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堆排序
二叉树
关于二叉树的操作，其实核心就是 父节点找子节点，子节点找父节点
如果要将二叉树存储到队列中，就需要找出 父子节点之间的规律：
- 父找子： 2i+1（父与左） ，2i+2（父与右）
- 子找父：（i-1）//2
堆
完全二叉树
构造堆：从最后一个非叶子节点开始调整
堆排序的过程：
代码实现
python
"""
堆排序
"""
"""
时间复杂度 ： O(N*logN)
每次调整的时候：要么走左边要么走右边，每次只会走一个树的高度（logN）
"""
def sift(li, low, high):
"""
调整函数，无论是构建堆还是移动堆都需要这个调整函数
:param low: 根节点
:param high: 堆最后一个元素的位置
:return:
"""
"""
1. 先把根节点拿出来
2. 比较左右节点大小，选择替换
3. 将拿出来的根节点放到合适位置
"""
i = low # i最开始指向根节点
j = 2 * i + 1 # j开始是左孩子
tmp = li[low] # 把堆顶存起来
while j <= high: # 只要j位置有数
if j + 1 <= high and li[j + 1] > li[j]: # 如果右孩子有并且比较大
j = j + 1 # j指向右孩子
if li[j] > tmp:
li[i] = li[j]
i = j # 往下看一层
j = 2 * i + 1
else: # tmp更大，把tmp放到i的位置上
li[i] = tmp # 把tmp放到某一级领导位置上
break
else:
li[i] = tmp # 把tmp放到叶子节点上
def heap_sort(li):
"""
1. 构建大根堆
2. 调整堆为完全二叉树
3.
"""
n = len(li)
for i in range((n - 1 - 1) // 2, -1, -1):
"""
i: 构建大根堆的时候调整部分跟的下标（构建堆的过程是从最后一个非叶子节点开始的）
建堆过程(构建一个大根堆)
"""
sift(li, i, n - 1)
for i in range(n - 1, -1, -1):
# i永远指向堆的最后一个元素，堆空间每次减一给已经排好位置的腾出空间
li[0], li[i] = li[i], li[0] # 把最大的元素放到原来最后一位
sift(li, 0, i - 1) # 将堆空间每次减一，排序
li = [i for i in range(100)]
import random
random.shuffle(li)
print(li)
heap_sort(li)
print(li)python中的heapq模块
python有一个内置的推排序模块，（在构建堆的时候，构建的是小根堆）
python
import random
import heapq
li = [random.randint(1, 101) for i in range(10)]
print(li)
heapq.heapify(li) # 建堆（小根堆）
for i in range(len(li)):
tmp = heapq.heappop(li) # 弹出一个最小元素若有错误与不足请指出，关注DPT一起进步吧！！！