
Python实现基于二叉树存储结构的堆排序算法示例
本文实例讲述了Python实现基于二叉树存储结构的堆排序算法。分享给大家供大家参考,具体如下:
既然用Python实现了二叉树,当然要写点东西练练手。
网络上堆排序的教程很多,但是却几乎都是以数组存储的数,直接以下标访问元素,当然这样是完全没有问题的,实现简单,访问速度快,也容易理解。
但是以练手的角度来看,我还是写了一个二叉树存储结构的堆排序
其中最难的问题就是交换二叉树中两个节点。
因为一个节点最多与三个节点相连,那么两个节点互换,就需要考虑到5个节点之间的关系,也需要判断是左右孩子,这将是十分繁琐的,也很容易出错。
class Tree:
def __init__(self, val = '#', left = None, right = None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
self.ponit = None
self.father = None
self.counter = 0
#前序构建二叉树
def FrontBuildTree(self):
temp = input('Please Input: ')
node = Tree(temp)
if(temp != '#'):
node.left = self.FrontBuildTree()
node.right = self.FrontBuildTree()
return node#因为没有引用也没有指针,所以就把新的节点给返回回去
#前序遍历二叉树
def VisitNode(self):
print(self.val)
if(self.left != None):
self.left.VisitNode()
if(self.right != None):
self.right.VisitNode()
#中序遍历二叉树
def MVisitTree(self):
if(self.left != None):
self.left.MVisitTree()
print(self.val)
if(self.right != None):
self.right.MVisitTree()
#获取二叉树的第dec个节点
def GetPoint(self, dec):
road = str(bin(dec))[3:]
p = self
for r in road:
if (r == '0'):
p = p.left
else:
p = p.right
#print('p.val = ', p.val)
return p
#构建第一个堆
def BuildHeadTree(self, List):
for val in List:
#print('val = ', val, 'self.counter = ', self.counter)
self.ponit = self.GetPoint(int((self.counter + 1) / 2))
#print('self.ponit.val = ', self.ponit.val)
if (self.counter == 0):
self.val = val
self.father = self
else:
temp = self.counter + 1
node = Tree(val)
node.father = self.ponit
if(temp % 2 == 0):#新增节点为左孩子
self.ponit.left = node
else:
self.ponit.right = node
while(temp != 0):
if (node.val < node.father.val):#如果新增节点比其父亲节点值要大
p = node.father#先将其三个链子保存起来
LeftTemp = node.left
RightTemp = node.right
if (p.father != p):#判断其不是头结点
if (int(temp / 2) % 2 == 0):#新增节点的父亲为左孩子
p.father.left = node
else:
p.father.right = node
node.father = p.father
else:
node.father = node#是头结点则将其father连向自身
node.counter = self.counter
self = node
if(temp % 2 == 0):#新增节点为左孩子
node.left = p
node.right = p.right
if (p.right != None):
p.right.father = node
else:
node.left = p.left
node.right = p
if (p.left != None):
p.left.father = node
p.left = LeftTemp
p.right = RightTemp
p.father = node
temp = int(temp / 2)
#print('node.val = ', node.val, 'node.father.val = ', node.father.val)
#print('Tree = ')
#self.VisitNode()
else:
break;
self.counter += 1
return self
#将头结点取出后重新调整堆
def Adjust(self):
#print('FrontSelfTree = ')
#self.VisitNode()
#print('MSelfTree = ')
#self.MVisitTree()
print('Get ', self.val)
p = self.GetPoint(self.counter)
#print('p.val = ', p.val)
#print('p.father.val = ', p.father.val)
root = p
if (self.counter % 2 == 0):
p.father.left = None
else:
p.father.right = None
#print('self.left = ', self.left.val)
#print('self.right = ', self.right.val)
p.father = p#将二叉树最后一个叶子节点移到头结点
p.left = self.left
p.right = self.right
while(1):#优化是万恶之源
LeftTemp = p.left
RightTemp = p.right
FatherTemp = p.father
if (p.left != None and p.right !=None):#判断此时正在处理的结点的左后孩子情况
if (p.left.val < p.right.val):
next = p.left
else:
next = p.right
if (p.val < next.val):
break;
elif (p.left == None and p.right != None and p.val > p.right.val):
next = p.right
elif (p.right == None and p.left != None and p.val > p.left.val):
next = p.left
else:
break;
p.left = next.left
p.right = next.right
p.father = next
if (next.left != None):#之后就是一系列的交换节点的链的处理
next.left.father = p
if (next.right != None):
next.right.father = p
if (FatherTemp == p):
next.father = next
root = next
else:
next.father == FatherTemp
if (FatherTemp.left == p):
FatherTemp.left = next
else:
FatherTemp.right = next
if (next == LeftTemp):
next.right = RightTemp
next.left = p
if (RightTemp != None):
RightTemp.father = next
else:
next.left = LeftTemp
next.right = p
if (LeftTemp != None):
LeftTemp.father = next
#print('Tree = ')
#root.VisitNode()
root.counter = self.counter - 1
return root
if __name__ == '__main__':
print("脚本之家测试结果")
root = Tree()
number = [-1, -1, 0, 0, 0, 12, 22, 3, 5, 4, 3, 1, 6, 9]
root = root.BuildHeadTree(number)
while(root.counter != 0):
root = root.Adjust()
运行结果:
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08LSTM 输出不确定的成因、影响与应对策略 长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的一种变体,凭借独特的门控机制,在 ...
2025-07-07统计学方法在市场调研数据中的深度应用 市场调研是企业洞察市场动态、了解消费者需求的重要途径,而统计学方法则是市场调研数 ...
2025-07-07CDA数据分析师证书考试全攻略 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、行业发展的核心驱动力,数据分析师也因此成为 ...
2025-07-07