python之排序算法-冒泡、选排、快排
影响内排序算法性能的三个因素:
- 时间复杂度:即时间性能,高效率的排序算法应该是具有尽可能少的关键字比较次数和记录的移动次数
- 空间复杂度:主要是执行算法所需要的辅助空间,越少越好。
- 算法复杂性。主要是指代码的复杂性。
冒泡排序
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操作,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。
2. 复杂度
- 时间复杂度:O(n²)
- 空间复杂度:O(1)
- 稳定性:稳定
3. 实现代码
def main(arr):
for i in range(1, len(arr)):
for j in range(0, len(arr) - i):
if arr[j] > arr[j + 1]:
arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]
return arr ret = main([2, 1, 4, 6, 8, 2, 14, 10])
print ret
选择排序
1. 算法步骤
- 首先在未排序序列中找到最小元素,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元素,然后放到已排序序列的末尾。
- 重复第二步,直到所有元素均排序完毕。
2. 复杂度
- 时间复杂度:O(n²)
- 空间复杂度:O(1)
- 稳定性:不稳定
3. 实现代码:
def select(arr):
for i in range(len(arr) - 1):
minIndex = i
for j in range(i + 1, len(arr)):
if arr[j] < arr[minIndex]:
minIndex = j
if i != minIndex:
arr[i], arr[minIndex] = arr[minIndex], arr[i]
return arr b = select([2, 1, 4, 6, 8, 2, 14, 10])
print b
快速排序
1. 介绍:
- 快速排序使用分治法策略,把一个串行(list)分为两个子串行(sub - lists)。
- 快速排序,快,而且效率高!它是处理大数据最快的排序算法之一了。
- 快排的思想:首先任意选取一个数据(通常选用数组的第一个数)作为关键数据,然后将所有比它小的数都放到它前面,所有比它大的数都放到它后面,这个过程称为一趟快速排序。
2. 一趟快速排序的算法是:
- 设置两个变量i、j,排序开始的时候:i = 0,j = N - 1;
- 以第一个数组元素作为关键数据,赋值给key,即key = A[0];
- 从j开始向前搜索,即由后开始向前搜索(j - -),找到第一个小于key的值A[j],将A[j]和A[i]互换;
- 从i开始向后搜索,即由前开始向后搜索(i + +),找到第一个大于key的A[i],将A[i]和A[j]互换;
- 重复第3、4步,直到i = j; (3, 4步中,没找到符合条件的值,即3中A[j]不小于key, 4中A[i]不大于key的时候改变j、i的值,使得j=j-1,i=i+1,直至找到为止。找到符合条件的值,进行交换的时候i, j指针位置不变。另外,i == j这一过程一定正好是i+或j-完成的时候,此时令循环结束)。
3. 复杂度:
- 时间复杂度:O(nlog₂n)
- 空间复杂度:O(nlog₂n)
- 稳定性:不稳定
4. 实现代码:
def quick_sort(alist, start, end):
if start >= end:
return
low = start
high = end
mid = alist[low] while low < high:
while low < high and mid < alist[high]:
# 从右边开始找,如果元素小于基准,则把这个元素放到左边
high -= 1
alist[low] = alist[high] while low < high and mid > alist[low]:
# 从左边开始找,如果元素大于基准,则把元素放到右边
low += 1
alist[high] = alist[low] # 循环退出,low==high,把基准元素放到这个位置
alist[low] = mid # 递归调用,重新排列左边的和右边的序列
quick_sort(alist, start, low - 1)
quick_sort(alist, low + 1, end)
参考链接:
https://blog.csdn.net/sensev/article/details/80908776
https://www.cnblogs.com/wuxinyan/p/8615127.html
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