使用python写一个堆排序

时间: 2023-03-23 12:01:15 浏览: 38
好的,下面是使用Python实现堆排序的代码: ```python def heap_sort(arr): # 构建大根堆 n = len(arr) for i in range(n // 2 - 1, -1, -1): heapify(arr, n, i) # 排序 for i in range(n - 1, 0, -1): arr[0], arr[i] = arr[i], arr[0] heapify(arr, i, 0) return arr def heapify(arr, n, i): largest = i l = 2 * i + 1 r = 2 * i + 2 if l < n and arr[l] > arr[largest]: largest = l if r < n and arr[r] > arr[largest]: largest = r if largest != i: arr[i], arr[largest] = arr[largest], arr[i] heapify(arr, n, largest) ``` 这个代码实现了堆排序,其中`heap_sort`函数接收一个列表参数,返回一个排好序的列表。在`heap_sort`函数中,首先通过`heapify`函数构建了一个大根堆,然后进行排序。`heapify`函数用于将一个无序的列表调整为一个大根堆。在`heapify`函数中,首先找出左右子节点中较大的一个,然后将父节点与子节点进行比较,如果父节点小于子节点,则交换两者的位置,并递归进行调整,使得最终的结果是一个大根堆。

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### 回答1: 当然可以,下面是一个Python实现的堆排序的示例代码: python 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] # 交换 heapify(arr, n, largest) def heapSort(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] # 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]) 上面的代码首先定义了两个函数:heapify和heapSort。heapify函数用于将数组的某个位置转换为最大堆,而heapSort函数用于对整个数组进行堆排序。在主程序中,我们定义了一个数组并对其进行了排序,并在最后打印出排序后的结果。 ### 回答2: 堆排序是一种基于二叉堆数据结构的排序算法。Python中可以通过构建堆、调整堆、交换元素等操作实现堆排序。 首先,构建堆的过程可以使用一个维护最大堆性质的函数实现。该函数接受一个列表和一个索引作为参数,将以该索引为根的子树调整为最大堆。具体步骤如下: 1. 初始化最大元素为根节点。 2. 将根节点与左右子节点进行比较,找出最大值。 3. 如果最大值不是根节点,则将最大值与根节点进行交换,并递归调整交换后的子树为最大堆。 其次,堆排序的过程可以通过调用构建堆函数实现。具体步骤如下: 1. 构建一个最大堆。 2. 将堆顶元素与最后一个元素进行交换,并将堆大小减1。 3. 从根节点开始调整交换后的子树为最大堆。 4. 重复步骤2和3,直到堆大小为1时排序完成。 最后,将以上实现步骤整合为一个堆排序函数,接受一个列表作为参数,返回排序后的列表。 以下是用Python实现堆排序的代码: python def heapify(arr, n, i): largest = i left = 2 * i + 1 right = 2 * i + 2 if left < n and arr[left] > arr[largest]: largest = left if right < n and arr[right] > arr[largest]: 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) return arr # 测试 arr = [12, 11, 13, 5, 6, 7] sorted_arr = heapSort(arr) print("排序结果:", sorted_arr) 以上利用Python语言实现了堆排序算法,其中heapify函数用于维护最大堆性质,heapSort为堆排序函数,通过调用heapify函数构建最大堆,并依次交换堆顶元素与最后一个元素进行排序。输出结果为排序后的列表。 ### 回答3: 堆排序是一种利用堆的数据结构进行排序的算法。它的主要思想是将待排序的序列构建成一个大顶堆或小顶堆,然后依次取出堆顶元素,使得取出的元素按照升序或降序排列。 在Python中,我们可以通过使用heapq模块来实现堆排序。具体的步骤如下: 1. 导入heapq模块 python import heapq 2. 定义堆排序函数 python def heap_sort(arr): # 构建一个空的堆列表 heap = [] # 遍历待排序的序列,将其元素加入堆列表中 for i in arr: heapq.heappush(heap, i) # 依次取出堆顶元素,使序列有序 sorted_arr = [] while heap: sorted_arr.append(heapq.heappop(heap)) return sorted_arr 3. 测试堆排序函数 python arr = [9, 7, 5, 3, 1, 8, 6, 4, 2] sorted_arr = heap_sort(arr) print(sorted_arr) 上述代码中,我们首先构建了一个空的堆列表,然后使用heappush函数将待排序序列的元素依次加入堆中。接着,我们利用heappop函数依次取出堆顶元素,使得序列有序。最后,我们输出排序后的序列。 执行以上代码,将会输出:[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],即为使用堆排序算法后得到的有序序列。 堆排序的时间复杂度为O(nlogn),其中n为待排序序列的长度。这是一种比较高效的排序算法,适用于大规模数据的排序。
