Python實(shí)現(xiàn)七個(gè)基本算法的實(shí)例代碼

1.順序查找

當(dāng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在諸如列表的集合中時(shí)，我們說(shuō)這些數(shù)據(jù)具有線(xiàn)性或順序關(guān)系。 每個(gè)數(shù)據(jù)元素都存儲(chǔ)在相對(duì)于其他數(shù)據(jù)元素的位置。 由于這些索引值是有序的，我們可以按順序訪問(wèn)它們。 這個(gè)過(guò)程產(chǎn)實(shí)現(xiàn)的搜索即為順序查找。

順序查找原理剖析：從列表中的第一個(gè)元素開(kāi)始，我們按照基本的順序排序，簡(jiǎn)單地從一個(gè)元素移動(dòng)到另一個(gè)元素，直到找到我們正在尋找的元素或遍歷完整個(gè)列表。如果我們遍歷完整個(gè)列表，則說(shuō)明正在搜索的元素不存在。

代碼實(shí)現(xiàn)：該函數(shù)需要一個(gè)列表和我們正在尋找的元素作為參數(shù)，并返回一個(gè)是否存在的布爾值。found 布爾變量初始化為 False，如果我們發(fā)現(xiàn)列表中的元素，則賦值為 True。

def search(alist,item):
 find = False
 cur = 0
 while cur < len(alist):
 if alist[cur] == item:
  find = True
  break
 else:
  cur += 1
 return find

2.二分查找

有序列表對(duì)于我們的實(shí)現(xiàn)搜索是很有用的。在順序查找中，當(dāng)我們與第一個(gè)元素進(jìn)行比較時(shí)，如果第一個(gè)元素不是我們要查找的，則最多還有 n-1 個(gè)元素需要進(jìn)行比較。

二分查找則是從中間元素開(kāi)始，而不是按順序查找列表。 如果該元素是我們正在尋找的元素，我們就完成了查找。 如果它不是，我們可以使用列表的有序性質(zhì)來(lái)消除剩余元素的一半。

如果我們正在查找的元素大于中間元素，就可以消除中間元素以及比中間元素小的一半元素。如果該元素在列表中，肯定在大的那半部分。然后我們可以用大的半部分重復(fù)該過(guò)程，繼續(xù)從中間元素開(kāi)始，將其與我們正在尋找的內(nèi)容進(jìn)行比較。

def search(alist,item):
 left = 0
 right = len(alist) - 1
 find = False

 while left <= right:
 mid_index = (left + right)//2
 if item == alist[mid_index]:
  find = True
  break
 else:
  if item > alist[mid_index]:
  left = mid_index + 1
  else:
  right = mid_index -1

 return find

3.冒泡排序

原理：

比較相鄰的元素。如果第一個(gè)比第二個(gè)大，就交換他們兩個(gè)。對(duì)每一對(duì)相鄰元素做同樣的工作，從開(kāi)始第一對(duì)到結(jié)尾的最后一對(duì)。在這一點(diǎn)，最后的元素應(yīng)該會(huì)是最大的數(shù)。針對(duì)所有的元素重復(fù)以上的步驟，除了最后一個(gè)。持續(xù)每次對(duì)越來(lái)越少的元素重復(fù)上面的步驟，直到?jīng)]有任何一對(duì)數(shù)字需要比較。

def sort(alist):
 length = len(alist)
 for i in range(0,length-1):
  for j in range(0,length-1-i):
  if alist[i] > alist[i+1]:
   alist[i],alist[i+1] = alist[i+1],alist[i]

4.選擇排序

工作原理：第一次從待排序的數(shù)據(jù)元素中選出最?。ɑ蜃畲螅┑囊粋€(gè)元素，存放在序列的起始位置，然后再?gòu)氖Ｓ嗟奈磁判蛟刂袑ふ业阶钚。ù螅┰?，然后放到已排序的序列的末尾。以此?lèi)推，直到全部待排序的數(shù)據(jù)元素的個(gè)數(shù)為零。選擇排序是不穩(wěn)定的排序方法。

def sort(alist):
 length = len(alist)
 for j in range(length-1,0,-1):
 max_index = 0
 for i in range(1,j+1):
  if alist[max_index] < alist[i]:
  max_index = i
 alist[max_index],alist[j] = alist[j],alist[max_index]

