一般来说，堆排序可以采用in-place在数组上实现。...time.time() print(t4-t3) 快速排序耗时：0.06383633613586426 插入排序耗时：5.124305009841919 选择排序耗时：10.545299053192139 堆排序耗时...：29.556565046310425 完整的代码依旧放在了微信公众号，后台回复堆排序即可获取源代码。
老高最近在准备面试，正好复习到堆排序，正好总结一下 堆排序的算法思路基本如下： 找到最后一个非叶子节点，进行第一次循环比较，找到第一个最值 将找到的最值移动到末尾，长度-1，root=0，继续排序n-1...次 每次发生比较后需要在此循环比较，直到没有发生移动或者超过最大长度 比较的时间复杂度O(lgn)，生成堆的时间复杂度为O(n)，所以总的时间复杂度为O(nlgn) 堆排序是不稳定的排序 def build_heap
一、堆排序简介 堆排序(Heap Sort)是利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。...小顶堆：每个节点(叶节点除外)的值都小于等于其子节点的值，根节点的值是所有节点中最小的，所以叫小顶堆，在堆排序算法中用于降序排列。 二、堆排序原理 堆排序的原理如下： 1....三、Python实现堆排序 # coding=utf-8 def heap_sort(array): first = len(array) // 2 - 1 for start in range...，完成一轮堆排序。...四、堆排序的时间复杂度和稳定性 1. 时间复杂度 在堆排序中，构建一次大顶堆可以取出一个元素，完成一轮堆排序，一共需要进行n轮堆排序。
堆排序是一种原地排序算法，具有稳定的时间复杂度，通常效率较高。本文将详细介绍堆排序的工作原理和Python实现。...堆排序的工作原理 堆排序的基本思想是： 构建一个最大堆或最小堆，将数组元素视为二叉树的节点。 交换堆的根节点（最大值或最小值）和堆的最后一个节点。 从堆中移除最后一个节点，然后维护堆的性质。...Python实现堆排序 下面是Python中的堆排序实现： def heapify(arr, n, i): largest = i left = 2 * i + 1 right...heap_sort 函数用于构建最大堆和执行堆排序。...示例代码 下面是一个使用Python进行堆排序的示例代码： def heapify(arr, n, i): largest = i left = 2 * i + 1 right
heapq模块实现了一个适用于Python列表的最小堆排序算法。 堆是一种树形数据结构，其中子节点与父节点之间是一种有序关系。最大堆中父节点大于或等于两个子节点，最小堆父节点小于或等于两个子节点。...Python的heapq模块实现了一个最小堆。 创建堆 创建堆有两种方式，heappush()和heapify()。...实战 实现堆排序： >>> from heapq import * >>> def heapsort(iterable): ......heappush(h, (1, 'write spec')) >>> heappush(h, (3, 'create tests')) >>> heappop(h) (1, 'write spec') 参考 《python...参考手册》 《python标准库》
其他排序算法的Python实现请参考：Python版归并排序算法（附Python程序__name__属性用法演示视频），侏儒排序算法原理与Python实现，Python版基于递归的冒泡排序算法，Python...版快速排序算法，Python版选择排序算法，Python版冒泡法排序算法。...本文再给出Python版的堆排序算法，这样的话关于排序算法基本上就全了。本文代码主要借助于标准库heapq中的入堆和出堆函数来实现，属于原地排序，直接影响原来的列表。
Python中的堆排序 heapq模块实现了Python中的堆排序，并提供了有关方法。让用Python实现排序算法有了简单快捷的方式。...heapq的官方文档和源码：Heap queue algorithm 下面通过举例的方式说明heapq的应用方法 实现堆排序 from heapq import * def heap_sort(iterable
堆排序 采用数据来构建堆，根据堆的特性，及左右子节点和父节点的位置位置关系。 左子节点下标 = 2 * 父节点下标 + 1、右子节点下标 = 2 * 父节点下标 + 2。
Python算法解析：堆排序的娴熟应用，数据排序高手进阶！ 堆排序 堆排序是一种基于二叉堆数据结构的排序算法，它通过构建最大堆或最小堆来进行排序。...示例 用Python编写堆排序算法示例 下面是用Python编写的堆排序算法示例： def heapify(arr, n, i): largest = i left = 2 * i +...函数heap_sort用于执行堆排序算法，首先构建最大堆，然后逐步将最大值交换到列表的末尾，最后得到排序好的列表。...可视化 可视化展示堆排序算法的执行过程 以下是堆排序算法的可视化示例： 原始数组: [64, 25, 12, 22, 11] 构建最大堆: 64 / \ 25...下集预告 这就是第九天的教学内容，关于堆排序算法的原理、示例代码以及可视化展示。如果你有任何问题，请随时留言。
另一种是基于堆排序的方法。 Python 中有两个标准库可以原生的支持堆排序(优先队列)，分别是heapq和PriorityQueue(queue)。..., 6, 5, 9, 7, 8, 2] assert heapq.nsmallest(5, arr) == [0, 1, 2, 3, 4] queue.PriorityQueue queue标准库为 Python...queue.PriorityQueue则是 Python 原生的优先队列实现，相比heapq有着更直观易用的接口。...num in arr: pq.put(num) 获取队首元素 while not pq.empty(): assert pq.get() == 0 对比 heapq标准库是专门用来做堆排序相关操作的
构建堆的时间复杂度为O(n),而第I次调整堆的时间复杂度为O(logi),因此，无论什么情况下时间复杂度都为O(nlogn)。 算法思想： 首先，对数组从n...
