常用算法及其Python实现
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
- 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, ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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/ ...
- 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
- Sonatype Nexus
Maven 常用的仓库管理http://zh.wikipedia.org/wiki/Apache_Maven
- tcp/ip ---数据封装过程
- rac_安装软件时报版本号过高问题
原创作品,出自 "深蓝的blog" 博客.欢迎转载,转载时请务必注明下面出处,否则追究版权法律责任. 深蓝的blog:http://blog.csdn.net/huangyanlo ...
- 自己开发前端调试工具:Gungnir
文章目录 1. 界面介绍 2. 项目资源管理界面 3. 文本编辑器功能 4. 代理功能 4.1. 自动下载线上文件 4.2. 使用本地已有文件 4.3. 代理整个目录 4.4. 执行文件内容后返回结果 ...
- Atitit atiMail atiDns新特性 v2 q39
Atitit atiMail atiDns新特性 v2 q39 V1 实现了基础的功能 V2 重构..使用自然语言的方式 c.According_to_the_domain_name(&quo ...
- 获取CPU个数
PROCESSER=`grep 'processor' /proc/cpuinfo | wc -l` JOBSS=$[$PROCESSER*2]
- .net站内搜索
蜘蛛,spider 爬网站.爬网站的过程:1.发现网站.百度把csdn当成关键网站,顺着已知的网站链接找到新的网站或者新的页面.SEO(搜索引擎优化)的第一个手段:建外链(外部链接).新网站吸引蜘蛛. ...
- Xcode7中你一定要知道的炸裂调试神技【转载】
Xcode7中苹果为我们增加了两个重要的debug相关功能.了解之后觉得非常实用,介绍给大家. 1.Address Sanitizer: 妈妈再也不用担心 EXC_BAD_ACCESS EXC_BAD ...
- erlang 洗牌 shuffle
很简单的一个场景:一副扑克(54张)的乱序洗牌 shuffle_list(List) -> [X || {_, X} <- lists:sort([{random:uniform(), N ...
- 面向Internet的编程
面向Internet的编程 1994年秋天我返回工作时,这个公司的景象已经完全改变.他们决定Oak语言——跨平台的.安全的.易传输的代码——时理想的面向Internet的语言.同时他们在制作名为Web ...