Объяснение реализации Python-heapsort - PullRequest
0 голосов
/ 24 февраля 2019

Это реализация heapsort на python3, где n - размер кучи.

def heapify(arr, n, i): 
    largest = i  
    l = 2 * i + 1     # left = 2*i + 1 
    r = 2 * i + 2     # right = 2*i + 2 

# See if left child of root exists and is 
# greater than root 
if l < n and arr[i] < arr[l]: 
    largest = l 

# See if right child of root exists and is 
# greater than root 
if r < n and arr[largest] < arr[r]: 
    largest = r 

# Change root, if needed 
if largest != i: 
    arr[i],arr[largest] = arr[largest],arr[i] # swap 

    # Heapify the root. 
    heapify(arr, n, largest) 

# The main function to sort an array of given size 
def heapSort(arr): 
   n = len(arr) 

   # Build a maxheap. 
   for i in range(n, -1, -1): 
       heapify(arr, n, i) 

# One by one extract elements 
for i in range(n-1, 0, -1): 
    arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i] # swap 
    heapify(arr, i, 0) 

Я понимаю функцию heapify и что она делает.Я вижу проблему в максимальной куче, хотя:

for i in range(n, -1, -1): 

из того, что я исследовал, я думаю, что мне нужно построить максимальную кучу только на нелистовом узле, который должен быть 0 ... n / 2.такправильный диапазон здесь?

Также у меня возникают проблемы с пониманием последней части:

for i in range(n-1, 0, -1): 
arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i] # swap 
heapify(arr, i, 0)

как этот диапазон работает здесь с n-1 ... 0 с шагом = -1?

1 Ответ

0 голосов
/ 25 февраля 2019

Код GeeksforGeeks для HeapSort в c ++

// Build heap (rearrange array) 
for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) 
    heapify(arr, n, i); 

Ссылка: -

  1. GeeksforGeeks

Псевдокод для Heapsort в Книге CLRS

BUILD-MAX-HEAP(A)
    heap-size[A] ← length[A]
    for i ← length[A]/2 downto 1
    do MAX-HEAPIFY(A, i)

Итак Да, вы правы .Только heapfying Нелистовых узлов достаточно.

Что касается вашего второго вопроса: -

Псевдокод

1.MaxHeapify(Array)
2.So the Array[0] has the maximum element
3.Now exchange Array[0] and Array[n-1] and decrement the size of heap by 1. 
4.So we now have a heap of size n-1 and we again repeat the steps 1,2 and 3 till the index is 0.  
...