帮我用golang写一个堆排序

时间: 2023-08-31 18:38:53 浏览: 34
### 回答1: 好的,以下是使用 Go 语言实现堆排序的示例代码: ``` package main import "fmt" // 堆排序 func heapSort(a []int) { // 从最后一个非叶子节点开始建堆 for i := len(a)/2 - 1; i >= 0; i-- { heapify(a, i, len(a)) } // 堆排序 for i := len(a) - 1; i >= 0; i-- { // 将堆顶元素与末尾元素交换 a[0], a[i] = a[i], a[0] // 重新建堆 heapify(a, 0, i) } } // 堆化 func heapify(a []int, root, n int) { for { child := root*2 + 1 // 左儿子节点 if child >= n { break } if child+1 < n && a[child] < a[child+1] { child++ // 右儿子节点 } if a[root] < a[child] { a[root], a[child] = a[child], a[root] root = child } else { break } } } func main() { a := []int{3, 7, 2, 8, 1, 9, 4, 6, 5} fmt.Println("Original array:", a) heapSort(a) fmt.Println("Sorted array:", a) } ``` 上述代码中,`heapSort` 函数实现了堆排序的逻辑,而 `heapify` 函数则用于建堆和堆化。 在进行堆排序之前,需要将数组中的元素调整成一个大根堆的形式。为了方便起见,上述代码中使用了一个接受一个整数切片作为参数的 `heapify` 函数来实现建堆。在建堆过程中,从最 ### 回答2: 当然可以帮您用Golang编写一个堆排序。以下是一个示例代码: ```go package main import ( "fmt" "math/rand" "time" ) // 构建最大堆 func buildMaxHeap(arr []int, n int) { for i := n/2 - 1; i >= 0; i-- { heapify(arr, n, i) } } // 堆化 func heapify(arr []int, n, i int) { largest := i leftChild := 2*i + 1 rightChild := 2*i + 2 if leftChild < n && arr[leftChild] > arr[largest] { largest = leftChild } if rightChild < n && arr[rightChild] > arr[largest] { largest = rightChild } if largest != i { arr[i], arr[largest] = arr[largest], arr[i] heapify(arr, n, largest) } } // 堆排序 func heapSort(arr []int, n int) { buildMaxHeap(arr, n) for i := n - 1; i >= 0; i-- { arr[0], arr[i] = arr[i], arr[0] heapify(arr, i, 0) } } func main() { rand.Seed(time.Now().UnixNano()) arr := make([]int, 10) for i := 0; i < 10; i++ { arr[i] = rand.Intn(100) } fmt.Println("排序前:", arr) heapSort(arr, len(arr)) fmt.Println("排序后:", arr) } ``` 在这个示例代码中,首先定义了构建最大堆的函数`buildMaxHeap`,它将数组调整为最大堆结构。然后定义了堆化函数`heapify`,用于保持最大堆的性质。最后定义了堆排序函数`heapSort`,它使用最大堆对数组进行排序。 在`main`函数中,我们生成一个包含10个随机整数的数组,并打印出排序前和排序后的结果。 希望以上代码能够满足您关于使用Golang编写堆排序的需求。如有疑问,请随时追问。 ### 回答3: 当然可以帮您写一个使用Golang语言实现的堆排序算法。堆排序算法是一种常用的排序算法,它基于二叉堆的数据结构。下面是一个简单的Golang代码实现: ```go package main import "fmt" // 调整堆,将大根堆中以parent为根节点的子树调整为大根堆 func heapify(arr []int, n, parent int) { largest := parent // 初始化最大值为 parent 节点 left := 2*parent + 1 // 左子节点 right := 2*parent + 2 // 右子节点 // 找到左子节点比 parent 节点大的情况 if left < n && arr[left] > arr[largest] { largest = left } // 找到右子节点比 parent 节点大的情况 if right < n && arr[right] > arr[largest] { largest = right } // 如果发现最大值不是 parent 节点,则交换它们并继续调整子树 if largest != parent { arr[largest], arr[parent] = arr[parent], arr[largest] heapify(arr, n, largest) } } // 堆排序函数 func heapSort(arr []int) { n := len(arr) // 建立堆 for i := n/2 - 1; i >= 0; i-- { heapify(arr, n, i) } // 一个个从堆顶取出元素,进行堆排序 for i := n - 1; i >= 0; i-- { // 交换堆顶和当前元素 arr[0], arr[i] = arr[i], arr[0] // 调整堆 heapify(arr, i, 0) } } func main() { arr := []int{5, 9, 3, 1, 7, 4, 8, 6, 2} fmt.Println("排序前:", arr) heapSort(arr) fmt.Println("排序后:", arr) } ``` 以上代码实现了堆排序算法,通过调用 `heapSort` 函数进行堆排序。在主函数 `main` 中,我们给出了一个示例数组 `arr`,然后输出原始数组和经过堆排序后的数组。 这段代码采用了递归调用函数 `heapify` 来调整堆的结构,并通过迭代循环实现堆排序。在堆排序过程中,首先建立最大堆,然后将最大的元素放在堆的末尾,再调整堆结构,重复这个过程直到整个数组排序完成。 希望这段代码可以帮助到您,如果还有其他问题,欢迎继续提问!

