Python 面试题 - 堆排序 & 演算过程
最后编程大题是： 请使用python实现整数数组的推排序？
由于过于一直对于此排序很触头，如何用python实现让我有些头疼，于是度娘理清了下概念，开始自己实现，并附上推演过程。
[html]
<span style="font-size:14px;">#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# vim: tabstop=4 shiftwidth=4 softtabstop=4
# TODO: left child
# param: index
# return: the index of left child
def leftChild(index):
return index*2+1
# TODO: right child
# param: index
# return: the index of right child
def rightChild(index):
return index*2+2
# TODO: max exchange
# param: array index headSize
def maxHeap(array, index, heapSize):
# 01 Get the left and right node
leftInd = leftChild(index)
rightInd = rightChild(index)
# 02 compare the left,right,index vals
# get the max val and ind
largest = index
if leftInd < heapSize and array[index] < array[leftInd]:
largest = leftInd
if rightInd < heapSize and array[leftInd] < array[rightInd]:
largest = rightInd
# 03 exchange the largest and index val when index -ne largest and then recursive
if largest != index:
array[largest], array[index] = array[index], array[largest]
maxHeap(array,largest,heapSize)
# TODO build the heap
# param: array
def buildHeap(array):
for i in range(len(array)/2,-1,-1):
maxHeap(array,i,len(array))
# TODO: heap sort
# param: array
# return: heap sorted array
def heapSort(array):
buildHeap(array)
for i in range(len(array)-1,0,-1):
array[0], array[i] = array[i], array[0]
maxHeap(array,0,i)
arr=[1,2,7,4,34,25,67]
heapSort(arr)
print arr</span>
Result: [1, 2, 4, 7, 25, 34, 67]
=============华丽的分割线=================
名词解释：
初始数组： 输入，需要排序的数组
初始堆：基于初始数组，创建符合堆特征的完全二叉树
大根堆头： 大根堆的根节点
无序堆：对排序中取出大根堆头后的剩余堆。
1[0]：1为数组的值，0代表标识位
以下为推演过程：
A. 初始数组： 1[0] 2[1] 7[2] 4[3] 34[4] 25[5] 67[6]
B. 初始堆：
条件区间：
[html]
<span style="font-size:14px;">range(len(array)/2,-1,-1) # 即3,2,1,0</span>
子条件区间：
[html]
<span style="font-size:14px;">maxHeap(array,largest,heapSize) #即 最大值的index</span>
1. 条件：index = len(arr)/2 值为3
leftChild: 3*2+1=7 rightChild: 3*2+2=8 此时都大于arrSize(heapSize) Pass
2. 条件: 2
leftChild: 2*2+1=5 rightChild: 2*2+2=6 此时最大值67[6]，与7[2] 交换。
此时数组变为：1[0] 2[1] 67[2] 4[3] 34[4] 25[5] 7[6]
2.1 子条件： 6
leftChild: 6*2+1=13 rightChild: 6*2+2=14 此时都大于arrSize(heapSize) 递归回归
3. 条件： 1
leftChild: 1*2+1=3 rightChild: 1*2+2=4 此时最大值34[4]，与2[1]交换
此时数组变为：1[0] 34[1] 67[2] 4[3] 2[4] 25[5] 7[6]
3.1 子条件：4
leftChild: 4*2+1=9 rightChild: 4*2+2=10 此时都大于arrSize(heapSize) 递归回归
4. 条件：0
leftChild: 0*2+1=1 rightChild: 0*2+2=2 此时最大值67[2]，与1[0]交换
此时数组变为： 67[0] 34[1] 1[2] 4[3] 2[4] 25[5] 7[6]
4..1 子条件: 2
leftChild: 2*2+1=5 rightChild: 2*2+2=6 此时最大值25[5]， 与1[2]交换
此时数组变为： 67[0] 34[1] 25[2] 4[3] 2[4] 1[5] 7[6]
4.2 子条件：5
leftChild: 5*2+1=11 rightChild: 5*2+2=12 此时都大于arrSize(heapSize) 递归回归
初始堆为：67[0] 34[1] 25[2] 4[3] 2[4] 1[5] 7[6]
树形展示为：
67[0]
/ \
34[1] 25[2]
/ \ / \
4[3] 2[4] 1[5] 7[6]
C 堆排序：
注意： 条件一直是无序堆的0
1. 交换大堆根头和最后的一个元素。
交换67[0]与7[6]，并将67[0]从无序堆中取出，此时无序堆: 7[0] 34[1] 25[2] 4[3] 2[4] 1[5]
根据条件 0 来整理无序堆(逻辑同上): 34[0] 7[1] 25[2] 4[3] 2[4] 1[5]
2. 交换34[0]与1[5]，并将34[0]从无序堆中取出，此时无序堆: 1[0] 7[1] 25[2] 4[3] 2[4]
根据条件 0 来整理无序堆为：25[0] 7[1] 1[2] 4[3] 2[4]
3. 重复1和2
最后无序堆中的元素全部取出，并组成堆排序的最后结果。
[1, 2, 4, 7, 25, 34, 67]
补充：Web开发 , Python ,