5.插入排序

原理：

基本思想是，每步將一個(gè)待排序的記錄，按其關(guān)鍵碼值的大小插入前面已經(jīng)排序的文件中適當(dāng)位置上，直到全部插入完為止。關(guān)鍵碼是數(shù)據(jù)元素中某個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)的值，用它可以標(biāo)示一個(gè)數(shù)據(jù)元素。

def sort(alist):
 length = len(alist)
 for j in range(1,length):
 i = j
 while i > 0:
  if alist[i] < alist[i-1]:
  alist[i],alist[i-1] = alist[i-1],alist[i]
  i -= 1
  else:
  break

希爾排序(Shell's Sort)是插入排序的一種又稱(chēng)“縮小增量排序”（Diminishing Increment Sort），是直接插入排序算法的一種更高效的改進(jìn)版本。希爾排序是非穩(wěn)定排序算法。

該方法的基本思想是：先將整個(gè)待排元素序列分割成若干個(gè)子序列（由相隔某個(gè)“增量（gap）”的元素組成的）分別進(jìn)行直接插入排序，然后依次縮減增量再進(jìn)行排序，待整個(gè)序列中的元素基本有序（增量足夠?。r(shí)，再對(duì)全體元素進(jìn)行一次直接插入排序。因?yàn)橹苯硬迦肱判蛟谠鼗居行虻那闆r下（接近最好情況），效率是很高的，因此希爾排序在時(shí)間效率比直接插入排序有較大提高。

def sort(alist):
 gap = len(alist)//2
 while gap >= 1:
 for j in range(gap,len(alist)):
  i = j
  while i > 0:
  if alist[i] < alist[i-gap]:
   alist[i],alist[i-gap] = alist[i-gap],alist[i]
   i -= gap
  else:
   break
 gap = gap // 2

6.快速排序

基本思想是：通過(guò)一趟排序?qū)⒁判虻臄?shù)據(jù)分割成獨(dú)立的兩部分，其中一部分的所有數(shù)據(jù)都比另外一部分的所有數(shù)據(jù)都要小，然后再按此方法對(duì)這兩部分?jǐn)?shù)據(jù)分別進(jìn)行快速排序，整個(gè)排序過(guò)程可以遞歸進(jìn)行，以此達(dá)到整個(gè)數(shù)據(jù)變成有序序列。

def sort(alist,start,end):
 low = start
 high = end
 if low >= high:
 return
 mid = alist[low]
 while low < high:
 while low < high:
  if alist[high] >= mid:
  high -= 1
  else:
  alist[low] = alist[high]
  break
 while low < high:
  if alist[low] < mid:
  low += 1
  else:
  alist[high] = alist[low]
  break
 alist[low] = mid
 sort(alist,start,low-1)
 sort(alist,high+1,end)

7.歸并排序

歸并排序（MERGE-SORT）是建立在歸并操作上的一種有效的排序算法,該算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一個(gè)非常典型的應(yīng)用。將已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每個(gè)子序列有序，再使子序列段間有序。

def merge_sort(alist):
 n = len(alist)
 #結(jié)束遞歸的條件
 if n <= 1:
 return alist
 #中間索引
 mid = n//2

 left_li = merge_sort(alist[:mid])
 right_li = merge_sort(alist[mid:])

 #指向左右表中第一個(gè)元素的指針
 left_pointer,right_pointer = 0,0
 #合并數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的列表：該表中存儲(chǔ)的為排序后的數(shù)據(jù)
 result = []
 while left_pointer < len(left_li) and right_pointer < len(right_li):
 #比較最小集合中的元素，將最小元素添加到result列表中
 if left_li[left_pointer] < right_li[right_pointer]:
  result.append(left_li[left_pointer])
  left_pointer += 1
 else:
  result.append(right_li[right_pointer])
  right_pointer += 1
 #當(dāng)左右表的某一個(gè)表的指針偏移到末尾的時(shí)候，比較大小結(jié)束，將另一張表中的數(shù)據(jù)（有序）添加到result中
 result += left_li[left_pointer:]
 result += right_li[right_pointer:]

 return result

alist = [3,8,5,7,6]
print(merge_sort(alist))

8.各個(gè)算法的時(shí)間復(fù)雜度

到此這篇關(guān)于Python實(shí)現(xiàn)七個(gè)基本算法的實(shí)例代碼的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python基本算法內(nèi)容請(qǐng)搜索億速云以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持億速云！