根节点和左子节点，则更新最大值
    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)


# 堆排序函数
def heapSort(arr):
    n = len(arr)

    # 构建大顶堆，从最后一个非叶子节点开始进行堆调整
    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，并进行堆调整
    for i in range(n - 1, 0, -1):
        arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i]  # 交换
        heapify(arr, i, 0)

    return arr

# 测试代码
arr = [9, 5, 2, 8, 3, 1, 6]
sorted_arr = heapSort(arr)
print(sorted_arr)

上述代码中，`heapify()`函数用于调整堆，保持大顶堆的性质。`heapSort()`函数首先构建大顶堆，然后通过循环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。测试代码中打印输出的是排序后的序列。

需要注意的是，在堆排序中，序列的索引是从0开始的，因此在计算左子节点和右子节点索引时需要做相应的调整。此外，最后一个非叶子节点的索引是`(n // 2 - 1)`。

### 回答3：
请看以下Python堆排序的代码：

def heapify(arr, n, i):
    largest = i 
    left = 2 * i + 1 
    right = 2 * i + 2 

    if left < n and arr[i] < arr[left]:
        largest = left

    if right < n and arr[largest] < arr[right]:
        largest = right

    if largest != i:
        arr[i], arr[largest] = arr[largest], arr[i] 
        heapify(arr, n, largest)


def heapSort(arr):
    n = len(arr)

    for i in range(n // 2 - 1, -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]
heapSort(arr)
print("排序后的数组：")
for i in arr:
    print("%d" % i)

上述代码实现了堆排序算法。首先，定义了一个`heapify`函数来构建最大堆，该函数接受三个参数：`arr`表示待排序的数组，`n`表示数组的长度，`i`表示根节点的索引。`heapify`函数通过比较根节点与其左右子节点的大小关系，将最大值交换至根节点，然后递归调用`heapify`函数来对交换后的子节点进行调整。其次，定义了`heapSort`函数来实现堆排序。该函数首先将数组构建为最大堆，然后依次将堆顶元素（最大值）与最后一个元素交换，并对交换后的二叉树进行调整，重复该过程直到数组完全有序。最后，定义了一个示例数组`arr`，调用`heapSort`函数对其进行排序，并输出排序后的结果。