排序算法(英语:Sorting algorithm)是一种能将一串数据依照特定顺序进行排列的一种算法。
现在我来介绍下最经典的冒泡排序算法
冒泡排序算法的运作如下:
1.比较相邻的元素。如果第一个比第二个大(升序),就交换 他们两个。
2.对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后,最后的元素会是最大的数。
3.针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。
4.持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较。
# -*- coding: utf-8 -*-
def bubble_sort(alist):
n = len(alist)
for j in range(n - 1):
count = 0
for i in range(n - j - 1):
if alist[i] > alist[i + 1]:
alist[i], alist[i + 1] = alist[i + 1], alist[i]
if 0 == count:
break
if __name__ == '__main__':
li = [22, 10, 77, 44, 55, 33]
print(li)
bubble_sort(li)
print(li)
时间复杂度
最优时间复杂度:O(n) (表示遍历一次发现没有任何可以交换的元素,排序结束。)
最坏时间复杂度:O(n^2)
稳定性:稳定
它的工作原理如下。首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。
#-*- coding: utf-8 -*-
def select_sort(alist):
n = len(alist)
for j in range(n-1):
min_index = j
for i in range(j+1, n):
if alist[i] < alist[min_index]:
min_index = i
if j != min_index:
alist[j], alist[min_index] = alist[min_index], alist[j]
if __name__ == '__main__':
li = [22, 10, 77, 44, 55, 3]
select_sort(li)
print(li)
时间复杂度
最优时间复杂度:O(n^2)
最坏时间复杂度:O(n^2)
稳定性:不稳定(考虑升序每次选择最大的情况)
插入排序(英语:Insertion Sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。插入排序在实现上,在从后向前扫描过程中,需要反复把已排序元素逐步向后挪位,为最新元素提供插入空间。
# -*- coding: utf-8 -*-
def insert_sort(alist):
n = len(alist)
for i in range(1, n):
for j in range(i, 0, -1):
if alist[j] < alist[j - 1]:
alist[j], alist[j - 1] = alist[j - 1], alist[j]
else:
break
if __name__ == '__main__':
li = [22, 10, 77, 44, 55, 3]
insert_sort(li)
print(li)
时间复杂度
最优时间复杂度:O(n) (升序排列,序列已经处于升序状态)
最坏时间复杂度:O(n^2)
稳定性:稳定
希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种。也称缩小增量排序,是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。希尔排序的基本思想是:将数组列在一个表中并对列分别进行插入排序,重复这过程,不过每次用更长的列(步长更长了,列数更少了)来进行。最后整个表就只有一列了。将数组转换至表是为了更好地理解这算法,算法本身还是使用数组进行排序。
# -*- coding: utf-8 -*-
def shell_sort(alist):
n = len(alist)
gap = n // 2
while gap >= 1:
for j in range(gap, n):
i = j
while (i - gap) >= 0:
if alist[i] < alist[i - gap]:
alist[i], alist[i - gap] = alist[i - gap], alist[i]
i -= gap
else:
break
gap //= 2
if __name__ == '__main__':
li = [22, 10, 77, 44, 55, 3]
shell_sort(li)
print(li)
时间复杂度
最优时间复杂度:根据步长序列的不同而不同
最坏时间复杂度:O(n^2)
稳定性:不稳定
快速排序(英语:Quicksort),又称划分交换排序(partition-exchange sort),通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。
# -*- coding: utf-8 -*-
def quick_sort(alist, start, end):
# 递归的退出条件
if start >= end:
return
# 设定起始元素为要寻找位置的基准元素
mid = alist[start]
# left为序列左边的由左向右移动的游标
left = start
# right为序列右边的由右向左移动的游标
right = end
while left < right:
# 如果left与right未重合,right指向的元素不比基准元素小,则right向左移动
while left < right and alist[right] >= mid:
right -= 1
# 将right指向的元素放到left的位置上
alist[left] = alist[right]
# 如果left与right未重合,left指向的元素比基准元素小,则left向右移动
while left < right and alist[left] < mid:
left += 1
# 将left指向的元素放到right的位置上
alist[right] = alist[left]
# 退出循环后,left与right重合,此时所指位置为基准元素的正确位置
# 将基准元素放到该位置
alist[left] = mid
# 对基准元素左边的子序列进行快速排序
quick_sort(alist, start, left - 1)
# 对基准元素右边的子序列进行快速排序
quick_sort(alist, left + 1, end)
if __name__ == '__main__':
li = [22, 10, 77, 44, 55, 3]
quick_sort(li, 0, len(li) - 1)
print(li)
时间复杂度
最优时间复杂度:O(nlogn)
最坏时间复杂度:O(n^2)
稳定性:不稳定