下面小編就為大家帶來一篇python下實作二元堆以及堆排序的範例。小編覺得蠻不錯的,現在就分享給大家,也給大家做個參考。一起跟著小編過來看看吧
堆是一種特殊的樹狀結構, 堆中的資料儲存滿足一定的堆序。堆排序是一種選擇排序, 其演算法複雜度, 時間複雜度相對於其他的排序演算法都有很大的優勢。
堆分為大頭堆和小頭堆, 如其名, 大頭堆的第一個元素是最大的, 每個有子結點的父結點, 其數據值都比其子結點的值要大。小頭堆則相反。
我大概講解下建一個樹狀堆的演算法過程:
找到N/2 位置的陣列數據, 從這個位置開始, 找出該節點的左子結點的索引, 先比較這個結點的下的子結點, 找到最大的那個, 將最大的子結點的索引賦值給左子結點, 然後將最大的子結點和父結點進行對比, 如果比父結點大, 與父節點交換資料。當然, 我只是大概說了下實現, 在此過程中, 還需要考慮結點不存在的情況。
看下程式碼:
# 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))
堆排序過程就是依序將最後的結點與首個節點進行對比交換:
# 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封裝了一個堆疊模組, 我們使用該模組可以很有效率的實作一個優先隊列
##
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())具體請看heapq官網
以上是python實作二元堆與堆排序的程式碼實例的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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在Python3中,可以通過多種方法連接兩個列表:1)使用 運算符,適用於小列表,但對大列表效率低;2)使用extend方法,適用於大列表,內存效率高,但會修改原列表;3)使用*運算符,適用於合併多個列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,適用於大數據集,內存效率高。

使用join()方法是Python中從列表連接字符串最有效的方法。 1)使用join()方法高效且易讀。 2)循環使用 運算符對大列表效率低。 3)列表推導式與join()結合適用於需要轉換的場景。 4)reduce()方法適用於其他類型歸約,但對字符串連接效率低。完整句子結束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的關鍵特性包括:1.語法簡潔易懂,適合初學者;2.動態類型系統,提高開發速度;3.豐富的標準庫,支持多種任務;4.強大的社區和生態系統,提供廣泛支持;5.解釋性,適合腳本和快速原型開發;6.多範式支持,適用於各種編程風格。

Python是解釋型語言,但也包含編譯過程。 1)Python代碼先編譯成字節碼。 2)字節碼由Python虛擬機解釋執行。 3)這種混合機制使Python既靈活又高效,但執行速度不如完全編譯型語言。

UseeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.forloopsareIdealForkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLeleLoopSituationSituationsItuationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐個偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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