以下排序算法最终结果都默认为升序排列,实现简单,没有考虑特殊情况,实现仅表达了算法的基本思想。

冒泡排序

内层循环中相邻的元素被依次比较,内层循环第一次结束后会将最大的元素移到序列最右边,第二次结束后会将次大的元素移到最大元素的左边,每次内层循环结束都会将一个元素排好序。

def bubble_sort(arr):
length = len(arr)
for i in range(length):
for j in range(length - i - 1):
if arr[j] > arr[j + 1]:
arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]
return arr

选择排序

每次内层循环都会得到一个当前最小的元素,并将其放到合适的位置。内层循环第一次结束后会将最小的元素交换到序列首位,第二次结束后会将第二小的元素交换到序列第二位,每次内层循环结束后都会将一个元素放在正确的顺序位置。

def selection_sort(arr):
length = len(arr)
for i in range(length):
min_index = i
for j in range(i + 1, length):
if arr[j] < arr[min_index]:
min_index = j
arr[i], arr[min_index] = arr[min_index], arr[i]
return arr

插入排序

类比玩扑克牌时理牌的思想,从第一个元素开始,假设它是已经排好序的。然后开始处理第二个元素,如果比第一个元素小,则将其放到第一个元素左边,否则放在其右边,那么现在前两个元素以及排好序了,之后再依次处理剩余的元素。

def insertion_sort(arr):
length = len(arr)
for i in range(1, length):
pre = i - 1
current_value = arr[i]
while pre >= 0 and arr[pre] > current_value:
arr[pre + 1] = arr[pre]
pre -= 1
arr[pre+1] = current_value
return arr

希尔排序

希尔排序就是将插入排序的改进版本。插入排序中每次逐步比较元素,而希尔排序中则是从一个较大的步数开始比较,最后减小到一步。

def shell_sort(arr):
length = len(arr)
gap = length // 2
while gap > 0:
for i in range(gap, length):
pre = i - gap
current_value = arr[i]
while pre >= 0 and arr[pre] > current_value:
arr[pre + gap] = arr[pre]
pre -= gap
arr[pre + gap] = current_value
gap = gap // 2
return arr

归并排序

先将序列前半部分排好序,再将序列后半部分排好序,之后再将这两部分合并得到最终的序列,具体实现为递归地将序列分为两部分,分别排序后再合并。

def merge(left, right):
result = []
while len(left) > 0 and len(right) > 0:
if left[0] < right[0]:
result.append(left.pop(0))
else:
result.append(right.pop(0))
if len(left) > 0:
result.extend(left[:])
if len(right) > 0:
result.extend(right[:])
return result def merge_sort(arr):
if len(arr) < 2:
return arr
middle = len(arr) // 2
return merge(merge_sort(arr[:middle]), merge_sort(arr[middle:]))

快速排序

取一个元素,将比它小的元素都移到它左侧,将比它大的元素都移到它右侧,并递归地处理它左侧的序列和右侧的序列。

def partition(arr, left=None, right=None):
pivot = left
index = pivot + 1
for i in range(index, right + 1):
if arr[i] < arr[pivot]:
arr[i], arr[index] = arr[index], arr[i]
index += 1
arr[pivot], arr[index - 1] = arr[index - 1], arr[pivot]
return index - 1 def quick_sort(arr, left=None, right=None):
left = 0 if left is None else left
right = len(arr) - 1 if right is None else right
if left < right:
partition_index = partition(arr, left, right)
quick_sort(arr, left, partition_index - 1)
quick_sort(arr, partition_index + 1, right)
return arr

