この記事の内容はPythonでヒープソートを実装する方法(コード例)です、ある程度参考になる内容ですので、困っている方は参考にしていただければ幸いです。
ヒープ ソート
ヒープ ソートとは、ヒープのデータ構造を使用して設計されたソート アルゴリズムを指します。スタッキングは完全なバイナリ ツリーに近似する構造であり、同時にスタッキングの特性も満たします。つまり、子ノードのキー値またはインデックスは常に親ノードより小さい (または大きい) (ただし、すべての左側のサブツリーが右側のサブツリーよりも小さいという保証はありません。また、その逆も同様です)。ヒープソートは、ヒープの概念をソートに利用した選択ソートと言えます。
ビッグトップヒープ: 各ノードの値はその子ノードの値以上であり、ヒープソートアルゴリズムで昇順で使用されます;
Smallトップ ヒープ : 各ノードの値はその子ノードの値以下であり、ヒープ ソート アルゴリズムで降順で使用されます;
ヒープ ソートの平均時間計算量は Ο(nlogn) です。
アルゴリズムの手順
1. ヒープ H[0...n-1]; を作成します (**非リーフ ノードの子ノードを調整して構築します)ヒープ **)
2. ヒープの先頭 (最大値) とヒープの末尾を交換します;
3. ヒープのサイズを 1 減らして、shift_down( 0). 目的は、配列の先頭にある新しいデータを対応する位置に変換することです;
4. ヒープ サイズが 1 になるまで手順 2 を繰り返します。
Python コードの実装
def buildMaxHeap(arr): import math for i in range(math.floor(len(arr)/2),-1,-1):#构建堆由下往上构建所以用-1 heapify(arr,i) def heapify(arr, i): left = 2*i+1 right = 2*i+2 largest = i if left arr[largest]: largest = left if right arr[largest]: largest = right if largest != i: swap(arr, i, largest) heapify(arr, largest) def swap(arr, i, j): arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i] def heapSort(arr): global arrLen arrLen = len(arr) buildMaxHeap(arr) for i in range(len(arr)-1,0,-1): swap(arr,0,i) arrLen -=1 #每次踢掉求出的最大值 heapify(arr, 0) return arr
以上がPythonでヒープソートを実装する方法(コード例)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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