冒泡排序、选择排序、插入排序(Python)

1、常见的几种排序方法

  • 冒泡排序(稳定排序、时间复杂度:O(n2) )
    冒泡排序就是重复“从序列右边开始比较相邻两个数字的大小,再根据结果交换两个数字
    的位置”这一操作的算法。在这个过程中,数字会像泡泡一样,慢慢从右往左“浮”到序列的
    顶端,所以这个算法才被称为“冒泡排序”。
    Python实现:

    def bubble_sort(arr):
    	n = len(arr)
    	for i in range(n-1):
    		for j in range(n-i-1):
    			if arr[j] > arr[j+1]:
    				arr[j],arr[j+1] = arr[j+1],arr[j]
    
    if __name__ == "__main__":
    	arr = [15,8,32,42,25,41]
    	bubble_sort(arr)
    	print("排序之后:",arr)
    

    C++实现:

    #include "iostream"
    using namespace std;
    
    int *bubble(int *arr, int n){
        for (int i=0; i<n-1; i++){
            for (int j=0; j<(n-i-1); j++){
                if (arr[j] > arr[j+1]){
                    int temp = arr[j];
                    arr[j] = arr[j+1];
                    arr[j+1] = temp;
                }
            }
        }
        return arr;
    }
    
    int main(){
        int arr[10] = {15,22,8,29,33,55,68,42,2,10};
        int *p = bubble(arr, 10);
    
        for (int i=0; i<10; i++){
            cout << p[i] << " ";
        }
        return 0;
    }
    
  • 选择排序(不稳定排序、时间复杂度:O(n2) )
    选择排序就是重复“从待排序的数据中寻找最小值,将其与序列最左边的数字进行交换”
    这一操作的算法。在序列中寻找最小值时使用的是线性查找。

    def select_sort(arr):
    	n = len(arr)
    	for i in range(n-1):
    		min_index = i
    		for j in range(i+1,n):
    			if arr[min_index] > arr[j]:
    				min_index = j
    		if i != min_index:
    			arr[min_index],arr[i] = arr[i],arr[min_index]
    
    if __name__ == "__main__":
    	arr = [15,8,32,42,25,41]
    	select_sort(arr)
    	print("排序之后:",arr)
    
  • 插入排序(稳定排序,时间复杂度:O(n2) )
    插入排序是一种从序列左端开始依次对数据进行排序的算法。在排序过程中,左侧的数据
    陆续归位,而右侧留下的就是还未被排序的数据。插入排序的思路就是从右侧的未排序区域内
    取出一个数据,然后将它插入到已排序区域内合适的位置上。

    def insert_sort(arr):
    	n = len(arr)
    	for i in range(1,n):
    		key = arr[i]
    		j = i - 1
    		while j>=0 and arr[j] > key:
    			arr[j+1] = arr[j]
    			j -= 1
    		arr[j+1] = key
    
    if __name__ == "__main__":
    	arr = [15,8,32,42,25,41]
    	insert_sort(arr)
    	print("排序之后:",arr)
    

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