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
数据分析师这个职业已经成为了职场中的“香饽饽”,无论是互联网公司还是传统行业,都离不开数据支持。想成为一名优秀的数据分析 ...
2024-12-26在数据驱动决策成为商业常态的今天,数据分析师这一职业正迎来前所未有的机遇与挑战。很多希望转行或初入职场的人士不禁询问:数 ...
2024-12-25数据分析师,这一近年来炙手可热的职业,吸引了大量求职者的注意。凭借在大数据时代中的关键作用,数据分析师不仅需要具备处理数 ...
2024-12-25在当今数字化变革的浪潮中,数据分析师这一职业正迎来前所未有的发展机遇。回想我自己初入数据分析行业时,那种既兴奋又略显谨慎 ...
2024-12-25在当今信息爆炸的时代,数据已经像空气一样无处不在,而数据分析则是解锁这些信息宝藏的钥匙。数据分析的过程就像是一次探险,从 ...
2024-12-25在职场上,拍脑袋做决策的时代早已过去。数据分析正在成为每个职场人的核心竞争力,不仅能帮你找到问题,还能提供解决方案,提升 ...
2024-12-24Excel是数据分析的重要工具,强大的内置功能使其成为许多分析师的首选。在日常工作中,启用Excel的数据分析工具库能够显著提升数 ...
2024-12-23在当今信息爆炸的时代,数据分析师如同一位现代社会的侦探,肩负着从海量数据中提炼出有价值信息的重任。在这个过程中,掌握一系 ...
2024-12-23在现代的职场中,制作吸引人的PPT已经成为展示信息的重要手段,而其中数据对比的有效呈现尤为关键。为了让数据在幻灯片上不仅准 ...
2024-12-23在信息泛滥的现代社会,数据分析师已成为企业决策过程中不可或缺的角色。他们的任务是从海量数据中提取有价值的洞察,帮助组织制 ...
2024-12-23在数据驱动时代,数据分析已成为各行各业的必需技能。无论是提升个人能力还是推动职业发展,选择一条适合自己的学习路线至关重要 ...
2024-12-23在准备数据分析师面试时,掌握高频考题及其解答是应对面试的关键。为了帮助大家轻松上岸,以下是10个高频考题及其详细解析,外加 ...
2024-12-20互联网数据分析师是一个热门且综合性的职业,他们通过数据挖掘和分析,为企业的业务决策和运营优化提供强有力的支持。尤其在如今 ...
2024-12-20在现代商业环境中,数据分析师是不可或缺的角色。他们的工作不仅仅是对数据进行深入分析,更是协助企业从复杂的数据信息中提炼出 ...
2024-12-20随着大数据时代的到来,数据驱动的决策方式开始受到越来越多企业的青睐。近年来,数据分析在人力资源管理中正在扮演着至关重要的 ...
2024-12-20在数据分析的世界里,表面上的技术操作只是“入门票”,而真正的高手则需要打破一些“看不见的墙”。这些“隐形天花板”限制了数 ...
2024-12-19在数据分析领域,尽管行业前景广阔、岗位需求旺盛,但实际的工作难度却远超很多人的想象。很多新手初入数据分析岗位时,常常被各 ...
2024-12-19入门数据分析,许多人都会感到“难”,但这“难”究竟难在哪儿?对于新手而言,往往不是技术不行,而是思维方式、业务理解和实践 ...
2024-12-19在如今的行业动荡背景下,数据分析师的职业前景虽然面临一些挑战,但也充满了许多新的机会。随着技术的不断发展和多领域需求的提 ...
2024-12-19在信息爆炸的时代,数据分析师如同探险家,在浩瀚的数据海洋中寻觅有价值的宝藏。这不仅需要技术上的过硬实力,还需要一种艺术家 ...
2024-12-19