# 堆排序 ### 原理 1. 第一步将无序集合构造成一个无序二叉堆 2. 从二叉堆的最后一个节(n/2)点开始,从子节点中找出最小的一个与父节点交换， 3.
堆排序是对简单选择排序算法的一种改进，在每次选择最小记录的同时，根据比较结果对其他记录做出相应的调整。...堆排序的基本思想是：从最后一个含有叶子节点的节点开始将待排序列构造成一个堆，然后将堆顶元素与末尾元素交换，然后不管末尾元素，将剩余的元素重新形成一个堆，如此反复，直到有序。...// 堆排序.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。...} void swap(int *L,int i,int j) { int temp=L[i]; L[i]=L[j]; L[j]=temp; } //输入数组名和数组长度，进行堆排序...} } int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { int num[10]={0,2,5,4,7,5,4,8,41,86}; //注意这里由于堆排序利用的是二叉树的第五条性质
public static void heapSort(int[] a){ int N = a.length; for(int k = N/2 - 1; k...
概述 堆排序是利用堆的特性——堆顶元素一定是这个堆的最大值或者最小值，来使选择排序中每趟选择最值变得更加高效的思路。...*a = *a + *b; *b = *a - *b; *a = *a - *b; } //堆排序...; i < size ; i++){ data[i] = rand()%100+1; } HeapSort sort(data,size); cout<<"堆排序前...："<<endl; sort.Print(1,size); cout<<"堆排序后："<<endl; sort.Heap_Sort(); sort.Print(0,size
注释解释的完整堆排序代码 #include #include using namespace std; //调整为大顶堆...防止被替换掉之后，无法找回替换前的根节点 temp = arr[i];//保存当前根节点值 //这里j首先指向根节点的左孩子 //外层for循环是防止在进行根和孩子交换后，还需要对以孩子节点为根的子树进行堆排序操作...位置 //因为交换后，原先根节点应该移动到其较大孩子的位置 i = j; } //并且下面这条更新原先根位置的赋值语句必须写在for循环之外 //因为会存在需要对以孩子节点为根的子树进行堆排序操作...：" << endl; display(arr, 8); HeapSort(arr, 8); cout << "堆排序后：" << endl; display(arr,8); } int...：" << endl; display(arr, 8); HeapSort(arr, 8); cout << "堆排序后：" << endl; display(arr,8); } int
堆排序排序是优秀的算法，但是在实际应用中，快速排序的性能一般会优于堆排序， 尽管如此，堆排序仍然有很多应用，例如：作为高效的优先队列，最大优先队列应用于共享计算机系统的作业调度，最小优先队列应用于基于事件驱动的模拟器...BUILD-MAX-HEAP(A) A.heap-size = A.length for i = A.length/2(这里要取下界) downto 1 MAX-HEAPIFY(A,i) 堆排序算法
堆排序是通过构建堆来对元素进行排序的。主要分为两个步骤：堆的构建和下沉排序。 第一步堆的构建：就是将无序的元素构建成堆，这一步完成之后，元素就成为堆有序的元素。这一步骤可以通过上浮或下沉来完成。...不断重复这个过程，下沉排序的范围也在一直缩小，最终只剩下了根节点自己，堆排序也就完成了。...查看堆排序动画演示请回复：堆排序动画 public class Heap { public static int temp; public static void sort(int[]
堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法，堆排序是一种选择排序，它的最坏，最好，平均时间复杂度均为O(nlogn)，它也是不稳定排序。...堆排序的基本思想和步骤 将待排序的序列（一般是数组）构造成一个大顶堆，此时，整个序列的最大值就是堆顶的根节点。将其与末尾元素进行交换，此时末尾就为最大值。...堆排序的实现 根据上述的基本步骤和思想，我们来实现一下堆排序(注意这是错误的实现)： /** 堆排序 @param randomNumbers 随机数组 @return 排序后的数组...优化后的堆排序 /** 堆排序 @param randomNumbers 随机数组 @return 排序后的数组 */ + (NSMutableArray *)heapSort:(NSMutableArray
堆排序采用的数据结构是完全二叉树，所以在介绍堆排序之前，我们先看看完全二叉树的定义及性质。...特点： 堆排序采用的二叉堆是完全二叉树结构。 二叉堆满足二个特性： 1. 父结点的键值总是大于或等于（小于或等于）任何一个子节点的键值。 2....堆排序 堆排序时如何进行的呢（以大顶堆为例）？ 1. 对数据构建大顶堆。这样最大的元素位于堆顶，即数组的第一个元素。 2. 交换数组第一个元素和最后一个元素。 3.
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