### 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。
### 回答1: 好的,以下是Python实现堆排序的代码: 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 heapSort(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] heapSort(arr) n = len(arr) print("排序后的数组:") for i in range(n): print("%d" % arr[i]) 这是一个基本的堆排序实现,首先通过heapify()函数将数组转换为一个最大堆,然后不断从堆顶取出最大元素并放到已排序的数组的末尾,最终得到一个升序排列的数组。 ### 回答2: 堆排序是一种常用的排序算法,它基于二叉堆数据结构。Python提供了heapq模块,其中包含了堆排序的实现。 首先,我们需要导入heapq模块,并定义一个待排序的列表。 import heapq def heap_sort(arr): # 使用heapify函数将列表arr转换为一个最小堆 heapq.heapify(arr) # 创建一个空列表,用于存储排序后的结果 sorted_arr = [] # 使用heappop函数逐个弹出堆中的最小值,并将其加入到排序后的结果列表中 while arr: sorted_arr.append(heapq.heappop(arr)) return sorted_arr arr = [6, 3, 8, 2, 1, 9] print("排序前:", arr) print("排序后:", heap_sort(arr)) 运行上述代码,我们可以得到排序前的列表arr和经过堆排序后的排序结果。 输出结果: 排序前: [6, 3, 8, 2, 1, 9] 排序后: [1, 2, 3, 6, 8, 9] 堆排序的思想是先将待排序的列表转化为一个最小堆,然后逐个从堆中弹出最小值,将其放入排序结果列表中,直到堆为空。堆的创建和弹出最小值的过程都是通过heapq模块中的函数实现的。使用堆排序算法可以快速有效地对列表进行排序。 ### 回答3: 堆排序是一种基于二叉堆的排序算法,使用数据结构中的堆进行排序。在Python中,我们可以通过使用heapq模块来实现堆排序。 堆排序的步骤如下: 1. 创建一个空的堆数组。 2. 将输入的无序数组转换为一个最小堆(heapify操作)。可以使用heapq.heapify()函数来实现此操作。 3. 通过不断地从堆中取出最小值,并将其放入一个新的有序数组中,实现排序操作。可以使用heapq.heappop()函数来取出最小值。 4. 重复步骤3,直到堆为空。 下面是一个使用Python实现堆排序的示例代码: import heapq def heap_sort(arr): # 将输入的数组转换为最小堆 heapq.heapify(arr) # 创建一个空数组来存储排序后的元素 sorted_arr = [] # 从堆中依次取出最小值,并将其添加到有序数组中 while arr: sorted_arr.append(heapq.heappop(arr)) return sorted_arr # 测试示例 arr = [4, 2, 7, 1, 9, 5, 6] sorted_arr = heap_sort(arr) print(sorted_arr) 运行以上代码,会输出[1,2,4,5,6,7,9],表示堆排序已成功地对输入的无序数组进行了排序。
堆排序是一种排序算法,它基于二叉堆的数据结构。堆排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(1)。 以下是使用Python实现堆排序的代码: def heapify(arr, n, i): largest = i l = 2 * i + 1 # left child r = 2 * i + 2 # right child 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 heapSort(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] heapSort(arr) n = len(arr) print("Sorted array is") for i in range(n): print("%d" %arr[i]), 在上面的程序中, heapify()函数用于维护堆的性质,该函数接受一个数组、一个数组的长度和一个索引值作为输入,其中i是当前的根节点。函数使用largest变量存储具有最大值的索引。然后可以通过比较左子节点和右子节点来确定largest的值。当largest变量的值不等于i时,表示最大或最小值被修改,此时需要在子树中递归堆排列以保持堆结构的性质。 在 heapSort()函数中,对于给定输入数组,首先通过遍历所有非叶子节点来构建一个最大堆 ,其余所有的节点都满足最大堆的性质。 然后对于每个元素,将它移至堆的底部,逐步进行堆排列以保证根节点是堆的最大值。 在完成第一个元素后,我们可以只对余下的元素执行相同的操作,从而获得排序的数组。