相关推荐

可以使用 golang 中的 sort 包和 container 包来实现拓扑排序。具体实现步骤如下: 1. 定义一个结构体来表示有向图中的节点,包含节点的值和指向该节点的边的集合。 type Node struct { Val int Edges []*Node } 2. 定义一个函数来进行拓扑排序,该函数接受一个有向图的节点集合作为参数,并返回排序后的节点集合。 func TopologicalSort(nodes []*Node) []*Node { // 统计每个节点的入度 inDegrees := make(map[*Node]int) for _, node := range nodes { for _, edge := range node.Edges { inDegrees[edge]++ } } // 将入度为 0 的节点加入队列 queue := make([]*Node, 0) for _, node := range nodes { if inDegrees[node] == 0 { queue = append(queue, node) } } // 依次取出队列中的节点,并将其指向的节点的入度减 1 sortedNodes := make([]*Node, 0) for len(queue) > 0 { node := queue[0] queue = queue[1:] sortedNodes = append(sortedNodes, node) for _, edge := range node.Edges { inDegrees[edge]-- if inDegrees[edge] == 0 { queue = append(queue, edge) } } } return sortedNodes } 3. 创建节点并建立边的关系,然后调用 TopologicalSort 函数进行拓扑排序。 func main() { // 创建节点 node1 := &Node{Val: 1} node2 := &Node{Val: 2} node3 := &Node{Val: 3} node4 := &Node{Val: 4} node5 := &Node{Val: 5} // 建立边的关系 node1.Edges = []*Node{node2, node3} node2.Edges = []*Node{node4} node3.Edges = []*Node{node4, node5} // 进行拓扑排序 sortedNodes := TopologicalSort([]*Node{node1, node2, node3, node4, node5}) // 输出排序结果 for _, node := range sortedNodes { fmt.Printf("%d ", node.Val) } // 输出结果为:1 3 2 5 4 } 以上就是用 golang 实现拓扑排序的代码。

最新推荐

2023年全球聚甘油行业总体规模.docx

2023年全球聚甘油行业总体规模.docx

java web Session 详解

java web Session 详解

rt-thread-code-stm32f091-st-nucleo.rar,STM32F091RC-NUCLEO 开发板

STM32F091RC-NuCLEO 开发板是 ST 官方推出的一款基于 ARM Cortex-M0 内核的开发板,最高主频为 48Mhz,该开发板具有丰富的扩展接口,可以方便验证 STM32F091 的芯片性能。MCU:STM32F091RC,主频 48MHz,256KB FLASH ,32KB RAM,本章节是为需要在 RT-Thread 操作系统上使用更多开发板资源的开发者准备的。通过使用 ENV 工具对 BSP 进行配置,可以开启更多板载资源,实现更多高级功能。本 BSP 为开发者提供 MDK4、MDK5 和 IAR 工程,并且支持 GCC 开发环境。下面以 MDK5 开发环境为例,介绍如何将系统运行起来。

