冒泡排序

def bubble_sort(li):
   for i in range(len(li)-1): # i表示第几趟
       for j in range(len(li)-i-1): # j表示图中的箭头
           if li[j] > li[j+1]:
               li[j], li[j+1] = li[j+1], li[j]

============冒泡排序(优化)============
def bubble_sort_1(li):
   for i in range(len(li)-1): # i表示第几趟
       exchange = False
       for j in range(len(li)-i-1): # j表示图中的箭头
           if li[j] > li[j+1]:
               li[j], li[j+1] = li[j+1], li[j]
               exchange = True
       if not exchange:
           return

选择排序

def select(li):
   for i in range(len(li)):
       # 第i趟开始时 无序区:li[i:]
       # 找无序区最小值,保存最小值的位置
       min_index = i
       for j in range(i + 1, len(li)):
           if li[j] < li[min_index]:
               min_index = j
       li[min_index], li[i] = li[i], li[min_index]

插入排序

def insert_sort(li):
   for i in range(1, len(li)): # i是摸到的牌的下标
       tmp = li[i]     # tmp是摸到牌的值
       # 方法一
       j = i - 1 # j是手里最后一张牌的下标    li[j]是手里最后一张牌的值
       while j >= 0 and li[j] > tmp:   # 两个终止条件:j小于0表示tmp是最小的 顺序不要乱 
           li[j+1] = li[j]
           j -= 1
       # 方法二
       # for j in range(i-1, -1, -1):
       #     if li[j] > tmp:
       #         li[j+1] = li[j]
       #     else:
       #         break
       li[j+1] = tmp   #将摸到的牌 插入到 往前挪过之后的 j 的后一位

快速排序

def part(li, left, right):  # 列表,最左索引,最右索引
   tmp = li[left]  # 先找个临时变量把第一个元素存起来
   while left < right:  # 当最左小于最右
       while left < right and li[right] >= tmp:  # 当最左<最右 且 最右边的值大于等于临时变量
           right -= 1  # 最右 往左 挪 1 个单位长度
       li[left] = li[right]  # 都不满足:把挪完之后的最右的值 赋值给 最左的值(即最右的值小于临时变量时,这个值挪到当前最左的值)
       while left < right and li[left] <= tmp:  # 当最左<最右 且 最左边的值小于等于临时变量
           left += 1  # 最左 往右 挪 1 个单位长度
       li[right] = li[left]  # 都不满足:把挪完之后的最左的值 赋值给 最右的值(即最左的值大于临时变量时,这个值挪到当前最右的值)
   li[left] = tmp  # 当前最左最右的值相等时,把这个值赋给临时变量
   return left  # 返回当前临时变量的索引

def quick(li, left, right):
   if left < right:  # 如果左索引<右索引
       mid = part(li, left, right)  # 调用part进行分区 返回一个索引赋给mid
       quick(li, left, mid - 1)  # 递归调用quick 直到left=mid-1
       quick(li, mid + 1, right)  # 递归调用quick 直到mid+1=right

li = list(range(1000))
import random
random.shuffle(li)
print(li)

quick(li, 0, len(li) - 1)
print(li)

堆排序

def sift(li, low, high):
   tmp = li[low]
   i = low
   j = 2 * i + 1
   while j <= high: # 退出条件2:当前i位置是叶子结点,j位置超过了high
       # j 指向更大的孩子
       if j + 1 <= high and li[j+1] > li[j]:
           j = j + 1 # 如果右孩子存在并且更大,j指向右孩子
       if tmp < li[j]:
           li[i] = li[j]
           i = j
           j = 2 * i + 1
       else:       # 退出条件1:tmp的值大于两个孩子的值
           break
   li[i] = tmp

@cal_time
def heap_sort(li):
   # 1. 建堆
   n = len(li)
   for i in range(n//2-1, -1, -1):
       # i 是建堆时要调整的子树的根的下标
       sift(li, i, n-1)
   # 2.挨个出数
   for i in range(n-1, -1, -1): #i表示当前的high值 也表示棋子的位置
       li[i], li[0] = li[0], li[i]
       # 现在堆的范围 0~i-1
       sift(li, 0, i-1)

归并排序

def merge(li, low, mid, high):
   i = low
   j = mid + 1
   ltmp = []
   while i <= mid and j <= high:
       if li[i] < li[j]:
           ltmp.append(li[i])
           i += 1
       else:
           ltmp.append(li[j])
           j += 1
   while i <= mid:
       ltmp.append(li[i])
       i += 1
   while j <= high:
       ltmp.append(li[j])
       j += 1
   # for k in range(low, high+1):
   #     li[k] = ltmp[k-low]
   li[low:high+1] = ltmp

def merge_sort(li, low, high):
   if low < high:
       mid = (low + high) // 2
       merge_sort(li, low, mid)
       merge_sort(li, mid+1, high)
       merge(li, low, mid, high)

# li = list(range(10000))
# random.shuffle(li)
# merge_sort(li, 0, len(li)-1)
# print(li)
li = [10,4,6,3,8,2,5,7]
merge_sort(li, 0, len(li)-1)

总结


识别图中二维码,领取python全套视频资料

常用算法及其Python实现的更多相关文章

  1. 常用算法的python实现

    1.乘法表 #! -*- coding:utf-8 -*- for i in range(1,10): for j in range(1,i+1): print('%d*%d=%d\t' % (i, ...

