python 短路法提高二叉堆插入效率

在学习 《problem solving with algorithms and data structure using python》 中的二叉堆时，其插入数据方法是将这个数据放在列表的尾部，然后通过一次次与父节点进行比较，并且交换，实现顺序的改变，原代码如下：

二叉堆插入新数据

    def insert(self, newItem):        self.heapList.append(newItem)        self.currentSize = self.currentSize + 1        self.percUp(self.currentSize)    def percUp(self, index):        while index // 2 > 0:            if self.heapList[index] < self.heapList[index//2]:                tmp = self.heapList[index // 2]                self.heapList[index // 2] = self.heapList[index]                self.heapList[index] = tmp            index = index // 2

percUp 方法，将新元素逐级对比后，向上移动。然而在分析代码过程中发现，当新代码通过数次交换后，不再大于父节点的值，而新的下标取的是父节点。由于插入新数据是在已构建好的数据顺序基础上进行，原有的数据已经是二叉堆，再进一步检查，则不会发生任何交换。
因此，通过设置短路，将检查中断，返回调用处，而不是从底层检查到根节点。实现代码如下：

二叉堆短路插入检查

    def insert(self, newItem):        self.heapList.append(newItem)        self.currentSize = self.currentSize + 1        self.percUp(self.currentSize)    def percUp(self, index):        while index // 2 > 0:            if self.heapList[index] < self.heapList[index//2]:                tmp = self.heapList[index // 2]                self.heapList[index // 2] = self.heapList[index]                self.heapList[index] = tmp                index = index // 2            # if more than parent ,quit            else:                return

原文见《problem-solving-with-algorithms-and-data-structure-using-python 中文版》
二叉堆的实现

也许仅仅是性能小小的提升，但对于海量数据处理处理而言，仍是比较可观的。