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深刻理解堆和堆排序以及在 Python 中的应用

您是否也厌倦了需要很长时间才能处理大型数据集的缓慢、低效的排序算法?是时候跟着icode9技术分享来看看堆排序了,这是一种高性能的排序算法,可以在O(Nlg(N))时间复杂度和O(1)空间复杂度上快速高效地对数据集进行排序。在本文中,我们将深入探讨 Python 中的堆和堆排序,探索这种强大算法

十大排序算法之【堆排序】

堆排序代码: //头文件省略 void heapify(vector<int>& in, int bottom, int top) { int largest = top; int lson = top*2 + 1; int rson = top*2 + 1; if(lson < bottom && in[largest] < in[lson]) { largest = lson; } if(rson < bo

堆排序

堆可以理解成一个完全二叉树,树上的每个节点都对应着一个元素。 存储堆的数组A通常包括两个属性: A.length 给出数组元素的个数 A.heap-size 存储在数组中的堆元素的数量 也就是说,虽然[1, A.length]中可能都存有数据,但实际上只有[1, A.heap-size]中存放的是有效元素。 使树的根节点

【JS】堆排序-升序

参考:https://blog.csdn.net/sinat_34715587/article/details/89195447 1.堆介绍 用数组表示堆。 [i]的左右子树为[2i+1]和[2i+2],比如0->1、2,1->3、4。 n长度的数组,则最后一个非叶子节点位置为i=[(2i+2)/2]-1=[(n-1)/2]=[n/2]-1 有小顶堆和大顶堆。 小顶堆是顶比左右小,但整体的数组

堆排序图文详解

文章目录 一、什么是堆?1. 堆和数组2. 大根堆和小根堆 二、 heapinsert函数1. 手推一轮heapinsert2. 使用heapinsert得到一个大根堆 三、heapify函数1. 手推一轮heapify2. 使用heapify整理数组成为一个大根堆 四、heapinsert和heapify形成大根堆的时间复杂度五、手推堆排序

堆排序heap_sort

堆排序是利用了堆这种数据结构的性质来排序,时间复杂度:最好、平均、最坏的时间负载度都是O(nlogn)。基本思想是先把无序的数据构建为堆,然后把第一个元素和最后一个元素交换,交换过后,由于原来的堆结构被破坏,所以交换之后要把数据重新构建为堆。 上code #include <iostream> #inc

堆排序

def buildMaxHeap(arr): import math for i in range(math.floor(len(arr)/2),-1,-1): heapify(arr,i) def heapify(arr, i): left = 2*i+1 right = 2*i+2 largest = i if left < arrLen and arr[left] > arr[largest]: large

完全理解堆排序(c++版本)

1.堆 1.1 什么是堆 堆就是一个完全二叉树,父节点大于子节点的称之为最大堆,子节点大于父节点的称之为最小堆,至于完全二叉树的概念为:一棵深度为k的有n个结点的二叉树,对树中的结点按从上至下、从左到右的顺序进行编号,如果编号为i(1≤i≤n)的结点与满二叉树中编号为i的结点在二叉树

十大经典排序之堆排序(C++实现)

堆排序 通过将无序表转化为堆,可以直接找到表中最大值或者最小值,然后将其提取出来,令剩余的记录再重建一个堆, 取出次大值或者次小值,如此反复执行就可以得到一个有序序列,此过程为堆排序。 思路: 1.创建一个堆 H[0……n-1]; 2.把堆首(最大值)和堆尾互换; 3.把堆的尺寸缩小 1,并调用 shift_do

十大经典排序算法(七、堆排序)

堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。分为两种方法: 大顶堆:每个节点的值都大于或等于其子节点的值,在堆排序算法中用于升序排列; 小顶堆:每个节点的值都小于或等于其子节点的值,在堆排序算法中用于降序排列; 算法步骤 创建一个堆 H[0……n-1]; 把堆首(最大值)和堆尾互

堆排序——python实现

  # 交换 def swap(a, x, y): t = a[x] a[x] = a[y] a[y] = t # 寻找根节点 def heapify(a, n, i): c1 = 2 * i + 1 c2 = 2 * i + 2 max = i #找到根节点和它的两个子结点的并移动到根节点 if c1 < n and a[c1] > a[max]: max = c1

堆排序

堆排序 堆的概念 堆作为一种数据结构,其特征为: 堆是一棵完全二叉树。对堆的元素从0开始从上至下,从左往右进行编号可以对应数组中的元素。因此根节点总是对应数组第一个元素,最底层最右边的元素总是对应数组最后一个元素。 根据完全二叉树的结构,对于第i个元素,我们可以写出其父节点

hackerank-30 days of code-day 20 -sorting

1.这道题有关于数组的排序问题,关于sorting,主要有以下几种algorithm: (以下很多代码来自geekforgeek https://www.geeksforgeeks.org/sorting-algorithms/) selection sort 选择排序算法通过从未排序部分重复查找最小元素(考虑升序)并将其放在开头来对数组进行排序。该算法在给

堆排序

堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。 def heapify(arr, n, i): largest = i l = 2

吴裕雄--天生自然数据结构:十大经典排序算法——堆排序

堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。分为两种方法:大顶堆:每个节点的值都大于或等于其子节点的值

堆排序

1 inline int LEFT(int i) 2 { 3 return (i * 2 + 1); 4 } 5 6 inline int RIGHT(int i) 7 { 8 return (i * 2 + 2); 9 }10 11 void swap(int &i, int &j)12 {13 int temp = i;14 i = j;15 j = temp;16 }17 18 void max_heapify(int a[], int n

PAT甲级1098 Insertion or Heap Sort 模拟插入和堆排序

代码如下: //模拟插入排序和堆排序 #include<iostream> #include<algorithm> #include<vector> using namespace std; int n; vector<int>init;//初始的数组 vector<int>goal;//当前的数组 vector<int>cur;//当前变化中的数组 void max_heapify(int i,int h){ int l

排序问题之堆排序

排序问题 算法问题的基础问题之一,便是排序问题:   输入:n个数的一个序列,<a1, a2,..., an>。   输出:一个排列<a1',a2', ... , an'>,满足a1' ≤ a2' ≤... ≤ an' 。(输出亦可为降序,左边给出的例子为升序) 一.算法描述     (1)堆   二叉堆:是一个数组,能近似的看做完全二叉树。除了

算法导论的C实现——堆排序

算法导论的C实现——堆排序 堆最大堆维护最大堆原理代码实现结构体定义交换函数MAX_HEAPIFY测试建堆原理代码实现测试排序原理代码实现测试 堆 同二叉树一样,二叉堆并不是什么具有独特结构的新的数据结构。要记住的是心中有堆–二叉堆数据存放时本质还是一个数组,不过从另一个角

排序算法--堆排序之堆的构建以及怎样通过heapify操作完成堆排序

堆 1.堆简介: 堆是一个完全二叉树,这就是它的一个优秀的特点,因此可将它看为一个一维数组,并且每个结点都对应数组元素。 堆的根结点>孩子结点(称为大堆)或 根结点<孩子结点(称为小堆)。 (本篇文章全以大堆为例) 2,堆排序 堆排序可以看做以下几个步骤: ①将一个完全无序的数组建成堆 ②