算法_堆的简单介绍

1、堆的分类

大根堆：一棵彻底二叉树，知足任一节点都比其孩子节点大
小根堆：一棵彻底二叉树，知足任一节点都比其孩子节点小

2、堆的向下调整性质

前提：节点的左右子树都是堆，可是自身不是堆

3、堆排序-----内置模块

优先队列：一些元素的集合，POP操做每次执行都会从优先队列中弹出最大（或最小）的元素。
堆——优先队列

Python内置模块——heapq
heapify(x)  #将list类型转化为heap, 在线性时间内, 从新排列列表
heappush(heap, item)
heappop(heap)

利用heapq模块实现堆排序

#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import heapq
import random
def heapqsort(li):
    h = []
    for v in li:
        heapq.heappush(h,v)   #向h列表里面添加要进行排序的列表
    return [heapq.heappop(h) for i in range(len(h))]  #返回排序好的结果

li = list(range(10))
random.shuffle(li)
print(li)   #[6, 0, 4, 1, 8, 5, 3, 7, 2, 9]
s = heapqsort(li)
print(s)   #[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

 

import heapq
import random
import time

def timer(func):
    def wrap(*args,**kwargs):
        start = time.time()
        res = func(*args,**kwargs)
        end = time.time()
        print("花费时间：{}\n".format(end-start))
        return res
    return wrap


@timer
def heapqsort(li):
    h = []
    for v in li:
        heapq.heappush(h,v)   #向h列表里面添加要进行排序的列表
    return [heapq.heappop(h) for i in range(len(h))]  #返回排序好的结果

li = list(range(10000000))
random.shuffle(li)
# print(li)   #[6, 0, 4, 1, 8, 5, 3, 7, 2, 9]
s = heapqsort(li)
# print(s)   #[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

@timer
def test(li):
    li.sort()

test(li)

"""
花费时间：23.32460856437683
花费时间：10.112208127975464
"""

简单测试了时间

 

 

参考or转发

http://www.cnblogs.com/haiyan123/p/8400537.html