1.定義
ヒープソートでは、最初にn個のデータをヒープに格納する必要があり、必要な時間はO(nlogn)です。キューイングプロセス中、ヒープは空のヒープから始まり、徐々にデータで満たされます。ヒープの高さがlog2n未満であるため、データの挿入に必要な時間はO(logn)です。
2:時間の複雑さ:O(nlogn)の方が速い
3.スペースの複雑さ:より複雑
4. Pythonの実装:
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()