Özet - Heap sort

Heap sort uygulayıp sonucu yazdıran mini görev yaparsın.

Özet - Heap sort

Heap sort: build heap (O(n)) + n-1 takas/heapify (O(n log n)). Yerinde çalışır, O(1) ek bellek. Kararlı değildir.

En kötü durumda bile O(n log n) verir; bu, quick sort'a göre bir avantajdır. Ama sabit faktör genelde daha yüksektir.

Öncelikli kuyruk uygulamalarında heap veri yapısı başlı başına kullanılır.

Uygulama Özet: heap sort

heap_sort(arr) yaz. arr=[3,1,4,1,5,9,2]; heap_sort(arr); print(arr) ile [1, 1, 2, 3, 4, 5, 9] yazdır.

Örnek çözümü göster

def heapify(arr, n, i):
    largest = i
    left = 2 * i + 1
    right = 2 * i + 2
    if left < n and arr[left] > arr[largest]:
        largest = left
    if right < n and arr[right] > arr[largest]:
        largest = right
    if largest != i:
        arr[i], arr[largest] = arr[largest], arr[i]
        heapify(arr, n, largest)
def heap_sort(arr):
    # Build heap ve sırala
    n = len(arr)
    for i in range(n // 2 - 1, -1, -1):
        heapify(arr, n, i)
    for i in range(n - 1, 0, -1):
        arr[0], arr[i] = arr[i], arr[0]
        heapify(arr, i, 0)
arr = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]
heap_sort(arr)
print(arr)

Kendini test et

Özet - Heap sort: kavramları eşleştir

Build heap

O(n)
Sıralama

O(n log n)
Bellek

O(1) ek
Kararlı

Hayır
Kök indeksi
```
arr[____]
```
Cevabı göster
```
arr[0]
```
Heap sort'un bellek maliyeti nedir?
- O(1) ek
- O(log n)
- O(n^2)
- O(n)
Cevabı göster

O(1) ek — O(1) ek

Sıradaki ders: Sayma mantığı

Deneyiminizi Geliştiriyoruz

Çerez Tercihleri

Kesinlikle Gerekli Çerezler

Analitik Çerezler