我正在学习数据结构和算法的课程,我应该在指定的时间范围内实现heapsort算法。以下是两个实现:
def generateSwaps():
size=self._n
for root in range((size//2)-1,-1,-1):
root_val = self._data[root] # save root value
child = 2*root+1
while(child<size):
if child<size-1 and self._data[child]>self._data[child+1]:
child+=1
if root_val<=self._data[child]: # compare against saved root value
break
self._data[(child-1)//2]=self._data[child] # find child's parent's index correctly
self._swaps.append(((child-1)//2,child))
child=2*child+1
# print(child)
self._data[(child-1)//2]=root_val # here too, and assign saved root value
return self._data
这里,self._n是输入的大小,self._data是需要形成堆的元素列表。这个实现以更低的运行时间通过测试(最大迭代占用0.32秒)给出3秒的时间限制)。
下面是第二个代码片,它失败了(最大迭代时间长达6秒)
for i in range(self._n//2 , -1, -1):
child_index = 0
if (2*i + 2) == self._n:
child_index = 2*i + 1
elif (2*i + 2) < self._n:
child_index = self._data.index(min(self._data[(2*i) + 1],self._data[(2*i) + 2]))
else:
child_index = 0
while self._data[i] > self._data[child_index]:
b = 0
print("child is smaller for n = " + str(i))
print(child_index)
if child_index == 0:
break
else:
self._swaps.append((i, child_index))
self._data[i], self._data[child_index] = self._data[child_index], self._data[i]
if child_index <= n//2:
i = child_index
else:
break
if (2*i + 2) == self._n:
child_index = 2*i + 1
elif(2*i + 2) < self._n:
child_index = self._data.index(min(self._data[(2*i) + 1],self._data[(2*i) + 2]))
else:
child_index = 0
print("hello work")
self._data[i], self._data[child_index] = self._data[child_index], self._data[i]
print(self._data)
我想了解的是运行时间差异很大的原因。我假设这可能是由于在while循环中的每一步都交换了列表项,但由于python中的列表基本上是一个数组,我意识到交换也应该是恒定的时间步长(这是我的假设。如果我是的话请纠正我错了)。
提前致谢
答案 0 :(得分:0)
根据上面评论中的user2357112和user2357112的建议,问题是下面一行中的.index()操作。
child_index = self._data.index(min(self._data[(2*i) + 1],self._data[(2*i) + 2]))
查找数组中元素索引的运行时间是O(n),因为它需要遍历数组,直到找到值的第一个匹配。这会导致第二个实现中的运行时间过长。在第一个实现中,通过直接比较所考虑的孩子的价值和它的邻居孩子,如下所示取代了这一点。
if child<size-1 and self._data[child]>self._data[child+1]:
child+=1
由于数组具有对元素的恒定时间访问,因此上述实现是恒定时间,因此减少了运行时间。