手记

堆排序的Python实现(附详细过程图和讲解)

正文前的扯淡

之前电话面试一个公司时,面试官让写一个堆排序,遗憾的是我忘了堆排序的思想了,所以直接说不会写,这次电面也以失败告终...知耻后勇,这几天在网上找了很多写堆排序的帖子,但是帖子质量不好,堆排序是什么不介绍,代码也非常不详细,看了半天没整明白,不过好在今天找出了数据结构课的课本,系统复习后,尝试用Python写出了一个堆排序。

目录

  • 堆排序介绍

  • 堆排序算法详解+Python实现

堆排序涉及到的概念

  • 堆排序是利用 进行排序的

  • 是一种完全二叉树

  • 有两种类型: 大根堆  小根堆

  • 两种类型的概念如下:
    大根堆:每个结点的值都大于或等于左右孩子结点
    小根堆:每个结点的值都小于或等于左右孩子结点
    因为比较抽象,所以专门花了两个图表示


    大根堆


    小根堆

那么,什么是完全二叉树呢?

完全二叉树 是 一种除了最后一层之外的其他每一层都被完全填充,并且所有结点都保持向左对齐的树,向左对齐指的是:

向左对齐的完全二叉树


像这样的树就不是完全二叉树:

image.png


如果给上面的大小根堆的根节点从1开始编号,则满足下面关系(下图就满足这个关系):

满足关系


如果把这些数字放入数组中,则如下图所示:其中,上面的数字是数组下标值,第一个元素占位用。

数组中的大根堆


堆排序算法详解+Python实现

了解了堆。下面我们来看下堆排序的思想是怎样的(以大根堆为例):

  • 首先将待排序的数组构造出一个大根堆

  • 取出这个大根堆的堆顶节点(最大值),与堆的最下最右的元素进行交换,然后把剩下的元素再构造出一个大根堆

  • 重复第二步,直到这个大根堆的长度为1,此时完成排序。

下面通过图片来看下,第二个步骤是如何进行的:

首先把2和9的位置互换

互换位置后把2的位置进行调整,重新构造出一个大根堆


构造结果如下,这就选出了一个元素,然后再把10和80的位置互换,继续进行上面的步骤

这就是构建大根堆的思想,了解了之后就可以进行编码,编码主要解决两个问题:

  • 如何把一个序列构造出一个大根堆

  • 输出堆顶元素后,如何使剩下的元素构造出一个大根堆

根据问题进行编码,由于数组下标是从0开始的,而树的节点从1开始,我们还需要引入一个辅助位置,Python提供的原始数据类型list实际上是一个线性表(Array),由于我们需要在序列最左边追加一个辅助位,线性表这样做的话开销很大,需要把数组整体向右移动,所以list类型没有提供形如appendleft的函数,但是在一个链表里做这种操作就很简单了,Python的collections库里提供了链表结构deque,我们先使用它初始化一个无序序列:

from collections import dequeL = deque([50, 16, 30, 10, 60,  90,  2, 80, 70])
L.appendleft(0)

此时L如下:

In [2]: LOut[2]: deque([0, 50, 16, 30, 10, 60, 90, 2, 80, 70])

根据我们上面找出的两个难点,可以先编出heap_sort函数:

def heap_sort(L):
    L_length = len(L) - 1

    first_sort_count = L_length / 2
    for i in range(first_sort_count):
        heap_adjust(L, first_sort_count - i, L_length)    for i in range(L_length - 1):
        L = swap_param(L, 1, L_length - i)
        heap_adjust(L, 1, L_length - i - 1)    return [L[i] for i in range(1, len(L))]

讲解:

  • 因为引入了一个辅助空间,所以使L_length = len(L) - 1

  • 第一个循环做的事情是把序列调整为一个大根堆(heap_adjust函数)

  • 第二个循环是把堆顶元素和堆末尾的元素交换(swap_param函数),然后把剩下的元素调整为一个大根堆(heap_adjust函数)

我们要排序的序列为deque([50, 16, 30, 10, 60, 90, 2, 80, 70]),但是在第一个循环中,我们用了一个辅助变量first_sort_count,循环时,这个值变化的顺序是4->3->2->1,这是为什么呢。实际上,这些数字代表的是有孩子的节点,从下图可以看出,而我们所谓的调整大根堆,其实就是按照从右往左,从下到上的顺序,把每颗小树调整为一个大根堆。4->3->2->1的调整,其实就是10->30->16->50的调整。

