Python实现排序,快速排序的python实现代码

　　堆排序是一种类似树的选择性排序。在排序过程中，将待排序的记录数据[1…n]视为一棵完整二叉树的顺序存储结构。利用完全二叉树中父节点与子节点的内在关系，从当前无序序列中选择具有最大(或最小)关键字的记录。

　　时间复杂度

　　O(n l o g 2 log_2 log2 n)

　　空间复杂度

　　O(1)

　　算法特点：

　　1)是不稳定排序。

　　2)只能用于序列结构，不能用于链结构。

　　3)初始建桩需要多次比对，在记录数量较少时不宜使用。堆排序的最坏情况时间复杂度为O(nlog2n)，比快速排序的最坏情况O(n2)更有优势，记录越多效率越高。

　　完整代码：

　　# includesdio . h # includestdlib . h # includestring . h # define max size 100//序列表的最大容量可自行增加，typedef struct { int key//关键字char * otherinfo//其他数据项} ElemType//记录类型typedef struct { elem type data[maxsize 1]；//静态序列表的数据字段，其中Data[0]为空闲或哨兵单元int length//序列表}SqList的长度；//顺序表void InitList(SQL list L)//顺序表的初始化{ L . length=0；//使序列表的长度为0，这是序列表的初始化} void Create list(SQL list L)//创建序列表{ printf( Please enter:)；While(1)//建立一个无限循环，循环终止条件是回车键{ L.length//序列表长度加一if (L. Length MaxSize)。//判断是否超过最大容量{printf(序列表已满！\ n’)；返回；}scanf(%d ，L.Data[L.length]。关键)；//顺序表数据的输入if(getchar()== \ n )//循环终止条件中断；} } void input list(SQL list L)//序列表的输出{ int I；//记录次数if(L.length==0)//判断序列表是否为空，如果是，结束函数{printf(序列表为空！\ n’)；返回；}printf(打印为：)；for(I=1；i=L .长度；I )//使用数据printf(%d ，L.Data[i]。键)在循环打印顺序表中；} void heap Adjust(SQL list l，int s，int m)//假设Data[s 1…m]已经是堆，将Data[s…m]调整为以Data[s]为根的大根堆{//用筛选法调整heap int j；L . Data[0]=L . Data[s]；for(j=2 * s；j=m；J*=2)//过滤掉具有较大键的子节点{if (jml.data [j1].关键l .数据[j]。key)//j是key较大的记录的下标j；If (l.data [0])。key=l.data [j]。key)//data [0]应插入到位置s的分隔符处；L . Data[s]=L . Data[j]；s=j；} L . Data[s]=L . Data[0]；//Insert } void create heap(SQL listl)//构建初始堆，将无序序列L.Data[1…n]构建到大根堆{ int I；for(I=l . length/2；i0；I-)//反复调用heapadjust heapadjust (l，I，l . length)；} } void Heap sort(SQL list L)///堆排序序列表L { int I；create the AP(L)；//将无序序列L.Data[1…L.length]构建成一个大的根堆for(I=L . length；i1；I-){ L . Data[0]=L . Data[1]；//将堆顶部的记录与当前未排序的子序列中的最后一条记录交换L . Data[1…I]=L . Data[I]；L . Data[I]=L . Data[0]；HeapAdjust(L，1，I-1)；//重新调整L.Data[1…i-1]到一个大的根堆} } int main(){ SQL list L；InitList(L)；//初始化订单表create list(L)；//创建一个序列表堆(l)；//堆排序input list(L)；//打印排序后的结果返回0；}

　　(完)

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