基于单片机温度控制系统设计--大学毕业论文.doc

基于单片机温度控制系统设计--大学毕业论文.doc

ROSE: 亚马逊产品搜索的强大缓存

89→ROSE:用于亚马逊产品搜索的强大缓存Chen Luo,Vihan Lakshman,Anshumali Shrivastava,Tianyu Cao,Sreyashi Nag,Rahul Goutam,Hanqing Lu,Yiwei Song,Bing Yin亚马逊搜索美国加利福尼亚州帕洛阿尔托摘要像Amazon Search这样的产品搜索引擎通常使用缓存来改善客户用户体验;缓存可以改善系统的延迟和搜索质量。但是,随着搜索流量的增加,高速缓存不断增长的大小可能会降低整体系统性能。此外,在现实世界的产品搜索查询中广泛存在的拼写错误、拼写错误和冗余会导致不必要的缓存未命中,从而降低缓存 在本文中,我们介绍了ROSE,一个RO布S t缓存E,一个系统,是宽容的拼写错误和错别字,同时保留传统的缓存查找成本。ROSE的核心组件是一个随机的客户查询ROSE查询重写大多数交通很少流量30X倍玫瑰深度学习模型客户查询ROSE缩短响应时间散列模式,使ROSE能够索引和检

如何使用Promise.all()方法?

Promise.all()方法可以将多个Promise实例包装成一个新的Promise实例,当所有的Promise实例都成功时,返回的是一个结果数组,当其中一个Promise实例失败时,返回的是该Promise实例的错误信息。使用Promise.all()方法可以方便地处理多个异步操作的结果。 以下是使用Promise.all()方法的示例代码: ```javascript const promise1 = Promise.resolve(1); const promise2 = Promise.resolve(2); const promise3 = Promise.resolve(3)

android studio设置文档

android studio默认设置文档

社交网络中的信息完整性保护

141社交网络中的信息完整性保护摘要路易斯·加西亚-普埃约Facebook美国门洛帕克lgp@fb.com贝尔纳多·桑塔纳·施瓦茨Facebook美国门洛帕克bsantana@fb.com萨曼莎·格思里Facebook美国门洛帕克samguthrie@fb.com徐宝轩Facebook美国门洛帕克baoxuanxu@fb.com信息渠道。这些网站促进了分发,Facebook和Twitter等社交媒体平台在过去十年中受益于大规模采用,反过来又助长了传播有害内容的可能性,包括虚假和误导性信息。这些内容中的一些通过用户操作(例如共享)获得大规模分发,以至于内容移除或分发减少并不总是阻止其病毒式传播。同时,社交媒体平台实施解决方案以保持其完整性的努力通常是不透明的,导致用户不知道网站上发生的任何完整性干预。在本文中,我们提出了在Facebook News Feed中的内容共享操作中添加现在可见的摩擦机制的基本原理,其设计和实现挑战,以�

MutableDenseMatrix' object has no attribute 'flatten'

根据提供的引用内容,可以看出这是一个关于Python中矩阵操作的问题。具体来说,'MutableDenseMatrix' object has no attribute 'flatten'的错误提示表明,矩阵对象没有名为'flatten'的属性。因此,我们需要使用其他方法来展平该矩阵对象。 以下是一种可能的解决方案: ```python # 导入必要的库 from sympy import Matrix # 创建一个矩阵对象 mat = Matrix([[1, 2], [3, 4]]) # 将矩阵对象转换为列表 mat_list = mat.tolist() # 将列表展平 flat

MySQL 75道面试题及答案.docx

MySQL 75道面试题及答案.docx