搭建网站,西宁建一个网站公司,WordPress新版文章,wordpress 标签页制作堆排序#xff08;Heap Sort#xff09;是一种基于比较的排序算法#xff0c;它利用堆这种数据结构对一组数据进行排序。堆是一个近似完全二叉树的结构#xff0c;并同时满足堆积的性质#xff1a;即子节点的键值或索引总是小于#xff08;或者大于#xff09;它的父节点…堆排序Heap Sort是一种基于比较的排序算法它利用堆这种数据结构对一组数据进行排序。堆是一个近似完全二叉树的结构并同时满足堆积的性质即子节点的键值或索引总是小于或者大于它的父节点。 堆排序算法可以分为两个大的步骤
建立堆将无序的输入数据构造成一个最大堆或最小堆。重复提取堆顶元素将堆顶元素最大或最小值与堆的最后一个元素交换然后破坏堆结构通过调整使其重新满足堆的性质重复这个过程直到堆中只剩下一个元素。
Python算法实现
下面是一个Python实现的堆排序算法
def heapify(arr, n, i):largest ileft 2 * i 1right 2 * i 2# 如果左子节点大于根节点if left n and arr[i] arr[left]:largest left# 如果右子节点比最大的还大if right n and arr[largest] arr[right]:largest right# 如果最大的不是根节点if largest ! i:arr[i], arr[largest] arr[largest], arr[i] # 交换heapify(arr, n, largest)
def heapSort(arr):n len(arr)# 构建最大堆for i in range(n // 2 - 1, -1, -1):heapify(arr, n, i)# 一个个从堆顶取出元素for i in range(n - 1, 0, -1):arr[i], arr[0] arr[0], arr[i] # 交换heapify(arr, i, 0)
# 示例
arr [12, 11, 13, 5, 6, 7]
heapSort(arr)
n len(arr)
print(排序后的数组)
for i in range(n):print(%d % arr[i], end )应用场景
堆排序算法的时间复杂度为平均O(n log n)在最坏的情况下也是O(n log n)这是一个相当高效的排序算法。堆排序是不稳定的排序算法因为它会改变相同元素之间的相对顺序。 堆排序适用于
需要对大量数据进行排序的场景。数据量不大但是数据分布范围广或者数据具有特定分布规律例如数据已经部分有序。当内存空间不是特别受限时因为堆排序需要将数据存储在数组中并且会进行多次的数组遍历和调整。 堆排序不适合内存使用非常受限的场景因为堆排序需要一个额外的数组来存储堆结构。数据量非常小因为堆排序的 overhead 相对较高对于很少的数据来说其他更简单的排序算法可能更有效。对稳定性有特殊要求的场景如果相同元素的相对顺序重要则应该考虑其他稳定的排序算法如冒泡排序或插入排序。
