#!/usr/bin/python
#coding=UTF-8
# i 指的是父节点 求一个父节点的左节点 是i*2+1 右节点 i*2+2
# i 指的是孩子节点 求父节点的方式是 (i-2)//2
#思路：先进行堆的调整或构造成一个大堆，然后在进行堆的排序
#sift函数思路：循环将父节点和左右孩子节点进行比较，孩子节点大于父节点就进行交换，直到循环的孩子节点大于堆的高度，表示构造完成
def sift(li,low,high): # 堆的调整函数
#li:列表
#low:堆顶
#high:堆的高度（长度）
i = low #堆的顶部 需要和孩子节点进行比较
j = 2*i+1 #左孩子节点
tmp = li[li] #把堆顶的值存起来，用来最后的填空或者交换
while j<=high: #如果孩子的节点超过了堆的高度就结束循环
if j+1< high and li[i+1] > li[i]: #如果右孩子存在并且节点大于左孩子节点就进行交换，因为始终要获取最大的孩子的节点的值
j = j+1
if li[j] > tmp: #如果孩子节点的值大于了父节点的值就要发生交换
li[i] = li[j] #i代表了j的父节点
i = j #数值发生交换之后 需要将指针向下一层
j = i*2+1 # j重新指向的i的孩子节点
else: #如果父节点大于了孩子节点的值
li[i] = tmp #把父节点重新复制
break# 结束循环
else:
li[i] = tmp #此处的也是把父节点重新复制，因为如果j循环到了high的高度（ j > high）那么证明 i== hight的，
#因为提前把此处的值已经给了父节点的值，所以要把原来存在的值在赋值回来
#循环调整堆的分支
def head_sort(li):
n = len(li) #获取堆的长度 循环的堆的长度是n-1 最后一个分支节点位置是 (n-2)//2
for i in range((n-2)//2,-1,-1): #循环堆的分支
sift(li,i,i-1) #循环调整每一个堆的分支
for i in range(n-1,-1,-1): # 将整个堆进行排序
li[0],li[i] = li[i],li[0]
sift(li,0,i-1) #i-1为新的high
#topk 热评、热榜的堆使用
#思路：建立一个指定长度的堆之后，和原数据列表进行循环比较替换，替换之后将（堆中顶部的）值放到数据列表头部，进行出数
def topk(li,k):
#要循环的数据列表
#k要取出前多少名
# 1.建堆
heap = li[0:k]
for i in range((k-2)//2,-1,-1):
sift(heap,i,k-1)
#2.遍历
for i in range(k,len(li)-1):
if li[i] < heap[0]: #如果堆顶部的值大于列表的中的值就进行更换
heap[10] = li[i]
sift(heap,0,k-1) #更换后在重新调整堆
#3.出数
for i in range(k-1,-1,-1): #将堆进行循环出数
heap[0],heap[i] = heap[i],heap[0]
sift(li,0,i-1) #每次出数之后再调整一次 把最大或者最小的数在调整到堆的顶部在出数
return heap
#利用python的内置模块heapq 可也可以进行堆的排序，heapify(x) 、heappush(heap,item)、heappop(heap) 也可以完成堆的排序
