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本文實例講述了Python實現的堆排序算法。分享給大家供大家參考，具體如下：
堆排序的思想: 堆是一種數據結構，可以將堆看作一棵完全二叉樹，這棵二叉樹滿足，任何一個非葉節(jié)點的值都不大于（或不小于）其左右孩子節(jié)點的值。 將一個無序序列調整為一個堆，就可以找出這個序列的最大值（或最小值），然后將找出的這個值交換到序列的最后一個，這樣有序序列就元素就增加一個，無序序列元素就減少一個，對新的無序序列重復這樣的操作，就實現了排序。
堆排序的執(zhí)行過程：
1.從無序序列所確定的完全二叉樹的第一個非葉子節(jié)點開始，從右至左，從下至上，對每個節(jié)點進行調整，最終將得到一個大頂堆。
對節(jié)點的調整方法：將當前節(jié)點（假設為a）的值與其孩子節(jié)點進行比較，如果存在大于a的值的孩子節(jié)點，則從中選出最大的一個與a交換。當a來到下一層的時候重復上述過程，直到a的孩子節(jié)點的值都小于a為止
2.將當前無序序列中的第一個元素（反映在數中是根節(jié)點b），與無序序列中的最后一個元素交換（假設為c），b進入有序序列，到達最終位置。無序序列元素減少1個，有序序列元素增加1個，此時只有節(jié)點c可能不滿足堆的定義，對其進行調整。
3.重復2 的過程，直到無序序列的元素剩下一個時排序結束。
# -*- coding:utf-8 -*-
# 堆排序適用于記錄數很多的情況
from collections import deque
# 這里需要說明元素的存儲必須要從1開始
# 涉及到左右節(jié)點的定位，和堆排序開始調整節(jié)點的定位
# 在下標0處插入0，它不參與排序
L = deque([49,38,65,97,76,13,27,49])
L.appendleft(0)
#L = [0,49,38,65,97,76,13,27,49]
def element_exchange(numbers,low,high):
temp = numbers[low]
# j 是low的左孩子節(jié)點(cheer!)
i = low
j = 2*i
while j<=high:
# 如果右節(jié)點較大，則把j指向右節(jié)點
if j<high and numbers[j]<numbers[j+1]:
j = j+1
if temp<numbers[j]:
# 將numbers[j]調整到雙親節(jié)點的位置上
numbers[i] = numbers[j]
i = j
j = 2*i
else:
break
# 被調整節(jié)點放入最終位置
numbers[i] = temp
def top_heap_sort(numbers):
length = len(numbers)-1
# 指定第一個進行調整的元素的下標
# 它即該無序序列完全二叉樹的第一個非葉子節(jié)點
# 它之前的元素均要進行調整
# cheer up！
first_exchange_element = length/2
#建立初始堆
print first_exchange_element
for x in range(first_exchange_element):
element_exchange(numbers,first_exchange_element-x,length)
# 將根節(jié)點放到最終位置，剩余無序序列繼續(xù)堆排序
# length-1 次循環(huán)完成堆排序
for y in range(length-1):
temp = numbers[1]
numbers[1] = numbers[length-y]
numbers[length-y] = temp
element_exchange(numbers,1,length-y-1)
if __name__=='__main__':
top_heap_sort(L)
for x in range(1,len(L)):
print L[x],
運行結果：
PS：這里再為大家推薦一款關于排序的演示工具供大家參考：
在線動畫演示插入/選擇/冒泡/歸并/希爾/快速排序算法過程工具：
http://tools.jb51.net/aideddesign/paixu_ys
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希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。
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