python 第二百零八天 ----算法相关

查找方法   :    顺序查找法     二分查找法

 import time,random

 #时间计算
 def cal_time(func):
     def wrapper(*args,**kwargs):
         time1=time.time()
         n=func(*args,**kwargs)
         time2=time.time()
         print(func.__name__,'times:',time2-time1)
         return n
     return wrapper

 #顺序查找法
 @cal_time
 def linear_search(data_set,val):
     for i in range(range(data_set)):
         if data_set[i]==val:
             return i
     return

 #二分查找法
 @cal_time
 def bin_search(data_set,val,*args,**kwargs):#二分查找
     low=0   #最小下标
     high=len(data_set)-1    #最大下标
     while low <= high:  #当最小下标小于或等于最大下标时 进行调用
         mid =(low+high)//2  # 二分计算
         if data_set[mid]==val:  #如果中间值等于要查找的值,
             return mid  #返回中间下标
         elif data_set[mid]>val: #如果大于中间值
             high=mid-1  #最大下标移到中间值之前一个位置
         else:
             low=mid+1   #最小下标移到中间值之后一个位置
     return

 #@cal_time
 def bin_search_dic(data_set,val):#二分查找 字典
     low=0   #最小下标
     high=len(data_set)-1    #最大下标
     while low <= high:  #当最小下标小于或等于最大下标时 进行调用
         mid =(low+high)//2  # 二分计算
         if data_set[mid]['id']==val:  #如果中间值等于要查找的值,
             return mid  #返回中间下标
         elif data_set[mid]['id']>val: #如果大于中间值
             high=mid-1  #最大下标移到中间值之前一个位置
         else:
             low=mid+1   #最小下标移到中间值之后一个位置
     return

 @cal_time
 def bin_search_dic_two(data_set,val):
     return bin_search(data_set,val)
 #字典生成
 @cal_time
 def random_list(n):
     result=[]#空列表
     ids=list(range(1001,1001+n))#id的列表
     a1=['Y','L','D','I','P']
     a2=['t','s','','','e','o']
     a3=['s','n','x','r']
     for i in range(n):
         temp={}
         id=ids[i] #id有序
         age = random.randint(18,60)#随机生成 18到60之间
         name=random.choice(a1)+random.choice(a2)+random.choice(a3)
         temp={'id':id,'age':age,'name':name}
         result.append(temp)
     return result

 data=list(range(10000000))
 bin_search(data,500)
 name_list=random_list(9)
 #print(name_list)
 dics=bin_search_dic(name_list,1004)
 #print(name_list[dics])

排序的多种算法:

#冒泡排序

 @cal_time
 def bubble_sort(list):
     for i in range(len(list)-1): #下标
         for j in range(len(list)-i -1):#排序后,下一趟的下标
             if list[j]>list[j+1]: #大于 升序
                 list[j],list[j+1]=list[j+1],list[j]  #进行交换

 @cal_time
 def bubble_sort_p(list):#冒泡排序 优化
     for i in range(len(list)-1): #下标
         tag=False  #交换标志
         for j in range(len(list)-i -1):
             if list[j]>list[j+1]: #大于 升序
                 list[j],list[j+1]=list[j+1],list[j]  #进行交换
                 tag=True
         if not tag:#如果没有产生交换
             break #直接退出

#选择排序

 def select_sort(li):#选择排序
     for i in range(len(li)-1):#n-1趟
         tag=False  #交换标志
         min_loc=i #默认第一个为最小值的下标
         for j in range(i+1,len(li)):
             if li[j]< li[min_loc]:#如果当前下标值小于第一个下标,
                 min_loc=j  #最小值的下标位置进行更新下标
                 tag=True
         if not tag:#如果没有产生交换
             break #直接退出
         else:
             li[i],li[min_loc]=li[min_loc],li[i] #进行对换

#插入排序

 def insert(li,i):
     tmp=li[i]#取出当前值
     j=i-1 #对比的值的下标 向左对比
     while j>=0 and li[j]> tmp:#对比的下标不为负 ,对比的值大于取出的值,
         li[j+1]=li[j] #进行对换
         j=j-1 #下标左移
     li[j+1]=tmp #对比值比较小的右边 放入取出的值

 #插入排序
 @cal_time
 def insert_sort(li):
     for i in range(1,len(li)):# 当前下标
         insert(li,i)#单次排序

#快排

 #递归 归位
 def partition(data,left,right):
     tmp =data[left]# 从左边取数
     while left <right: #左右下标不相碰
         while left <right and data[right]>= tmp: #右边的值 大于取出的值时
             right-=1 #右边下标左移一位
         data[left]=data[right]#找到右边小于取出值 ,移到左边空位
         while left < right and data[left] <=tmp:#左边的值 小于取出的值时
             left +=1 #左边右移一位
         data[right]=data[left]#找到左边大于取出值 ,移到右边空位
     data[left]=tmp #当左右下标相遇 取出值 放入空位
     return  left #返回左下标

 #快排
 def quick_sort(data,left,right):
     if left <right:
         mid =partition(data,left,right)#进行递归调整
         quick_sort(data,left,mid-1)
         quick_sort(data,mid+1,right)

