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今天就跟大家聊聊有關(guān)Python中都有哪些排序算法,可能很多人都不太了解,為了讓大家更加了解,小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容,希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。
1.冒泡排序
冒泡排序是 CS 入門課程中最常講授的一種,因?yàn)樗宄卣f(shuō)明了排序的工作原理,同時(shí)又簡(jiǎn)單又易于理解。冒泡排序?qū)⒅鸩奖闅v列表并比較相鄰的元素對(duì)。如果元素的順序錯(cuò)誤,則會(huì)交換這些元素。重復(fù)對(duì)列表中未排序部分的遍歷,直到對(duì)列表進(jìn)行排序。因?yàn)槊芭菖判蛑貜?fù)地通過(guò)列表中未排序的部分,所以它的最壞情況復(fù)雜性為O(n²)。
def bubble_sort(arr): def swap(i, j): arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i] n = len(arr) swapped = True x = -1 while swapped: swapped = False x = x + 1 for i in range(1, n-x): if arr[i - 1] > arr[i]: swap(i - 1, i) swapped = True return arr
2.選擇排序
選擇排序也相當(dāng)簡(jiǎn)單,優(yōu)于冒泡排序。如果你要在這兩者之間進(jìn)行選擇,那么最好使用默認(rèn)的“右選擇排序”。使用選擇排序,我們將輸入列表/數(shù)組分為兩部分:已排序項(xiàng)的子列表和構(gòu)成列表其余部分的剩余項(xiàng)的子列表。
我們首先在未排序的子列表中找到最小的元素,并將其放在已排序子列表的末尾。因此,我們不斷地獲取最小的未排序元素,并將其按排序順序放入已排序的子列表中。此過(guò)程將重復(fù)進(jìn)行,直到列表完全排序。
def selection_sort(arr): for i in range(len(arr)): minimum = i for j in range(i + 1, len(arr)): # 選擇最小值 if arr[j] < arr[minimum]: minimum = j # 把它放在已排序的數(shù)組結(jié)尾 arr[minimum], arr[i] = arr[i], arr[minimum] return arr
3.插入排序
插入排序比冒泡排序和選擇排序都要快,而且可以說(shuō)更加簡(jiǎn)單。就像在玩紙牌游戲時(shí),洗牌的過(guò)程就是反復(fù)進(jìn)行插入排序!在每次循環(huán)迭代中,插入排序從數(shù)組中刪除一個(gè)元素。然后在另一個(gè)排序數(shù)組中查找該元素所屬的位置,并將其插入其中。它重復(fù)這個(gè)過(guò)程,直到?jīng)]有輸入元素保留。
def insertion_sort(arr): for i in range(len(arr)): cursor = arr[i] pos = i while pos > 0 and arr[pos - 1] > cursor: # 交換列表中的數(shù)字 arr[pos] = arr[pos - 1] pos = pos - 1 # 中斷并進(jìn)行最終交換 arr[pos] = cursor return arr
4.合并排序
合并排序是一個(gè)完美的分而治之的算法例子。使用這種算法只需要通過(guò)以下兩個(gè)主要步驟:
(1) 連續(xù)分割未排序的列表,直到有N個(gè)子列表,其中每個(gè)子列表都有1個(gè)“未排序”的元素,N是原始數(shù)組中的元素?cái)?shù)。
(2) 反復(fù)合并,即一次將兩個(gè)子列表合并在一起,生成新的已排序子列表,直到所有元素都完全合并到一個(gè)已排序的數(shù)組中。
def merge_sort(arr): # 對(duì)最后一個(gè)數(shù)組進(jìn)行拆分 if len(arr) <= 1: return arr mid = len(arr) // 2 # 在兩個(gè)部分上遞歸執(zhí)行merge_sort left, right = merge_sort(arr[:mid]), merge_sort(arr[mid:]) # 合并在一起 return merge(left, right, arr.copy()) def merge(left, right, merged): left_cursor, right_cursor = 0, 0 while left_cursor < len(left) and right_cursor < len(right): # 將每一個(gè)排序并放入結(jié)果 if left[left_cursor] <= right[right_cursor]: merged[left_cursor+right_cursor]=left[left_cursor] left_cursor += 1 else: merged[left_cursor + right_cursor] = right[right_cursor] right_cursor += 1 for left_cursor in range(left_cursor, len(left)): merged[left_cursor + right_cursor] = left[left_cursor] for right_cursor in range(right_cursor, len(right)): merged[left_cursor + right_cursor] = right[right_cursor] return merged
5.快速排序
快速排序也是一種分而治之的算法,與合并排序一樣。盡管它有點(diǎn)復(fù)雜,但在大多數(shù)標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)中,它的執(zhí)行速度比合并排序快得多,而且很少達(dá)到O(n²)的最壞情況復(fù)雜度。它有三個(gè)主要步驟:
(1) 我們首先從數(shù)組中選擇一個(gè)元素,稱之為pivot。
(2) 將小于軸的所有元素移到軸的左側(cè);將大于軸的所有元素移到軸的右側(cè)。這稱為分區(qū)操作。
(3) 遞歸地將上述2個(gè)步驟分別應(yīng)用于元素的每個(gè)子數(shù)組,這些元素的值比上一個(gè)軸的值小或大。
def partition(array, begin, end): pivot_idx = begin for i in xrange(begin+1, end+1): if array[i] <= array[begin]: pivot_idx += 1 array[i], array[pivot_idx] = array[pivot_idx], array[i] array[pivot_idx], array[begin] = array[begin], array[pivot_idx] return pivot_idx def quick_sort_recursion(array, begin, end): if begin >= end: return pivot_idx = partition(array, begin, end) quick_sort_recursion(array, begin, pivot_idx-1) quick_sort_recursion(array, pivot_idx+1, end) def quick_sort(array, begin=0, end=None): if end is None: end = len(array) - 1 return quick_sort_recursion(array, begin, end)
看完上述內(nèi)容,你們對(duì)Python中都有哪些排序算法有進(jìn)一步的了解嗎?如果還想了解更多知識(shí)或者相關(guān)內(nèi)容,請(qǐng)關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,感謝大家的支持。
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