节点含义

swap_param函数很简单,我们根据Python的特点,无需引入中间变量,直接交换堆顶元素和最后元素即可,代码如下:

def swap_param(L, i, j):
    L[i], L[j] = L[j], L[i]    return L



下面让我们看下最关键的堆调整函数heap_adjust

def heap_adjust(L, start, end):
    temp = L[start]

    i = start
    j = 2 * i    while j <= end:
        if (j < end) and (L[j] < L[j + 1]):
            j += 1
        if temp < L[j]:
            L[i] = L[j]
            i = j
            j = 2 * i        else:
            break
    L[i] = temp

这段代码比较抽象,我们结合实际例子把自己想象成一个解释器来看一下:


处理过程

  • 第一个循环在第一个调用这个函数时,start=4, end=9,L=[0, 50, 16, 30, 10, 60, 90, 2, 80, 70],进行temp = L[start],实际就是temp=L[4]=10,i=start, i此时为4,拿到我们要处理的树节点,j = 2*i,j此时得到第四个节点的左子树坐标,接着开始循环,循环条件j <= end代表在调整完整棵树树之前一直进行循环。第一个条件if (j < end) and (L[j] < L[j + 1])是要保证 j 取到较大子树的坐标,由于左子树大于右子树,所以这个if表达式不进行。


    第二个if 表达式,要做的如果根节点小于子树的值,就把根节点和较大的子树的值进行交换,temp<L[j]10<80,所以执行if内的语句:L[i] = L[j] 执行后L[i]为80i = j 执行后i=8j = 2 * i,执行后j为16,此时不满足循环条件,退出循环,然后执行L[i] = temp,执行后L[i] = 10
    这个函数其实就是把每个子树的根节点和较大的子节点进行值交换。而且如果在左子树 依然是根节点的情况下继续进行调整。 读者可以自己照着图调整几次就可以很好的理解代码的含义了。

这样调整4次后,这棵树就变成了一个大根堆,此时序列变成了这样:


第一个循环之后的序列

接下来进行第二个循环。

for i in range(L_length - 1):
    L = swap_param(L, 1, L_length - i)
    heap_adjust(L, 1, L_length - i - 1)

首先L = swap_param(L, 1, L_length - i)交换第一个节点和最后一个节点的值(因为我们引入了一个辅助空间,所以序列长度减1),此时序列变成了[16, 80, 50, 70, 60, 30, 2, 10, 90] 接下来对[16, 80, 50, 70, 60, 30, 2, 10]进行调整,由于我们之前已经把序列调整为了大根堆,所以此时循环条件变为从堆顶进行小范围调整就可以。
这次调整后,堆变为:

调整的过程


调整的结果


然后继续把10和80进行交换,继续调整,直到遍历完整个序列为止。


完整代码如下:

from collections import dequedef swap_param(L, i, j):
    L[i], L[j] = L[j], L[i]    return Ldef heap_adjust(L, start, end):
    temp = L[start]

    i = start
    j = 2 * i    while j <= end:        if (j < end) and (L[j] < L[j + 1]):
            j += 1
        if temp < L[j]:
            L[i] = L[j]
            i = j
            j = 2 * i        else:            break
    L[i] = tempdef heap_sort(L):
    L_length = len(L) - 1

    first_sort_count = L_length / 2
    for i in range(first_sort_count):
        heap_adjust(L, first_sort_count - i, L_length)    for i in range(L_length - 1):
        L = swap_param(L, 1, L_length - i)
        heap_adjust(L, 1, L_length - i - 1)    return [L[i] for i in range(1, len(L))]def main():
    L = deque([50, 16, 30, 10, 60,  90,  2, 80, 70])
    L.appendleft(0)    print heap_sort(L)if __name__ == '__main__':
    main()

运行结果如下:

python heap_sort2.py[2, 10, 16, 30, 50, 60, 70, 80, 90]



作者:一根薯条
链接:https://www.jianshu.com/p/d174f1862601


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