堆排序

首先构建一个最大堆,最大堆的性质是父节点的值总是大于其左右子节点的值,那么此时根节点的值是最大的,则将其移到序列的最右边。之后将堆中当前最后一个叶节点移到根节点上,因为这可能会不符合最大堆的性质,所以会进行调整,将它与其左右子节点中最大的值进行交换,则相当于将叶节点向下移动,交换过后如果还是不符合性质,则继续进行交换,直到符合性质后,此时的根节点的值就是当前堆中的最大值,将其取出放入序列中正确的位置后继续上述流程处理剩下的节点。

global length2

def heapify(arr, i):
left = 2 * i + 1
right = 2 * i + 2
largest = i
if left < length2 and arr[left] > arr[largest]:
largest = left
if right < length2 and arr[right] > arr[largest]:
largest = right
if largest != i:
arr[i], arr[largest] = arr[largest], arr[i]
heapify(arr, largest) def build_max_heap(arr):
for i in range(len(arr) // 2, -1, -1):
heapify(arr, i) def heap_sort(arr):
global length2
length2 = len(arr)
build_max_heap(arr)
for i in range(len(arr) - 1, 0, -1):
arr[0], arr[i] = arr[i], arr[0]
length2 -= 1
heapify(arr, 0)
return arr

计数排序

将序列中的元素按照其值放入相应的桶中,之后再按照桶的顺序取出即可,计数排序不需要比较操作。

def counting_sort(arr):
max_value = max(arr)
buckets = [0] * (max_value + 1)
index = 0
length = len(arr)
for i in range(length):
buckets[arr[i]] += 1
for j in range(max_value + 1):
while buckets[j] > 0:
arr[index] = j
index += 1
buckets[j] -= 1
return arr

桶排序

类别计数排序,构造很多桶,但每个桶中能放入值在特定范围内的元素,将序列中的元素按照要求放入各个桶中,再将每个桶中的元素进行排序,最后按照桶的顺序和各个桶中元素的顺序得到最终序列。

def bucket_sort(arr):
bucket_size = 5
max_value = max(arr)
min_value = min(arr)
bucket_num = (max_value - min_value) // bucket_size + 1
buckets = {i: [] for i in range(bucket_num)}
for i in range(len(arr)):
buckets[(arr[i] - min_value) // bucket_size].append(arr[i])
result = []
for i in range(bucket_num):
insertion_sort(buckets[i])
result.extend(buckets[i])
return result

基数排序

按照元素值的特定位进行排序,从低位到高位分别进行排序。

def radix_sort(arr):
max_value = max(arr)
max_digit = len(str(max_value))
dev = 1
mod = 10
result = arr[:]
for i in range(max_digit):
buckets = {i: [] for i in range(mod)}
for k in range(len(result)):
key = (result[k] % mod) // dev
buckets[key].append(result[k])
result = []
for j in range(mod):
result.extend(buckets[j])
dev *= 10
mod *= 10
return result

上述代码放在这里

参考

python实现经典排序算法的更多相关文章

  1. 经典排序算法总结与实现 ---python

    原文:http://wuchong.me/blog/2014/02/09/algorithm-sort-summary/ 经典排序算法在面试中占有很大的比重,也是基础,为了未雨绸缪,在寒假里整理并用P ...

  2. 经典排序算法及python实现

    今天我们来谈谈几种经典排序算法,然后用python来实现,最后通过数据来比较几个算法时间 选择排序 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法.它的工作原理是每一次从待排序的数据 ...

  3. 十大经典排序算法(python实现)(原创)

    个人最喜欢的排序方法是非比较类的计数排序,简单粗暴.专治花里胡哨!!! 使用场景: 1,空间复杂度 越低越好.n值较大: 堆排序 O(nlog2n) O(1) 2,无空间复杂度要求.n值较大: 桶排序 ...

  4. 经典排序算法的总结及其Python实现

    经典排序算法总结: 结论: 排序算法无绝对优劣之分. 不稳定的排序算法有:选择排序.希尔排序.快速排序.堆排序(口诀:“快速.选择.希尔.堆”).其他排序算法均为稳定的排序算法. 第一趟排序后就能确定 ...

  5. python 经典排序算法

    python 经典排序算法 排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存.常见的内部排序算 ...

