【算法——Python实现】最大堆和最小堆

# _*_ encoding:utf-8 _*_
"""
最大堆
"""


class MaxHeap(object):
    # def __init__(self):
    #   self.data = []  # 创建堆
    #   self.count = len(self.data)  # 元素数量

    def __init__(self, arr):
        self.data = copy.copy(arr)
        self.count = len(self.data)
        i = self.count / 2
        while i >= 1:
            self.shiftDown(i)
            i -= 1

    def size(self):
        return self.count

    def isEmpty(self):
        return self.count == 0

    def insert(self, item):
        # 插入元素入堆
        self.data.append(item)
        self.count += 1
        self.shiftup(self.count)

    def shiftup(self, count):
        # 将插入的元素放到合适位置，保持最大堆
        while count > 1 and self.data[(count/2)-1] < self.data[count-1]:
            self.data[(count/2)-1], self.data[count-1] = self.data[count-1], self.data[(count/2)-1]
            count /= 2

    def extractMax(self):
        # 出堆
        if self.count > 0:
            ret = self.data[0]
            self.data[0], self.data[self.count-1] = self.data[self.count-1], self.data[0]
            self.data.pop()
            self.count -= 1
            self.shiftDown(1)
            return ret

    def shiftDown(self, count):
        # 将堆的索引位置元素向下移动到合适位置，保持最大堆
        while 2 * count <= self.count :
            # 证明有孩子
            j = 2 * count
            if j + 1 <= self.count:
                # 证明有右孩子
                if self.data[j] > self.data[j-1]:
                    j += 1
            if self.data[count-1] >= self.data[j-1]:
                # 堆的索引位置已经大于两个孩子节点，不需要交换了
                break
            self.data[count-1], self.data[j-1] = self.data[j-1], self.data[count-1]
            count = j

---

class MinHeap(object):
    """最小堆"""
    def __init__(self):
        self.data = []  # 创建堆
        self.count = len(self.data)  # 元素数量

    # def __init__(self, arr):
    #   self.data = copy.copy(arr)
    #   self.count = len(self.data)
    #   i = self.count / 2
    #   while i >= 1:
    #       self.shiftDown(i)
    #       i -= 1

    def size(self):
        return self.count

    def isEmpty(self):
        return self.count == 0

    def insert(self, item):
        # 插入元素入堆
        self.data.append(item)
        self.count += 1
        self.shiftup(self.count)

    def shiftup(self, count):
        # 将插入的元素放到合适位置，保持最小堆
        while count > 1 and self.data[(count/2)-1] > self.data[count-1]:
            self.data[(count/2)-1], self.data[count-1] = self.data[count-1], self.data[(count/2)-1]
            count /= 2

    def extractMin(self):
        # 出堆
        if self.count > 0:
            ret = self.data[0]
            self.data[0], self.data[self.count-1] = self.data[self.count-1], self.data[0]
            self.data.pop()
            self.count -= 1
            self.shiftDown(1)
            return ret

    def shiftDown(self, count):
        # 将堆的索引位置元素向下移动到合适位置，保持最小堆
        while 2 * count <= self.count :
            # 证明有孩子
            j = 2 * count
            if j + 1 <= self.count:
                # 证明有右孩子
                if self.data[j] < self.data[j-1]:
                    j += 1
            if self.data[count-1] <= self.data[j-1]:
                # 堆的索引位置已经小于两个孩子节点，不需要交换了
                break
            self.data[count-1], self.data[j-1] = self.data[j-1], self.data[count-1]
            count = j