Я пытаюсь решить проблему с лит-кодом: kth-самый большой-элемент-в-массиве
Я знаю способ решить эту проблему — использовать кучу. Однако мне хотелось реализовать на практике свой собственный метод heapify, и вот мой код:
def findKthLargest(self, nums: List[int], k: int) -> int:
def heapify(nums: List[int], i: int):
print(nums, i)
largest = i
left = (2 * i) + 1
right = (2 * i) + 2
if left < len(nums) and nums[largest] < nums[left]:
largest = left
if right < len(nums) and nums[largest] < nums[right]:
largest = right
if largest != i:
nums[i], nums[largest] = nums[largest], nums[i]
print(nums)
heapify(nums, largest)
print(nums)
for i in range(len(nums)-1, -1, -1):
heapify(nums, i)
print(nums)
return nums[k-1]
Мой код в основном соответствует реализации, приведенной в редакционной статье:
def max_heapify(heap_size, index):
left, right = 2 * index + 1, 2 * index + 2
largest = index
if left < heap_size and lst[left] > lst[largest]:
largest = left
if right < heap_size and lst[right] > lst[largest]:
largest = right
if largest != index:
lst[index], lst[largest] = lst[largest], lst[index]
max_heapify(heap_size, largest)
# heapify original lst
for i in range(len(lst) // 2 - 1, -1, -1):
max_heapify(len(lst), i)
И это сработало для 21/41 тестовых случаев и не работает. Ввод:
nums = [3,2,3,1,2,4,5,5,6]
k = 4
Мой код возвращает 3 вместо 4. Вот мой результат:
[3, 2, 3, 1, 2, 4, 5, 5, 6]
[3, 2, 3, 1, 2, 4, 5, 5, 6] 8
[3, 2, 3, 1, 2, 4, 5, 5, 6] 7
[3, 2, 3, 1, 2, 4, 5, 5, 6] 6
[3, 2, 3, 1, 2, 4, 5, 5, 6] 5
[3, 2, 3, 1, 2, 4, 5, 5, 6] 4
[3, 2, 3, 1, 2, 4, 5, 5, 6] 3
[3, 2, 3, 6, 2, 4, 5, 5, 1]
[3, 2, 3, 6, 2, 4, 5, 5, 1] 8
[3, 2, 3, 6, 2, 4, 5, 5, 1] 2
[3, 2, 5, 6, 2, 4, 3, 5, 1]
[3, 2, 5, 6, 2, 4, 3, 5, 1] 6
[3, 2, 5, 6, 2, 4, 3, 5, 1] 1
[3, 6, 5, 2, 2, 4, 3, 5, 1]
[3, 6, 5, 2, 2, 4, 3, 5, 1] 3
[3, 6, 5, 5, 2, 4, 3, 2, 1]
[3, 6, 5, 5, 2, 4, 3, 2, 1] 7
[3, 6, 5, 5, 2, 4, 3, 2, 1] 0
[6, 3, 5, 5, 2, 4, 3, 2, 1]
[6, 3, 5, 5, 2, 4, 3, 2, 1] 1
[6, 5, 5, 3, 2, 4, 3, 2, 1]
[6, 5, 5, 3, 2, 4, 3, 2, 1] 3
[6, 5, 5, 3, 2, 4, 3, 2, 1]
Я вижу, что 4 в индексе 5 никогда не сортируется после первых нескольких итераций. Почему это происходит? Что мне не хватает? Любая помощь будет оценена по достоинству.
🤔 А знаете ли вы, что...
В Python есть инструменты для создания графиков и визуализации данных, такие как библиотеки Matplotlib и Seaborn.
Есть несколько проблем с вашим (частичным) алгоритмом пирамидальной сортировки:
Цикл должен начинаться с последнего нелистового узла (узла, имеющего хотя бы одного дочернего узла) и двигаться к корню. В вашем коде цикл начинается с последнего элемента.
После построения максимальной кучи самый большой элемент оказывается в корне. Затем мы:
Поменяйте его местами с последним элементом в куче.
Уменьшите размер кучи на единицу и восстановите ее, вызвав heapify на корневом узле.
Повторите этот процесс k-1 раз.
После этого k-й по величине элемент находится в корне кучи:
def findKthLargest(self, nums: List[int], k: int) -> int:
# added heap_size parameter
def heapify(nums: List[int], i: int, heap_size: int):
print(nums, i)
largest = i
left = (2 * i) + 1
right = (2 * i) + 2
if left < heap_size and nums[largest] < nums[left]:
largest = left
if right < heap_size and nums[largest] < nums[right]:
largest = right
if largest != i:
nums[i], nums[largest] = nums[largest], nums[i]
print(nums)
heapify(nums, largest, heap_size)
print(nums)
# starting from the last non-leaf node
for i in range(len(nums) // 2 - 1, -1, -1):
heapify(nums, i, len(nums))
print(nums)
# performing k - 1 swaps
for i in range(len(nums) - 1, len(nums) - k, -1):
nums[0], nums[i] = nums[i], nums[0]
heapify(nums, 0, i) # heapify the reduced heap
return nums[0] # kth largest element is at the root