堆是一种特殊的树形结构, 堆中的数据存储满足一定的堆序。堆排序是一种选择排序, 其算法复杂度, 时间复杂度相对于其他的排序算法都有很大的优势。
堆分为大头堆和小头堆, 正如其名, 大头堆的第一个元素是最大的, 每个有子结点的父结点, 其数据值都比其子结点的值要大。小头堆则相反。
我大概讲解下建一个树形堆的算法过程:
找到N/2 位置的数组数据, 从这个位置开始, 找到该节点的左子结点的索引, 先比较这个结点的下的子结点, 找到最大的那个, 将最大的子结点的索引赋值给左子结点, 然后将最大的子结点和父结点进行对比, 如果比父结点大, 与父节点交换数据。当然, 我只是大概说了下实现, 在此过程中, 还需要考虑结点不存在的情况。
看下代码:
# 构建二叉堆 def binaryHeap(arr, lenth, m): temp = arr[m] # 当前结点的值 while(2*m+1 < lenth): lchild = 2*m+1 if lchild != lenth - 1 and arr[lchild] < arr[lchild + 1]: lchild = lchild + 1 if temp < arr[lchild]: arr[m] = arr[lchild] else: break m = lchild arr[m] = temp def heapsort(arr, length): i = int(len(arr)/2) while(i >= 0): binaryHeap(arr, len(arr), i) i = i - 1 print("二叉堆的物理顺序为:") print(arr) # 输出二叉堆的物理顺序 if __name__ == '__main__': arr = [2, 87, 39, 49, 34, 62, 53, 6, 44, 98] heapsort(arr, len(arr))
堆排序过程就是依次将最后的结点与首个节点进行对比交换:
# 构建二叉堆 def binaryHeap(arr, lenth, m): temp = arr[m] # 当前结点的值 while(2*m+1 < lenth): lchild = 2*m+1 if lchild != lenth - 1 and arr[lchild] < arr[lchild + 1]: lchild = lchild + 1 if temp < arr[lchild]: arr[m] = arr[lchild] else: break m = lchild arr[m] = temp def heapsort(arr, length): i = int(len(arr)/2) while(i >= 0): binaryHeap(arr, len(arr), i) i = i - 1 print("二叉堆的物理顺序为:") print(arr) # 输出二叉堆的物理顺序 i = length-1 while(i > 0): arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i] # 变量交换 binaryHeap(arr, i, 0) i = i - 1560 def pop(arr): first = arr.pop(0) return first if __name__ == '__main__': arr = [2, 87, 39, 49, 34, 62, 53, 6, 44, 98] heapsort(arr, len(arr)) print("堆排序后的物理顺序") print(arr) # 输出经过堆排序之后的物理顺序 data = pop(arr) print(data) print(arr)
python封装了一个堆模块, 我们使用该模块可以很高效的实现一个优先队列
import heapq class Item: def __init__(self, name): self.name = name def __repr__(self): return 'Item({!r})'.format(self.name) class PriorityQueue: def __init__(self): self._queue = [] self._index = 0 def push(self, item, priority): heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._index, item)) # 存入一个三元组 self._index += 1 def pop(self): return heapq.heappop(self._queue)[-1] # 逆序输出 if __name__ == '__main__': p = PriorityQueue() p.push(Item('foo'), 1) p.push(Item('bar'), 5) p.push(Item('spam'), 4) p.push(Item('grok'), 1) print(p.pop()) print(p.pop())
具体请看heapq官网
以上这篇python下实现二叉堆以及堆排序的示例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
堆排序,python实现
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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