堆排

 #堆排 将堆调整
 def sift_q(data,low,high):
     i= low #根  下标
     j=2*i+1  #对应的 左子节点 下标
     tmp =data[i] #取根下标值
     while j<=high: #如果左节点下标小于等于最大下标
         if  j <high and data[j]<data[j+1]: #如果左下标小在最大下标,并且,左了节点的数值小于 右子节点的数值
             j+=1 #下标右移一位
         if tmp < data[j]:#如果根节点的值小于,左子节点
             data[i]=data[j] # 左子节点值,移到根节点
             i=j #根下标 下移到原来的左子节点
             j=2*i+1#对应的 左子节点 下标
         else:
             break
     data[i]=tmp  #最后空位,放入取出的值

 #堆排序 升序
 @cal_time
 def sift(data):
     n=len(data)
     for i in range(n//2-1,-1,-1): #最后的父节点, 步长, 最后
         sift_q(data,i,n-1)#进行调整
     for i in range(n-1,-1,-1):# i指向堆的最后下标
         data[0],data[i] =data[i],data[0]# 最大值 放到堆的最后下标,最后下标的值调整到最高位置
         sift_q(data,0,i-1)#调整出 除了最后下标 堆调整    排序完成

 #堆排序 降序
 @cal_time
 def sift_r(data):
     n=len(data)
     for i in range(n//2-1,-1,-1): #最后的父节点, 步长, 最前面
         sift_q(data,i,n-1)#进行调整
     list=[]
     for i in range(n-1,-1,-1):# i指向堆的最后下标
         list.append(data[0])#加入列表
         data[0]=data[i]#最后下标的值调整到最高位置
         sift_q(data,0,i-1)#调整出 除了最后下标 堆调整    排序完成i
     data[0:n]=list

#归并排序

 #归并排序  合并
 def merge(list,low,mid,high):#列表,最左下标,中间下标,最右下标
     i=low #左边指向下标
     j=mid+1 #右边指向下标
     ltmp=[]#临时列表
     while i<=mid and j<=high:#两边都还有数时
         if list[i]<list[j]:
             ltmp.append(list[i])#添加到临时列表
             i+=1 #左边指向下标右移
         else:
             ltmp.append(list[j])#添加到临时列表
             j+=1#右边指向下标右移
     while i<=mid:#如果左边还有数时
         ltmp.append(list[i])
         i+=1
     while j<=high:#如果右边还有数时
         ltmp.append(list[j])
         j+=1
     list[low:high+1]=ltmp  #写回原的列表

 #归并排序
 def mergesort_q(li,low,high):
     if low<high:
         mid=(low+high)//2 #取中间值
         mergesort_q(li,low,mid) #左边分解
         mergesort_q(li,mid+1,high) #右边分解
         merge(li,low,mid,high)#归并排序

 @cal_time
 def mergesort(data):
     return mergesort_q(data,0,len(data)-1)

#希尔排序

 def _shell_sort(li):
     gap =len(li)//2 #分组的数
     while gap>=1:
         for i in range(gap,len(li)): #分组对比
             tmp=li[i]#取出要对比的数
             j=i-gap #前一组的对比数 下标
             while j>=0 and tmp< li[j]: #如果前一组有数, 并且大于后一组,
                 li[j+gap]=li[j] #进行,前一组位置的值换到后一组
                 j-=gap #下标向左移一组
             li[i-gap]=tmp # 对比的数,换到前一组
         gap =gap//2 #分组减半

 @cal_time
 def shell_sort(li):
     return _shell_sort(li)

#计数排序   只能用于数字排序 且是数字的一定范围内

 def _count_sort(li,max_num):
     count=[0 for i in range(max_num+1)]#开一个列表  数字的范围内的
     for num in li:#如果数字在数列中
         count[num]+=1  #计数加1
     i=0
     for num ,m in enumerate(count):#下标与数值
         for j in range(m): #输出到原来的列表中
             li[i]=num  #
             i+=1 #下标右移

 @cal_time
 def count_sort(li):
     return _count_sort(li,len(li)-1)

#TOP排行

 #TOP排行
 def topk(li,k):
     ltmp=li[0:k+1]#取top数 多一位
     insert_sort(ltmp)#插入排序
     for i in range(k+1,len(li)):# 从取数的后一位开始
         ltmp[k]=li[i] #列表最后 改为下一个数
         tmp=ltmp[k] #临时值
         j=k-1 #下标左移
         while j>=0 and ltmp[j] >tmp:#判断
             ltmp[j+1]=ltmp[j]# 数值 右移
             j-=1 #左移一位下标
         ltmp[j+1]=tmp #插入位置
     return ltmp[0:k]# 返回所需的列表
 #TOP排行
 def topk_2(li,k):
     ltmp=li[0:k+1]#取top数 多一位
     insert_sort(ltmp)#插入排序
     for i in range(k+1,len(li)):# 从取数的后一位开始
         ltmp[k]=li[i]#列表最后 改为下一个数
         insert(ltmp,k)
     return ltmp[:-1]# 返回所需的列表

#堆top

 #堆top
 def topn(li,n):
     heap=li[0:n]#取top数
     for i in range(n//2-1,-1,-1):#建堆,小根堆
         sift_q(heap,i,n-1)#调整
     #进行遍历
     for i in range(n,len(li)):
         if li[i] < heap[0]: #如果取来对比的数比根的小
             heap[0] =li[i]#进行替换
             sift_q(heap,0,n-1)#调整
     for i in range(n-1,-1,-1):
         heap[0],heap[i] =heap[i],heap[0]# 最大值 放到堆的最后下标,最后下标的值调整到最高位置
         sift_q(heap,0,i-1)#调整出 除了最后下标 堆调整    排序完成
     return heap

 data =list(range(100))#生成列表
 random.shuffle(data)#打乱