python 에서 두 갈래 더미 와 더미 정렬 을 실현 하 는 예시

쌓 기 는 특수 한 트 리 구조 로 쌓 인 데이터 저장 은 일정한 쌓 기 순 서 를 만족시킨다.쌓 기 정렬 은 선택 정렬 의 일종 으로 그 알고리즘 의 복잡 도,시간 복잡 도 는 다른 정렬 알고리즘 에 비해 매우 큰 장점 을 가진다.
더 미 는 큰 머리 더미 와 작은 머리 더미 로 나 뉘 는데 그 이름 처럼 큰 머리 더미 의 첫 번 째 요 소 는 가장 크 고 모든 하위 노드 가 있 는 부모 노드 는 그 데이터 값 이 아들 노드 의 값 보다 크다.작은 머리 더 미 는 반대 다.
나 는 다음 나무 더 미 를 만 드 는 알고리즘 과정 을 대충 설명 한다.
N/2 위치의 배열 데 이 터 를 찾 습 니 다.이 위치 에서 이 노드 의 왼쪽 자 결점 의 색인 을 찾 습 니 다.먼저 이 결점 의 아래 자 결점 을 비교 하고 가장 큰 자 결점 의 색인 을 왼쪽 자 결점 에 할당 한 다음 에 가장 큰 자 결점 과 부 결점 을 비교 합 니 다.만약 에 부 결점 보다 크 면 부 노드 와 데 이 터 를 교환 합 니 다.물론 실현 을 대충 말 했 을 뿐 이 과정 에서 결점 이 존재 하지 않 는 상황 을 고려 해 야 한다.
코드 보기:

#       
def binaryHeap(arr, lenth, m): 
 temp = arr[m] #        
 while(2*m+1 < lenth): 
 lchild = 2*m+1 
 if lchild != lenth - 1 and arr[lchild] < arr[lchild + 1]: 
 lchild = lchild + 1 
 if temp < arr[lchild]: 
 arr[m] = arr[lchild] 
 else: 
 break 
 m = lchild 
 arr[m] = temp 
 
 
def heapsort(arr, length): 
 i = int(len(arr)/2) 
 while(i >= 0): 
 binaryHeap(arr, len(arr), i) 
 i = i - 1 
 
 print("         :") 
 print(arr) #            
 
 
if __name__ == '__main__': 
 arr = [2, 87, 39, 49, 34, 62, 53, 6, 44, 98] 
 
 heapsort(arr, len(arr))

쌓 기 정렬 과정 은 마지막 노드 와 첫 번 째 노드 를 순서대로 비교 교환 하 는 것 이다.

#      
def binaryHeap(arr, lenth, m):
  temp = arr[m] #       
  while(2*m+1 < lenth):
    lchild = 2*m+1
    if lchild != lenth - 1 and arr[lchild] < arr[lchild + 1]:
      lchild = lchild + 1
    if temp < arr[lchild]:
      arr[m] = arr[lchild]
    else:
      break
    m = lchild
  arr[m] = temp


def heapsort(arr, length):
  i = int(len(arr)/2)
  while(i >= 0):
    binaryHeap(arr, len(arr), i)
    i = i - 1

  print("         :")
  print(arr) #           

  i = length-1
  while(i > 0):
    arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i] #     
    binaryHeap(arr, i, 0)
    i = i - 1560


def pop(arr):
  first = arr.pop(0)
  return first


if __name__ == '__main__':
  arr = [2, 87, 39, 49, 34, 62, 53, 6, 44, 98]

  heapsort(arr, len(arr))

  print("         ")
  print(arr) #               

  data = pop(arr)
  print(data)

  print(arr)

python 은 모듈 을 봉 인 했 습 니 다.우 리 는 이 모듈 을 사용 하면 우선 대기 열 을 효율적으로 실현 할 수 있 습 니 다.

import heapq


class Item:
  def __init__(self, name):
    self.name = name

  def __repr__(self):
    return 'Item({!r})'.format(self.name)


class PriorityQueue:
  def __init__(self):
    self._queue = []
    self._index = 0

  def push(self, item, priority):
    heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._index, item)) #        
    self._index += 1

  def pop(self):
    return heapq.heappop(self._queue)[-1] #     


if __name__ == '__main__':
  p = PriorityQueue()
  p.push(Item('foo'), 1)
  p.push(Item('bar'), 5)
  p.push(Item('spam'), 4)
  p.push(Item('grok'), 1)

  print(p.pop())
  print(p.pop())

구체 적 으로 보 세 요hepq 홈 페이지
이상 의 python 에서 이 진 더미 와 쌓 기 순 서 를 실현 하 는 예 는 바로 편집장 이 여러분 에 게 공유 한 모든 내용 입 니 다.여러분 께 참고 가 되 고 저희 도 많이 응원 해 주 셨 으 면 좋 겠 습 니 다.