Python heapify实现运行时

我正在学习一门关于数据结构和算法的课程，我本应该在指定的时间范围内实现heapsort算法。以下是两种实现方式：

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

def generateSwaps（）：
尺寸=自身尺寸
对于范围（（大小//2）-1，-1，-1）中的根：
root_val=self._data[root]#保存根值
child=2*root+1
而（child正如上面评论中的user2357112和user2357112所建议的，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]))

查找数组中元素的索引的运行时间为O（n）因为它需要遍历数组，直到找到值的第一个匹配项。这导致第二个实现中的运行时间过长。在第一个实现中，这已被替换为直接比较所考虑的子项及其相邻子项的值，如下所示

if child<size-1 and self._data[child]>self._data[child+1]:
   child+=1

if childself.\u数据[child+1]：
儿童+=1

由于数组对元素的访问时间是固定的，因此上面的实现是固定时间的，从而减少了运行时间。
正如上面的注释中user2357112和user2357112所建议的，问题在于下面一行中的.index（）操作

child_index = self._data.index(min(self._data[(2*i) + 1],self._data[(2*i) + 2]))

查找数组中元素的索引的运行时间为O（n）因为它需要遍历数组，直到找到值的第一个匹配项。这导致第二个实现中的运行时间过长。在第一个实现中，这已被替换为直接比较所考虑的子项及其相邻子项的值，如下所示

if child<size-1 and self._data[child]>self._data[child+1]:
   child+=1

if childself.\u数据[child+1]：
儿童+=1

由于数组对元素的访问时间是固定的，所以上面的实现是固定时间的，从而减少了运行时间。
self.\u data.index（…）
-你为什么要调用
索引
？这太慢了，毫无必要。如果你发现自己调用
索引
，停下来试着找到更好的方法。这通常是个坏主意。谢谢你指出。这解决了我的问题。我错误地将查找索引计算为一个常量时间操作。
self.\u data.index（…）
-你为什么要调用
索引
？这太慢了，毫无必要。如果你发现自己调用
索引
，停下来试着找到更好的方法。这通常是个坏主意。谢谢你指出。这解决了我的问题。我错误地将查找索引计算为一个常量时间操作。fwiw，user2357112和user2357112是同一个人…：）fwiw、user2357112和user2357112是同一个人…：）