網上找了很多堆排序的帖子，大部分**都沒有注釋，自己理解後寫了帶注釋的。
堆排序的原理：
構造大頂堆或小頂堆，使得根節點，即目標陣列arr[0]為最大/最小。交換arr[0]和arr[-1]，將最大值/最小值儲存到最後乙個位置，然後以arr[-1]前面的元素構造大頂堆，重複上述過程。
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# 主要分為三部分
defheap_sort
(s):
# 第一部分，heapify函式，第一次構造大頂堆，需要從最後一排的非葉子節點的最後乙個開始，向上遍歷
# 不能由上向下的原因是，需要將可能的大數字從下面搬運到上面
defheapify
(s,length,i)
: l = i*2+
1 r = i*2+
2 largest = i
if l < length and s[l]
> s[largest]
: largest = l
if r < length and s[r]
> s[largest]
: largest = r
if largest != i:
s[i]
, s[largest]
= s[largest]
,s[i]
heapify(s,length,largest)
# 第二部分，從後向前/從下向上呼叫heapify初始化大頂堆
length =
len(s)
for i in
range
(length//2-
1,-1
,-1)
: heapify(s,length,i)
# 第三部分，大頂堆就緒，從後向前遍歷s，將s[0]，即大頂堆根節點和最後的葉子節點對調，並length-=1，使得接下來構造大頂堆時，剛剛對調的最後一位不會被重新排序。並且一定要從上向下構造大頂堆。
for i in
range
(len
(s)-1,
0,-1
):s[0]
,s[i]
= s[i]
,s[0
] length -=
1 heapify(s,length,0)
print
(s)
演算法學習 堆排序
一 關於二叉樹和堆的基本概念 1 二叉樹 每個節點，最多有2個子樹的數結構。左右子樹，也是最多有2個子節點。2 滿二叉樹 除最後一層外，每個節點都有2個子節點。3 完全二叉樹 存在的節點，和滿二叉樹的節點完全對應。4 堆 max heap 最大的元素永遠在根節點 任一非終端節點資料均不小於其左 右孩...
排序演算法學習之堆排序
堆排序 英語 heapsort 是指利用 堆這種資料結構所設計的一種 排序演算法 堆是乙個近似 完全二叉樹 的結構，並同時滿足堆積的性質 即子結點的鍵值或索引總是小於 或者大於 它的父節點。簡單的就是將乙個陣列看作是乙個二叉樹，然後每個父節點跟自己的子節點比較 最大的就成為父節點。如下圖 當第一輪對...
經典演算法學習 堆排序
堆排序是相對其他排序稍微麻煩的排序，是一種利用堆的性質進行的選擇排序。堆其實是一棵完全二叉樹，只要任何乙個非葉節點的關鍵字不大於或者不小於其左右孩子節點，就可以形成堆。堆分為大頂堆和小頂堆。由上述性質可知大頂堆的堆頂的關鍵字是所有關鍵字中最大的，小頂堆的堆頂的關鍵字是所有關鍵字中最小的。堆排序同快速...