术语说明 稳定 ：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面； 不稳定 ：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后a可能会出现在b的后面； 内排序 ：所有排序操作都在内存中完成； 外排序 ：...由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行； 时间复杂度 ：一个算法执行所耗费的时间。...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。
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
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 12 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
将数据构造成堆结构后，将堆顶与堆尾交换，然后将堆尾从堆中取出来，添加到已排序序列中，完成一轮堆排序，堆中的数据个数减1。 5. 重复步骤2,3,4，直到堆中的数据全部被取出，列表排序完成。...将50从堆中取出后，找到了待排序列表中的最大值，50添加到已排序序列中，第一轮堆排序完成，堆中的元素个数减1。 13. 取出最大数据后，重复将完全二叉树构建成大顶堆，交换堆顶和堆尾，取出堆尾。...三、Python实现堆排序 # coding=utf-8 def heap_sort(array): first = len(array) // 2 - 1 for start in range...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。...稳定性 在堆排序中，会交换节点与子节点，如果有相等的数据，可能会改变相等数据的相对次序。所以堆排序是一种不稳定的排序算法。
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()。...使用heapify()原地重新组织列表中的元素会更加高效。...实战 实现堆排序： >>> from heapq import * >>> def heapsort(iterable): ......参考手册》 《python标准库》
堆排序（Heap Sort）是一种基于二叉堆数据结构的排序算法，它通过将元素构建成一个最大堆或最小堆，然后重复从堆中移除根节点，直到堆为空，从而得到有序数组。...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...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
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
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...Output: [1, 2, 3, 4, 5, 9, 88, 123] 下面说说几个主要方法 heappush() heapq.heappush(heap, item):将item压入到堆数组heap中。...#堆的函数并不能操作这个增加的数值，或者说它堆对来讲是不存在的 [3, 5, 9, 1] >>> heappop(h) #从h中能够找到的最小值是3,而不是1 3 >>...>>> a [2, 4, 6] >>> nlargest(2,a) [6, 4] 数组中的第K个最大元素 其实以上说了那么多，只是为了说这道题。
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 +...heapify(arr, i, 0) # 测试示例 nums = [64, 25, 12, 22, 11] heap_sort(nums) print("排序后的数组:", nums) 在这个示例中，...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。
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。
public static void heapSort(int[] a){ int N = a.length; for(int k = N/2 - 1; k...
# 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.
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
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。...// #include "stdafx.h" #include using namespace std; //将L数组中s到len的数据建立成为大顶堆 void HeapAdjust...，所以数组下标要从1开始，num中0不在排序的序列之中 heapsort(num,9); for(int i=1;i<10;i++) { cout<<num[i]
2.把根节点和最后一个节点交换，,把堆长度-1，也就不考虑放最后的最大的元素了，再构建最大堆
堆排序 堆的定义 堆(heap)，这里所说的堆是数据结构中的堆，而不是内存模型中的堆。...堆通常是一个可以被看做一棵树，它满足下列性质： [性质一] 堆中任意节点的值总是不大于(不小于)其子节点的值； [性质二] 堆总是一棵完全树。...排序的过程 将数组建成最大堆或者最小堆 取出堆顶的数据和数组末尾的数据交换，此时对前面的数据再次建堆，再取堆顶的数据和数组中的倒数第二个交换，……………………....currentIndex=leftIndex; //此时的当前节点的下标 leftIndex=2*currentIndex+1; //当前节点的左子节点也需要改变了 } } } /** * 堆排序
2.堆排序的思想 利用大顶堆(小顶堆)堆顶记录的是最大关键字(最小关键字)这一特性，使得每次从无序中选择最大记录(最小记录)变得简单。...因此对于堆排序，最重要的两个操作就是构造初始堆和调整堆，其实构造初始堆事实上也是调整堆的过程，只不过构造初始堆是对所有的非叶节点都进行调整。
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