  2. Python之路,Day21 - 常用算法学习

    Python之路,Day21 - 常用算法学习   本节内容 算法定义 时间复杂度 空间复杂度 常用算法实例 1.算法定义 算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的 ...

  3. 常用排序算法的python实现和性能分析

    常用排序算法的python实现和性能分析 一年一度的换工作高峰又到了,HR大概每天都塞几份简历过来,基本上一天安排两个面试的话,当天就只能加班干活了.趁着面试别人的机会,自己也把一些基础算法和一些面试 ...

  4. python 下的数据结构与算法---2:大O符号与常用算法和数据结构的复杂度速查表

    目录: 一:大O记法 二:各函数高阶比较 三:常用算法和数据结构的复杂度速查表 四:常见的logn是怎么来的 一:大O记法 算法复杂度记法有很多种,其中最常用的就是Big O notation(大O记 ...

  5. 第四百一十四节,python常用算法学习

    本节内容 算法定义 时间复杂度 空间复杂度 常用算法实例 1.算法定义 算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机 ...

  6. Python常用算法

    本节内容 算法定义 时间复杂度 空间复杂度 常用算法实例 1.算法定义 算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机 ...

  7. 八大排序算法的 Python 实现

    转载: 八大排序算法的 Python 实现 本文用Python实现了插入排序.希尔排序.冒泡排序.快速排序.直接选择排序.堆排序.归并排序.基数排序. 1.插入排序 描述 插入排序的基本操作就是将一个 ...

  8. 机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现

    机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/ ...

  9. 机器学习算法与Python实践之(三)支持向量机(SVM)进阶

    机器学习算法与Python实践之(三)支持向量机(SVM)进阶 机器学习算法与Python实践之(三)支持向量机(SVM)进阶 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/ ...

随机推荐

  1. Arthas安装问题

    1. 下载安装 方式一: 安装Arthas: curl -L https://alibaba.github.io/arthas/install.sh | sh 启动Arthas: ./as.sh 报t ...

  2. FMDB(一)— 简单介绍

    在iOS开发过程中常常会用到数据库方面的操作,但是iOS原生的SQLite API使用起来并不十分友好,对于C语言基础较薄弱的朋友来说.使用起来可能会认为比較不便.于是,一些第三方的对SQLite A ...

  3. ISA2006安装和部署基础(虚拟机非域环境)

    0x00. 为了測试基于HTTP隧道的绕过ISA,必须搭建模拟环境,为了不麻烦,我们这里不配合域环境认证.本次实验利用Vmware 10.0搭建好开发环境,实现ISA2006安装和部署,同一时候设定基 ...

  4. Atitit,通过pid获取进程文件路径 java php  c#.net版本大总结

    Atitit,通过pid获取进程文件路径 java php  c#.net版本大总结 1. 通过PID获取进程路径的几种方法2 1.1. GetModuleFileNameEx 想获得进程可执行文件的 ...

  5. RapidIO协议(1)

    RapidIO协议 1.概述 1.1介绍 RapidIO是基于包交换互联协议,主要作为系统内部接口使用,如:芯片间.板间的通讯,速度能在GB/S数量级.如连接处理器.内存.内存映射的I/O设备.这些设 ...

  6. JS DOM -- 关于回车键盘事件执行事件

    一.需求制作一个模拟对话框, 二. 1.需要发送后,输入框清空 2.按enter键可发送 三.代码部分 <!DOCTYPE HTML> <html> <head> ...

  7. Codeforces 460E Roland and Rose(暴力)

    题目链接:Codeforces 460E Roland and Rose 题目大意:在以原点为圆心,半径为R的局域内选择N个整数点,使得N个点中两两距离的平方和最大. 解题思路:R最大为30.那么事实 ...

  8. 【Mac + Python3.6 + ATX基于facebook-wda】之IOS自动化(二):安装facebook-wda库并编写简易自动化测试脚本

    上一篇介绍完如何安装WDA,接下来开始正式安装开发库并编写自动化脚本. 目录: 一.安装facebook-wda库 二.通过WEditor定位元素 三.附录:学习资料 一.安装facebook-wda ...

  9. win7无法安装Microsoft .NET Framework 4.5\4.0

    在安装一些软件的时候,要求安装环境下必须首先安装有Microsoft .NET Framework 4.5\4.0,可是下载了安装包却怎么也安装不了,安装到一定进度就失败了,反复安装重启,都没有成功, ...

  10. js 数组容易弄混的那些方法

    js数组中 我们很多数组的方法都知道其中的含义 但是每一次用的都不是很顺手 下边我给大家写了一个小小的demo 来理解那些 近似”双胞胎“的东西 // splice方法 var a=[1,2,3,4, ...