一、不稳定排序算法有哪些1、堆排序2、希尔排序3、快速排序4、选择排序 二、常见排序算法稳定性分析1、堆排序稳定性分析我们知道堆的结构是节点i的孩子为 2*i 和 2*i+1 节点，大顶堆要求父节点大于等于其 2 个子节点，小顶堆要求父节点小于等于其 2 个子节点。在一个长为 n 的序列，堆排序的过程是从第 n/2 开始和其子节点共 3 个值选择最大（大顶堆）或者最小（小顶堆），这 3
转载
2023-08-03 15:15:34
95阅读
预备知识堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法，堆排序是一种选择排序，它的最坏，最好，平均时间复杂度均为O(nlogn)，它也是不稳定排序。首先简单了解下堆结构。 堆是具有以下性质的完全二叉树：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值，称为大顶堆；或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值，称为小顶堆。如下图：同时，我们对堆中的结点按层进行编号，将这种逻辑结构映射到数组中就
转载
2023-07-27 20:52:28
50阅读
python 实现堆排序堆排序： 堆排序（英语：Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。（来源于百度百科） 就是利用完全二叉树的性质，将一个长数组划分为若干个小块，进行比较交换，进而达到排序的目的。基本思想还是化整体为局部，然后局部合并达到高效排序的目的。 核心概念： 大（
转载
2023-08-09 14:52:40
38阅读
import copy def heap_sort(hlist): def heap_adjust(parent): child = 2 * parent + 1 # left child while child heap[child]: child += 1 # right child ...
转载
2018-09-21 23:47:00
82阅读
最近在预习算法，这里把堆排序也预习一下，哈哈。分享给大家。最核心的是构建大顶堆的过程。按照堆的特
原创
2022-08-12 07:16:23
67阅读
作者：Olivera Popović翻译：老齐介绍堆排序是高效排序算法的另一个例子，它的主要优点是，无论输入数据如何，它的最坏情况运行时间都是O(n*logn)。顾名思义，堆排序在很大程度上依赖于堆数据结构——优先级队列的常见实现。毫无疑问，堆排序是一种简单的排序算法，而且与其他简单实现相比，堆排序是更有效，也很常见。堆排序堆排序的工作原理是从堆逐个“移除”元素并将它们添加到已排序的数
第一个元素一定是最小的,如果每次只想拿到列表的最小值，不想整个列表排序，可以通过不断返回最小值的方法实现
转载
2018-11-23 16:29:00
62阅读
堆排序的特点是利用了数据结构中的堆。 从降序排列的堆中取出数据时会从最大的数据开始取，所以将取出的数据反序输出，排序就完成了。 解说 堆排序一开始需要将 n 个数据存进堆里，所需时间为 O(nlogn)。排序过程中，堆从空堆的状态开始，逐渐被数据填满。由于堆的高度小于 lo
转载
2023-06-30 22:32:33
27阅读
堆排序是一种基于二叉堆数据结构的排序算法，它的基本思想是将待排序的数据转换成一个二叉堆，然后不断地将堆顶元素（即最大或最小元素）取出来，放到已排序部分的末尾，再重新调整剩余未排序部分的堆，直到全部排序完成。堆排序的主要步骤包括：构建二叉堆：将待排序数组看作一个完全二叉树，从最后一个非叶子节点开始，从下往上依次进行“下沉”操作，使得每个节点都满足堆的性质（即父节点的值大于或小于它的子节点的值）。取出
转载
2023-06-30 11:18:05
47阅读
堆排序介绍： 堆排序也是一种选择排序。个人觉得是简单选择排序的优化，借助于二叉树这种数据结构，每趟从待排序的记录中选出关键字最小的记录，顺序放在已排序的记录序列末尾，直到全部排序结束为止。跟简单选择排序不同的是堆排序的待排序列是利用二叉树这种数据结构存储的。相比之下是更优化的。思想：首先，要介绍一下堆。堆是一课顺序存储的完全二叉树。有大根堆和小根堆。若每个结点的的key不
1、堆排序基本介绍堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法，堆排序是一种选择排序，它的最坏，最好，平均时间复杂度均为O(nlogn)，它也是不稳定排序。 堆是具有以下性质的完全二叉树：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值，称为大顶堆, 注意 : 没有要求结点的左孩子的值和右孩子的值的大小关系。 每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值，称为小顶堆1.1、大顶堆举例说明 我们对堆中的结
堆排序是一种高级排序算法，时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度仅为O(1)，对于海量数据使用堆排序是相当高效的。相比其他排序算法，堆排序确实比较难，不仅体现在思想上，更体现在代码逻辑上。在《数据结构与算法分析（Java语言描述）》所给的堆排序伪代码中，有一个很巧妙的地方，值得我们反复推敲。当然在看代码前，大家先自行搞懂堆排序思想。堆排序第一个步骤是构造二叉堆（按二叉树理解也没问题）。二叉堆是由
1、堆排序概述堆排序(Heapsort)是指利用堆积树（堆）这种数据结构所设计的一种排序算法，它是选择排序的一种。可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素。堆分为大根堆和小根堆，是完全二叉树。大根堆的要求是每个节点的值都不大于其父节点的值，即A[PARENT[i]] >= A[i]。在数组的非降序排序中，需要使用的就是大根堆，因为根据大根堆的要求可知，最大的值一定在堆顶。2、堆排序思想（大根
转载
2023-05-27 11:14:59
72阅读
def buildMaxHeap(arr): import math for i in range(math.floor(len(arr)/2),-1,-1): heapify(arr,i) def heapify(arr, i): left = 2*i+1 right = 2*i+2 larges ...
转载
2021-09-24 11:38:00
174阅读
2评论
输入格式:输入第一行给出正整数N（≤105），随后一行给出N个（长整型范围内的）整数，其间以空
原创
2023-05-25 16:29:21
104阅读
# 堆排序算法
## 简介
堆排序是一种基于比较的排序算法，它利用堆这种数据结构来实现排序。堆是一种完全二叉树，可以分为最大堆和最小堆两种形式。在最大堆中，每个节点的值都大于或等于其子节点的值，而在最小堆中，每个节点的值都小于或等于其子节点的值。
堆排序的基本思想是：首先将待排序的序列构建为一个最大堆，然后将堆顶元素与最后一个元素交换位置，然后对剩余的 n-1 个元素重新构建最大堆，反复执行
原创
2023-09-20 12:19:03
24阅读
一、堆：是一种数据结构，一种叫做完全二叉树的数据结构。 二、堆的性质： 1、大顶堆：每个节点的值都大于或者等于它的左右子节点的值。 大顶堆性质：arr[i] >= arr[2i + 1] && arr[i] >= arr[2i + 2] 2、小顶堆：每个节点的值都小于或者等于它的左右子节点的值。 小 ...
转载
2021-10-27 15:50:00
95阅读
2评论
'''Created on 2017-1-6@author: admin'''def buildHeap(source,parent): if left(parent)>=len(source): return elif right(parent)>=len(source): if source[parent]>source[left(pa
原创
2022-07-28 16:33:55
40阅读
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
Python实现堆排序
原创
2022-09-15 10:04:05
242阅读
