Implémentation d'algorithme de tri de tas-python

1. Définition

Le tri du tas doit stocker n données dans le tas au début, et le temps requis est O (nlogn). Pendant le processus de mise en file d'attente, le tas commence à partir d'un tas vide et est progressivement rempli de données. La hauteur du tas étant inférieure à log2n, le temps nécessaire pour insérer une donnée est O (logn)

2: Complexité temporelle: O (nlogn) est plus rapide

3. Complexité spatiale: plus compliquée

4. Implémentation Python:

from collections import deque

def swap_param(L, i, j):
    L[i], L[j] = L[j], L[i]
    return L

def heap_adjust(L, start, end):
    temp = L[start]
    i = start
    j = 2 * i

    while j <= end:
        if (j < end) and (L[j] < L[j + 1]):
            j += 1
        if temp < L[j]:
            L[i] = L[j]
            i = j
            j = 2 * i
        else:
            break
    L[i] = temp

def heap_sort(L):
    L_length = len(L) - 1

    first_sort_count = L_length / 2
    for i in range(first_sort_count):
        heap_adjust(L, first_sort_count - i, L_length)

    for i in range(L_length - 1):
        L = swap_param(L, 1, L_length - i)
        heap_adjust(L, 1, L_length - i - 1)

    return [L[i] for i in range(1, len(L))]

def main():
    L = deque([50, 16, 30, 10, 60,  90,  2, 80, 70])
    L.appendleft(0)
    print heap_sort(L)

main()