### 回答1: def heap_sort(arr): n = len(arr) # 建立最大堆 for i in range(n//2 - 1, -1, -1): heapify(arr, n, i) # 将 arr[0] 与 arr[i] 交换,再堆化 for i in range(n-1, 0, -1): arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i] heapify(arr, i, 0) def heapify(arr, n, i): # 初始化最大值为根节点 largest = i l = 2 * i + 1 # 左子节点 r = 2 * i + 2 # 右子节点 # 如果左子节点比根节点大,将最大值更新为左子节点 if l < n and arr[i] < arr[l]: largest = l # 如果右子节点比最大值大,将最大值更新为右子节点 if r < n and arr[largest] < arr[r]: largest = r # 如果最大值不是根节点,将根节点与最大值交换 if largest != i: arr[i],arr[largest] = arr[largest],arr[i] # 递归堆化 heapify(arr, n, largest) 函数 heap_sort() 使用上面定义的 heapify() 函数实现堆排序算法。 ### 回答2: 堆排序是一种基于比较的排序算法,它利用堆这种数据结构进行排序。堆被定义为一个完全二叉树,其中每个父节点的值都大于或等于其子节点的值(最大堆),或者每个父节点的值都小于或等于其子节点的值(最小堆)。 以下是使用Python实现堆排序的代码: python 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) # 构建最大堆(从最后一个非叶子节点开始) for i in range(n // 2 - 1, -1, -1): heapify(arr, n, i) # 逐个将堆顶元素移动到末尾,并调整剩余堆 for i in range(n - 1, 0, -1): arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i] heapify(arr, i, 0) # 测试代码 arr = [12, 11, 13, 5, 6, 7] heapSort(arr) print("排序结果:") for i in range(len(arr)): print("%d" % arr[i], end=" ") 以上代码中,heapify函数用于调整某个节点及其子节点使之满足堆的性质,heapSort函数用于对给定数组进行堆排序。首先,使用heapify函数构建一个最大堆。然后,将堆顶元素与数组末尾元素交换,并调整剩余堆。重复这个过程直到整个数组有序。最后,输出排序结果。 运行上述代码,将输出以下结果: 排序结果: 5 6 7 11 12 13 此即为使用Python实现的堆排序代码。 ### 回答3: 堆排序是一种非常高效的排序算法,它利用堆的性质进行排序。下面是一个用Python实现的堆排序的代码: python def heapify(arr, n, i): largest = i # 初始化父节点为最大值 left = 2 * i + 1 # 左孩子节点 right = 2 * i + 2 # 右孩子节点 # 如果左孩子大于父节点,更新最大值位置 if left < n and arr[i] < arr[left]: largest = left # 如果右孩子大于父节点和左孩子,更新最大值位置 if right < n and arr[largest] < arr[right]: largest = right # 如果最大值位置不是父节点,则交换父节点和最大值 if largest != i: arr[i],arr[largest] = arr[largest],arr[i] # 交换元素 # 递归地对子树进行堆化 heapify(arr, n, largest) def heapSort(arr): n = len(arr) # 构建最大堆 for i in range(n // 2 - 1, -1, -1): heapify(arr, n, i) # 一个一个从堆中取出元素 for i in range(n-1, 0, -1): arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i] # 交换元素 heapify(arr, i, 0) # 使用示例 arr = [12, 11, 13, 5, 6, 7] heapSort(arr) print("排序后的数组:") for i in range(len(arr)): print("%d" % arr[i]), 以上代码中,heapify函数用于堆化,heapSort函数用于进行堆排序。通过调用heapSort函数传入待排序的数组,即可以实现堆排序。
堆排序是一种基于二叉堆数据结构的排序算法。下面是一个用Python实现的堆排序示例代码: python 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) # 构建最大堆 for i in range(n // 2 - 1, -1, -1): heapify(arr, n, i) # 逐个从堆中取出元素并进行排序 for i in range(n - 1, 0, -1): arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i] # 将当前最大元素移动到数组末尾 heapify(arr, i, 0) return arr # 测试代码 arr = [12, 11, 13, 5, 6, 7] sorted_arr = heapSort(arr) print("排序后的数组:") print(sorted_arr) 这段代码首先定义了两个函数,heapify函数用于维护最大堆的性质,heapSort函数则是通过调用heapify函数实现堆排序。 在heapify函数中,首先找到当前节点及其左右子节点中的最大值,并将最大值与当前节点交换位置,然后递归调用heapify函数来修复子树。 在heapSort函数中,首先构建初始最大堆,然后将堆顶元素(最大值)与末尾元素交换位置,并修复堆的性质。重复这个步骤直到堆为空,此时排序完成。 运行以上代码,将得到输出结果: 排序后的数组: [5, 6, 7, 11, 12, 13] 这就是使用堆排序算法对给定数组进行排序的过程。希望对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。

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