Python实现的堆排序算法原理与用法实例分析

#-*- coding: UTF-8 -*-import numpy as npdef MakeHeap(a):  for i in xrange(a.size / 2 - 1, -1, -1):#对非叶子节点的子节点进行调节，构建堆    AdjustHeap(a, i, a.size)def AdjustHeap(a, i, n):  j = i*2 +1                     #选择节点i的左子节点  x = a[i]                       #选择节点的数值  while j < n:                    #循环对子节点及其子树进行调整    if j + 1 < n and a[j+1] < a[j]:    #找到节点i子节点的最小值      j += 1    if a[j] >= x :                  #若两个子节点均不小于该节点，则不同调整      break    a[i], a[j] = a[j], a[i]             #将节点i的数值与其子节点中最小者的数值进行对调    i = j                        #将i赋为改变的子节点的索引    j = i*2 + 1                   #将j赋为节点对应的左子节点def HeapSort(a):  MakeHeap(a)                 #构建小顶堆  for i in xrange(a.size - 1,0, -1):   #对堆中的元素逆向遍历    a[i], a[0] = a[0], a[i]           #将堆顶元素与堆中最后一个元素进行对调，因为小顶堆中堆顶元素永远最小，因此，输出即为最小元素    AdjustHeap(a, 0, i)          #重新调整使剩下的元素仍为一个堆if __name__ == '__main__':  a = np.random.randint(0, 10, size = 10)  print "Before sorting..."  print "---------------------------------------------------------------"  print a  print "---------------------------------------------------------------"  HeapSort(a)  print "After sorting..."  print "---------------------------------------------------------------"  print a[::-1]                    #因为堆排序按大到小进行排列，采用a[::-1]对其按从小到大进行输出  print "---------------------------------------------------------------"