1 冒泡排序
1.1 算法步骤:
比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。
对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后,最后的元素会是最大的数。
针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。
持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较。
(1) 不管原始数组是否有序,时间复杂度都是O(n2)
(2) 空间复杂度是O(1)
(3) 冒泡排序是从最后一位开始确定最大或最小的数,保证后面的数都是有序的且都大于或小于前面的数
1.2 算法实现
def bubble_sort(alist):
for i in range(len(alist) - 1):
for j in range(len(alist) - 1 - i):##最后的几位已经确定好大小的不用再次参与排序
if alist[j] > alist[j + 1]:
alist[j], alist[j + 1] = alist[j + 1], alist[j]
count += 1
list = [3, 4, 2, 7, 11, 15, 5]
bubble_sort(list)
print(list)
1.3 算法优化
def bubble_sort(alist):
for i in range(len(alist) - 1):
count = 0 ## 记录交换的次数
for j in range(len(alist) - 1 - i):
if alist[j] > alist[j + 1]:
alist[j], alist[j + 1] = alist[j + 1], alist[j]
count += 1 ## 如果此次遍历为未发生交换,则说明数据是有序的
if count == 0:
return
list = [3, 4, 2, 7, 11, 15, 5]
bubble_sort(list)
print(list)
2 选择排序
2.1 算法步骤
- 在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置。
- 再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。
- 以此类推,直到所有元素均排序完毕
2.2 算法实现
def select_sort(alist):
for i in range(len(alist) - 1):
min = i ## i之前的元素已经确定位置,假设第i个元素为最小值
for j in range(i, len(alist)):
if alist[min] > alist[j]: ## 如果后面的元素比第i个元素小,则记录该元素的索引为最小元素的索引
min = j
alist[i], alist[min] = alist[min], alist[i]
list = [3, 4, 2, 7, 11, 15, 5]
select_sort(list)
print(list)
3 插入排序
3.1 算法步骤
将第一待排序序列第一个元素看做一个有序序列,把第二个元素到最后一个元素当成是未排序序列。
从头到尾依次扫描未排序序列,将扫描到的每个元素插入有序序列的适当位置。(如果待插入的元素与有序序列中的某个元素相等,则将待插入元素插入到相等元素的后面。
3.2 算法实现
def insert_sort(alist):
for i in range(1, len(alist)):
for j in range(i, 0, -1): ## 倒序取从下标i的元素开始到下标0
if alist[j] < alist[j - 1]:
alist[j], alist[j - 1] = alist[j - 1], alist[j]
list = [3, 4, 2, 7, 11, 15, 5]
insert_sort(list)
print(list)
3.3 算法优化
def insert_sort(alist):
for i in range(1, len(alist)):
for j in range(i, 0, -1): ## 倒序取从下标i的元素开始到下标0
if alist[j] < alist[j - 1]:
alist[j], alist[j - 1] = alist[j - 1], alist[j]
else: ## 如果当前数值大于前一个数值,退出
break
list = [3, 4, 2, 7, 11, 15, 5]
insert_sort(list)
print(list)
4 快速排序
快速排序的基本思想:通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小,则可分别对这两部分记录继续进行排序,以达到整个序列有序。
4.1 算法描述
快速排序使用分治法来把一个串(list)分为两个子串(sub-lists)。具体算法描述如下:
- 从数列中挑出一个元素,称为 “基准”(pivot);
- 将大于pivot的值放在pivot的右边;
- 将小于pivot的值放在pivot的左边;
- 递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序
4.2 算法实现
def quickSort(left, right, lst):
l, r = left, right ## 确定左右指针
if left >= right: ## 如果序列只有一个元素,则退出排序
return
## 确定基准数为最左侧元素
base = lst[left]
## base为序列最左侧元素,则应为右指针先左移,然后左指针右移
while l < r:
while l < r and lst[r] >= base: ## 如果l<r同时最右侧的值大于等于base,则向左移动r指针,退出的条件右指针的值<base
r -= 1
while l < r and lst[l] <= base: ## 如果l<r同时最左侧的值小于等于base,则向右移动l指针,退出的条件左指针的值>base
l += 1
if l < r: ## 如果左指针小于右指针(同时lst[r] < base lst[l] > base,满足上述两个条件),则交换左右指针的值
lst[l], lst[r] = lst[r], lst[l]
lst[l], lst[left] = lst[left], lst[l] ## 基准数回归,将左右指针所指元素和基准数进行交换
## 此时一次排序结束
quickSort(left, l - 1, lst) ## 对基准数左侧序列进行排序
quickSort(l + 1, right, lst) ## 对基准数右侧序列进行排序
list = [3, 4, 2, 7, 11, 15, 5]
end = len(list) - 1
quickSort(0, end, list) ## 开始位置索引,结束位置索引,列表
print(list)
4 四种排序算法的比较
不稳定的排序:快(快排)些(希尔)选(选择)一堆(堆排)
算法 | 时间复杂度(平均) | 空间复杂度 | 稳定性 |
---|---|---|---|
冒泡排序 | O(n2) | O(1) | 稳定 |
选择排序 | O(n2) | O(1) | 不稳定 |
插入排序 | O(n2) | O(1) | 稳定 |
快速排序 | O(nlog2n) | O(nlog2n) | 不稳定 |
转载:https://blog.csdn.net/qq_41582883/article/details/116518767
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