记录学习点滴，菜鸟成长记堆排序引入了另一种算法设计技巧：使用一种我们称之为“堆”的数据结构来进行数据管理。堆排序算是真正意义上的利用数据结构来求解数组排序的方法。“插入排序”和“归并排序”可以看做是一种“计算机体力活”，体现的思想更多的是去模拟最简单的人类思维，比如插入排序过程中的比较，归并中子问题...
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2014-07-14 09:42:06
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上一篇 说了些堆的建立及其相关操作，这里看下用堆来解决数据量较大的时候，查找最小的k个数的情况。这里会用到上一篇中的函数。
我们先生存1千万个随机数，写到文件中：
import random
def randData():
with open('randint.txt', 'w') as fd:
for i in range(1, 10000000):
fd.write('%...
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2014-07-13 18:51:05
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这里记录下堆的相关操作。
op 1：
'''
@ data: the heap array
@ p : index of parent item
@ n : number of data
@@ Swap p and it's son items, make p the largest of them
'''
def swapForMaxHeap(data, n, p):
l...
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2014-07-13 17:07:15
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部排序指的是大文件的排序，即待排序的记录存储在外存储器上，待排序的文件无法一次装入内存，需要在内存和外部存储器之间进行多次数据交换，以达到排序整个文件的目的。我们一般提到排序都是指内排序，比如快速排序，堆排序，归并排序等，所谓内排序就是可以在内存中完成的排序。RAM的访问速度大约是磁盘的25万倍，我...
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2014-07-12 08:43:31
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堆排序利用了大根堆（或小根堆）堆顶记录的关键字最大（或最小）这一特征，使得在当前无序区中选取最大（或最小）关键字的记录变得简单。（1）用大根堆排序的基本思想① 先将初始文件R[1..n]建成一个大根堆，此堆为初始的无序区② 再将关键字最大的记录R[1]（即堆顶）和无序区的最后一个记录R[n]交换，由...
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2014-07-11 19:45:59
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一。概念每一趟在n-i+1（i=1，2，…n-1）个记录中选取关键字最小的记录作为有序序列中第i个记录。基于此思想的算法主要有简单选择排序、树型选择排序和堆排序。二。示例初始序列： {49 27 65 97 76 12 38}第1趟：12与49交换：12{27 65 97 76 49 ...
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2014-07-09 15:46:21
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在堆排序之前我们要先知道一个非常基础的一个东西就是arr.heap-size。我刚开始看的时候，对这个不怎么重视，觉得，它不就是等于arr.length吗？并且在学习之初的建堆上，也没有多大的用处，但是在后面的排序中，优化性能方面它发挥了很大的作用。它的定义说白了就是在一个数组arr中有效的元素个数...
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2014-07-08 22:04:15
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堆数据结构是一种数组对象，它可以被视为一颗完全二叉树，树中每个节点和数组中存放该节点值的那个元 素对应。如果表示堆的数组为A，那么树的根为A[1]。
一、 堆
1. 表示堆的数组A是一个具有两个属性的对象：length(A)是数组中的元素个数，heap-size(A)是存放在A中的堆的元素个数；A[heap-size(A)]之后的元素都不属于相应的堆。也就是：Heap-size(A)。
2....
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2014-07-08 20:23:53
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之前我们介绍了几种O(nlgn)的排序算法：快速排序、合并排序和堆排序，本节我们介绍基于比较的排序算法的下界以及几个线性时间的排序算法——计数排序、基数排序、桶排序。...
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2014-07-08 14:10:28
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