  6. 经典排序算法及总结(python实现)

    目录 1.排序的基本概念和分类 排序的稳定性: 内排序和外排序 影响内排序算法性能的三个因素: 根据排序过程中借助的主要操作,可把内排序分为: 按照算法复杂度可分为两类: 2.冒泡排序 BubbleS ...

  7. python实现十大经典排序算法

    Python实现十大经典排序算法 代码最后面会给出完整版,或者可以从我的Githubfork,想看动图的同学可以去这里看看: 小结: 运行方式,将最后面的代码copy出去,直接python sort. ...

  8. 用Python实现十大经典排序算法-插入、选择、快速、冒泡、归并等

    本文来用图文的方式详细讲解了Python十大经典排序算法 —— 插入排序.选择排序.快速排序.冒泡排序.归并排序.希尔排序.插入排序.桶排序.基数排序.计数排序算法,想要学习的你们,继续阅读下去吧,如 ...

  9. 十大经典排序算法最强总结(含Java、Python码实现)

    引言 所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作.排序算法,就是如何使得记录按照要求排列的方法.排序算法在很多领域得到相当地重视,尤其是在大量数据的处理方面 ...

随机推荐

  1. linux下安装docker容器

    1.安装环境 此处在Centos7进行安装,可以使用以下命令查看CentOS版本 lsb_release -a 在 CentOS 7安装docker要求系统为64位.系统内核版本为 3.10 以上,可 ...

  2. 安卓手机使用Termux及搭建FTP服务器

    Termux安装配置设置参见: 国光:Termux高级终端使用配置教程 搭建FTP服务器参见: Termux安装使用FTP服务器

  3. 【.NET与树莓派】上手前的一些准备工作

    .NET Iot 不是什么新鲜事物,百科很强大,故老周在此也不必多介绍.现在的时代和老周当年学 QBasic 的时代不同,那时候拉根电话线上网,下载速度只有可怜的 3.5 kb/s.而且还要去店里买上 ...

  4. 阿里面试官:什么是MySQL索引,为什么要有索引?

    一.什么是索引? 索引就好比字典的目录一样 我们通常都会先去目录查找关键偏旁或者字母再去查找 要比直接翻查字典查询要快很多 二.为什么要有索引? 然而我们在使用mysql数据库的时候也像字典一样有索引 ...

  5. 【ORA】ORA-01756: quoted string not properly terminated

    出现ORA-01756: quoted string not properly terminated 后,查看SQL是否有中文符号 修改为英文的符号,运行正常

  6. Python小度

    这只是一个对话器!还不能听歌(反正我也没在UNIT平台配置听歌的功能)! 反正最近也不知怎么的,就想做一个AI对话器语音识别和语音输出都不要,input()和print()就行本来准备用小爱的,但要实 ...

  7. NoClassDefFoundError: javax/xml/bind/DatatypeConverter错误原因以及解决办法

    nested exception is java.lang.NoClassDefFoundError: javax/xml/bind/DatatypeConverter 报错内容: org.sprin ...

  8. 编译Nacos,解决No Server available 以及 failed to req API__nacos_v1_ns_instance after all servers

    问题描述:如图,显示没有服务可用 仔细看控制台,看到上面Error部分,相关参数没有读取到配置信息,那么配置信息这块似乎是有问题,赶紧看看IDE对配置信息的扫描情况: 可以看到有信息了,但是报错:No ...

  9. SpringBoot深入理解

    SpringBoot深入理解 项目打包SpringBoot启动过程 当使用打包时,会下载org-springframework-boot-loader的jar,并且不会放在lib存放的第三方jar包文 ...

  10. 广告召回 Query-Ad Matching

    小结: 1.最为基础的召回链路就是要保证召回层的相关性,但是相关性高的广告并不一定具有很高的商业价值,所以开始尝试将一些商业化业务指标作为召回的依据 百度凤巢新一代广告召回系统--"莫比乌斯 ...