排序算法在程序中有至关重要的作用, 不同算法的时间复杂度和空间复杂度都有所区别, 这影响着程序运行的效率和资源占用的情况, 经常对一些算法多加练习, 强化吸收, 可以提高对算法的理解, 进而运用到实践中, 以下是常用的一些算法排序思维, 将以最简单的代码块呈现 :

冒泡排序

 numbers = [58,35,78,12,6,19,-15,167]
#从小到大
for i in range(len(numbers)-1):#需要比较几轮
for j in range(len(numbers)-1-i): #内部数据比几次
if numbers[j] > numbers[j+1]:
#交换位置
numbers[j],numbers[j+1] = numbers[j+1],numbers[j]
print(numbers)

选择排序

 numbers = [58,35,78,12,6,19,-15,167]
for i in range(len(numbers)-1): #要取多少次
index = i
for j in range(i+1,len(numbers)):
if numbers[j] < numbers[index]:
index = j
numbers[i],numbers[index]= numbers[index],numbers[i] print(numbers)

插入排序

 numbers = [58,35,78,12,6,19,-15,167]
for i in range(1,len(numbers)):
j = i - 1
if numbers[i] < numbers[j]:
temp = numbers[i]
numbers[i] = numbers[j] j = j -1
while j >= 0 and temp < numbers[j]:
numbers[j+1] = numbers[j]
j = j -1
numbers[j+1] = temp
print(numbers)

希尔排序

 numbers = [58,35,78,12,6,19,-15,167]
numLen = len(numbers)
while numLen > 1:
numLen = numLen // 2
for i in range(numLen, len(numbers)):
for j in range(i % numLen, i, numLen):
if numbers[i] < numbers[j]:
numbers[i], numbers[j] = numbers[j], numbers[i]
print(numbers)

快速排序

 numbers = [58,35,78,12,6,19,-15,167]
def sorting(begin, end):
if begin > end:
return
b, e = begin, end
pivot = numbers[b]
while b < e:
while b < e and numbers[e] > pivot:
e -= 1
while b < e and numbers[b] <= pivot:
b += 1
numbers[b], numbers[e] = numbers[e], numbers[b]
numbers[b], numbers[begin] = pivot, numbers[b]
sorting(begin, b - 1)
sorting(e + 1, end)
sorting(0, len(numbers) - 1)
print(numbers)

技术交流可以留言评论哦 ! 虚心学习, 不忘初心, 共同奋进 !

python代码实现经典排序算法的更多相关文章

  1. Python十大经典排序算法

    现在很多的事情都可以用算法来解决,在编程上,算法有着很重要的地位,将算法用函数封装起来,使程序能更好的调用,不需要反复编写. Python十大经典算法: 一.插入排序 1.算法思想 从第二个元素开始和 ...

  2. python 十大经典排序算法

    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.常见的内部排序算法有:插入排序.希尔排序.选 ...

  3. 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 ...

  4. 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 ...

  5. 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 ...

  6. 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 ...

  7. 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 ...

  8. 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 ...

  9. 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 ...

随机推荐

  1. Sysstat的工具集sar、 iostat、mpstat、sadf、sar、sadc

    sysstat Sysstat的工具集sar. iostat.mpstat.sadf.sar.sadc * iostat 工具提供CPU使用率及硬盘吞吐效率的数据: * mpstat 工具提供单个处理 ...

  2. python容错

    #try: except: else: #为什么叫容错呢,先说说错误,这里说的错误并不是因为马虎或者什么原因在脚本中留下的bug,这个不能容掉,所谓容掉就是略过这个错误,要在测试时候发现并修正,需要容 ...

  3. Python邮件发送源码

    -- coding:utf-8 -- i = 0 while i < 10: #发送十次 import smtplib from email.mime.text import MIMEText ...

  4. DevExpress 使用条形码二维码控件打印

    参考文章: https://www.cnblogs.com/wuhuacong/p/6112976.html 转载请注明出处:撰写人:伍华聪 其实主要是二维码的实现,在使用条形码控件时,又一个属性Sy ...

  5. 1、爬虫简介与request模块

    一 爬虫简介 概述 近年来,随着网络应用的逐渐扩展和深入,如何高效的获取网上数据成为了无数公司和个人的追求,在大数据时代,谁掌握了更多的数据,谁就可以获得更高的利益,而网络爬虫是其中最为常用的一种从网 ...

  6. console.time方法与console.timeEnd方法

    在Node.js中,当需要统计一段代码的执行时间时,可以使用console.time方法与console.timeEnd方法,其中console.time方法用于标记开始时间,console.time ...

  7. js实现千位分隔符——str.replace()用法

    /*js*/function commafy(num){ return num && num.toString().replace(/(\d{1,3})(?=(\d{3})+(?:$| ...

  8. jQ判断一个元素是否为空

    // 方法一 if (!$('#jb51').html()) { //http://www.jb51.net 什么都没有找到; } // 方法二 if ($('#jb51').is(":em ...

  9. FreeChart柱状图中如何取消柱子的倒影

    JFreeChart柱状图中如何取消柱子的倒影,让柱子显示为一个平面图 Render 该怎么设置呢? 问题补充:已解决 intervalBarRender.setShadowVisible(false ...

  10. 3.HBase In Action 第一章-HBase简介(1.1.1 大数据你好呀)

    Let's take a closer look at the term Big Data. To be honest, it's become something of a loaded term, ...