数据结构和算法三（排序）

列表排序

排序类型：

一、冒泡排序：

屏幕录制2023-07-25 13.05.12

def bubble_sort(li):
    exchange=False
    if len(li)<=1:
        return li
    for i in range(len(li)-1):
        for j in range(len(li)-i-1):
            if li[j]>li[j+1]:
                li[j],li[j+1]=li[j+1],li[j]
                print(li)
                exchange=True
        if not exchange:
            return li
    return li

时间复杂度为O(n2)

二、选择排序

劣势：
1、生成了两个列表
2、时间复杂度高

def select_sort(li):
    li_new=[]
    for i in range(len(li)-1):
        min_val=min(li)
        li_new.append(min_val)
        li.remove(min_val)
    return li_new

def select_sort(li):
    for i in range(len(li)-1):
        min_ind=i
        for j in range(i+1,len(li)):
            if li[j]<li[min_ind]:
            	min_ind=j
                li[i],li[j]=li[j],li[i]
    return li

时间复杂度O(n2)

三、插入排序

插入排序

def insert_sort(li):
    for i in range(1,len(li)):
        tmp=li[i]
        j=i-1
        while j>=0 and li[j]>tmp:
            li[j+1]=li[j]
            j-=1
        li[j+1]=tmp
    return li

时间复杂度：O(n2)

四、快速排序

用递归实现

快速排序演示图

def partition(data, left, right):
    tmp = data[left]
    while left < right:
        while left < right and data[right] >= tmp:
            right -= 1
        data[left] = data[right]
        while left < right and data[left] <= tmp:
            left += 1
        data[right] = data[left]
    data[left] = tmp
    return left


def quick(data, left, right):
    if left < right:
        mid = partition(data, left, right)
        quick(data, left, mid - 1)
        quick(data, mid + 1, right)
    return data


li = [5, 7, 4, 6, 3, 1, 2, 9, 8]
print(quick(li, 0, len(li) - 1))

时间复杂度O(nlogn)

五、堆排序

六、topk问题

七、归并排序

归并排序

八、排序方式总结

**稳定性：**当两个元素一样时，排序后这两个元素的相对位置不变

素材来源：https://www.bilibili.com/video/BV1uA411N7c5?p=34&spm_id_from=pageDriver&vd_source=9baef983d7bc08245d4dee5c9e676ee9