【数据结构笔记】归并排序（merge_sort）+ 堆排序 -- python2.7

归并排序

此处只有代码：

def merge(li,left,mid,right):temp = []i = left;j=mid+1while i <= mid and j <= right:if li[i] < li[j]:temp.append(li[i])i=i+1else:temp.append(li[j])j=j+1while i<=mid:temp.append(li[i])i=i+1while j<=left:temp.append(li[j])j=j+1for i in range(len(temp)):li[left+i] = temp[i]def mergeSort(li, left, right):if(left<right):mid = (left + right)/2mergeSort(li,left,mid)mergeSort(li,mid+1,right)merge(li,left,mid,right)

结果：

堆排序

代码：

def adjustHeap(arr, i, n):temp = arr[i] #取出当前元素i # 从i的左节点开始，也就是2*i+1k = 2*i+1while k < n:if k + 1 < n and arr[k] < arr[k+1]:#如果左子节点小于右子节点，则将k指向右子节点k += 1if arr[k] > temp:#如果子节点的值大于父节点，将子节点的值付给父节点arr[i] = arr[k]i = k k=k*2+1else:k=k*2+1breakarr[i] = temp def heapsort(arr):#1.构建大顶堆for i in range(len(arr)//2-1, -1, -1):#从最后一个非叶子节点开始调整，从下往上从左往右adjustHeap(arr, i, len(arr))print(arr)#2.调整堆结构，交换堆顶元素与末尾元素for j in range(len(arr)-1, -1, -1):arr[j], arr[0] = arr[0], arr[j]#重新对堆进行排序adjustHeap(arr, 0, j)

构建初始堆经推导复杂度为O(n)，在交换并重建堆的过程中，需交换n-1次，而重建堆的过程中，根据完全二叉树的性质，[log2(n-1),log2(n-2)…1]逐步递减，近似为nlogn。
堆排序时间复杂度O(nlogn)。
选择排序的一种，所以属于不稳定排序。

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