博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # _*_coding:utf-8_*_ import random def sift(li, low, high): # 堆的向下调整（大根堆） """ :param li: 列表 :param low: 堆的根节点位置
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # _*_coding:utf-8_*_ import heapq # q->queue 优先队列 import random li = list(range(10)) random.shuffle(li) print(l
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # _*_coding:utf-8_*_ # 比较排序 import random def sift(li, low, high): # 堆的向下调整（小根堆） i = low j = 2 * i + 1 tmp = li
与堆和堆排序相关的问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：与堆和堆排序相关的问题 CSDN：与堆和堆排序相关的问题 堆结构说明 堆结构就是用数组实现的完全二叉树结构，什么是完全二叉树？可以参考如下两篇博客： 使用二叉树的递归套路来解决的问题 快速求完全二叉树的节点个数 完全二叉树中如果每棵子树的最
前言 堆排序是一种高效的排序算法，基于二叉堆数据结构实现。它具有稳定性、时间复杂度为O(nlogn)和空间复杂度为O(1)的特点。 堆排序实现原理 构建最大堆：将待排序数组构建成一个最大堆，即满足父节点大于等于子节点的特性。 将堆顶元素与最后一个元素交换：将最大堆的堆顶元素与堆中的最后一个元素交换位
加强堆结构说明 作者：Grey 原文地址： 博客园：加强堆结构说明 CSDN：加强堆结构说明 关于堆和堆排序的说明 可以参考这篇博客：与堆和堆排序相关的问题 基础的堆结构可以实现数据入堆和出堆以后（即: 调用堆的 pop 和 push 方法），使用O(logN)的时间复杂度可以将堆调整好，如果使用的
